Todo el trabajo

Minute Master

Actas de reuniones de consejo asistidas por IA: transcripción transmitida a un borrador editable que después se enmienda, se firma electrónicamente y se exporta — el ciclo completo de las actas en un solo editor.

Cliente
Minute Master — Londres, Reino Unido
Rol
Ingeniera de software frontend (contrato)
Duración
Mar 2024 — Sep 2024
Año
2024
La aplicación Minute Master, con un documento de reunión en la fase de revisión.
90%
Precisión de los resúmenes
60%
Menos toma de notas manual

01

El desafío

Las actas de un consejo son un registro formal de decisiones, mociones y responsabilidades, así que la IA no podía limitarse a producir un resumen verosímil y darse por satisfecha.

El producto tenía que convertir grabaciones largas de reuniones en borradores de acta estructurados manteniendo a una persona al mando del registro final: desde la transcripción y la generación con IA hasta la edición, la revisión, las firmas y la distribución.

El desafío era lograr que ese flujo se sintiera como un único producto fiable y no como un conjunto de funciones sueltas de IA, editor, documentos y aprobaciones.

02

Mi rol

Me encargué del frontend de la funcionalidad de actas durante todo su ciclo de vida: grabación y generación de borradores con IA, la experiencia de edición con TipTap, enmiendas y revisión, firmas electrónicas, el tablero de actas con permisos y la exportación a Word/PDF.

Construí los flujos de frontend en torno a la transcripción de OpenAI, las subidas de audio por fragmentos, las actualizaciones de progreso con Socket.IO, la edición con TipTap y la generación de documentos. También trabajé en el esquema de GraphQL y en la capa de consultas del cliente para el dominio de las actas, incluyendo mutaciones, tipos generados, polling y refetching.

En el lado del producto, construí los flujos de firma, enmienda, revisión y notificación, trabajando dentro de un sistema de diseño Webflow/DevLink mantenido fuera del código de la aplicación.

03

La ingeniería

La IA redacta, las personas producen el registro

El flujo era deliberadamente human-in-the-loop: grabación → transcripción → borrador estructurado con IA → edición → revisión → firma → distribución.

El resultado de la IA se insertaba directamente en un documento TipTap editable en lugar de presentarse como un resultado final. Así, los usuarios podían corregir, ampliar o regenerar el borrador antes de que se convirtiera en un registro oficial.

Extracción estructurada en lugar de resúmenes genéricos

El modelo tenía que producir actas, no solo un resumen de la transcripción. Estructuré el prompting en torno a la información que el documento realmente necesitaba: asistentes, mociones, decisiones y acciones con responsables asignados.

Esto dio una precisión de alrededor del 90 % en los resúmenes generados, manteniendo los errores visibles y fáciles de corregir para quien revisa.

Tareas largas con progreso en vivo

La transcripción de audio y la generación de documentos podían tardar lo suficiente como para que las peticiones síncronas hicieran sentir el editor bloqueado. Integré Socket.IO para transmitir al cliente el progreso de la tarea mientras se ejecutaba y luego insertar el resultado completo en el editor TipTap.

Era un streaming de progreso a nivel de tarea para el usuario que iniciaba la operación, no edición colaborativa en tiempo real.

Un flujo de documentos completo

Amplié el editor TipTap más allá de la edición básica con guardado automático, guardado de borradores, regeneración y una acción «make more detailed».

También construí los flujos de conversión de documentos: de HTML a PDF, creación de actas a partir de transcripciones e importación de .doc/.docx con Mammoth.

Firma, enmiendas y revisión

Construí el flujo de firma electrónica en torno a pads de firma, firmas escritas y firmas subidas, incluyendo solicitudes de firma y envío en base64.

Las enmiendas tenían su propio flujo de vista previa y revisión, con permisos que controlaban quién podía firmar o enmendar un acta. Estas acciones se mostraban en un tablero de gestión de actas con seguimiento de estado y acceso basado en roles, y con la edición bloqueada tras la firma final.

GraphQL y estado de la aplicación

Amplié el esquema de GraphQL y la capa de consultas para el dominio de las actas, añadiendo los modelos, consultas y mutaciones de actas y transcripciones necesarios, el soporte para guardar borradores y la gestión de eliminaciones.

En el frontend construí la capa de consultas en torno al esquema, incluyendo tipos generados, polling y refetch para mantener sincronizado el flujo de las actas.

Sacar el registro de la aplicación

Una vez aprobada, un acta tenía que salir de la aplicación. Entregué la exportación a Word con nombre de documento y metadatos de la agenda, junto al flujo existente de HTML a PDF, y añadí notificaciones con Postmark para el flujo que lo rodeaba.

04

Lo que entregué

  • Un pipeline de producción de actas con IA sobre la API de OpenAI, con prompts orientados a la extracción estructurada, y subida de audio por fragmentos con streaming de progreso por Socket.IO.
  • Un editor TipTap con guardado automático, regeneración/«make more detailed», guardado de borradores, conversión de HTML a PDF e importación de transcripciones, incluido .doc/.docx con Mammoth.
  • Un flujo de firma electrónica: pad de firma, firma escrita, subida, solicitud de firma y envío en base64.
  • Un flujo de enmiendas y revisión con un tablero de gestión de actas con permisos (minutes manager / global admin) y seguimiento de estado.
  • Exportación a Word con saneamiento del nombre de archivo y nombre de la agenda como título, además de notificaciones por correo con Postmark.
  • Trabajo de esquema y consultas GraphQL para el dominio de las actas y la capa de consultas del frontend construida sobre él.

05

Resultados

  • Alrededor del 90 % de precisión en los resúmenes de reuniones generados automáticamente.
  • El tiempo de toma de notas manual se redujo aproximadamente un 60 %, con un uso de la función de borradores un 45 % mayor.
  • La adopción de funciones aumentó en torno a un 40 % tras lanzar la exportación, las firmas electrónicas y las notificaciones.

06

Stack

Base
  • Next.js
  • TypeScript
  • GraphQL
  • Tailwind CSS
Editor y tareas
  • TipTap
  • Socket.IO
  • Mammoth
Datos
  • Prisma ORM
  • PostgreSQL
Servicios
  • OpenAI API
  • Postmark
  • Webflow DevLink

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