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Roadmap

Problem-Driven AI sigue un modelo de releases versionado — como un producto, no como un documento estático. Cada release trae nuevo contenido, herramientas prácticas y mejoras basadas en feedback real.

Usamos versionado semántico con milestones temáticos: patches para correcciones, minors para nuevas funcionalidades, y majors para releases hito (1.0 = estable, 2.0 = ecosistema).

Versión actual: Beta 0.1

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Beta 0.1FoundationCurrent

El release inicial. Cinco fases completas en dos capas (metodología + framework), 10 principios, FAQ y glosario — todo completamente bilingüe (EN/ES).

  • 5 fases de metodología con profundidad conceptual
  • 5 fases de framework con procesos paso a paso, anatomía de artefactos, gate reviews, anti-patrones y estimaciones de esfuerzo
  • 10 principios fundamentales
  • Manifiesto y overview
  • FAQ y glosario
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Cerrar todos los huecos de contenido. Cada fase alcanza una profundidad uniforme sin vacíos teóricos.

  • Nuevas páginas de metodología para cerrar gaps identificados en las fases
  • Correcciones en el framework y consistencia de numeración
  • Mapa de relaciones de principios — una visualización que muestra cómo los 10 principios se interconectan como sistema
  • Documentación completa de todos los artefactos referenciados
2

Transformar la documentación de artefactos en plantillas descargables y usables. La metodología se convierte en algo que puedes aplicar, no solo leer.

  • ~20 plantillas descargables cubriendo las 5 fases
  • Formato adaptado al tipo de artefacto: Markdown para documentos estructurados, Google Sheets para registros tabulares, guías visuales para artefactos de tipo board
  • Sección de Templates en Recursos con funcionalidad de descarga
  • Cada plantilla enlazada desde su página de artefactos correspondiente
3

Una experiencia de onboarding completa. Alguien nuevo puede entrar al sitio y aplicar la metodología de punta a punta.

  • Tutorial Quick Start — un recorrido guiado paso a paso: "Aplica Problem-Driven AI a tu primer proyecto"
  • Caso de estudio end-to-end — un proyecto real (anonimizado) que atraviesa las 5 fases, mostrando artefactos producidos y lecciones aprendidas
4

Calidad de sitio profesional. Refinamientos de UX, SEO y navegación.

  • Mejoras de navegación y cross-linking entre capas de metodología y framework
  • Mapa interactivo de relaciones entre principios
  • Optimización de SEO y metadata
  • Historial de changelog completo
5

Validación externa antes del release estable. Beta testers aplican la metodología y proporcionan feedback estructurado.

  • Cero bugs conocidos de navegación/redirects
  • Al menos un beta tester completa el Quick Start con éxito
  • Todo el feedback integrado o documentado como backlog
6

El release público oficial. La metodología está completa, usable y validada.

  • Contenido completo: 5 fases con profundidad uniforme + 10 principios + framework operativo
  • Herramientas prácticas: ~20 plantillas descargables
  • Onboarding: tutorial Quick Start + caso de estudio real
  • Calidad: sitio profesional, navegable y completamente bilingüe
7

La capa organizacional: cómo operan los equipos usando la metodología.

  • Modelo operativo — roles, estructura de equipo, responsabilidades
  • Procesos y flujos de trabajo formalizados entre fases
  • Ceremonias de equipo — kickoffs, reviews, retrospectivas
  • Métricas — qué medir, cómo recoger datos, KPIs por fase
  • Centro de Excelencia alrededor del análisis del problema y la construcción de contexto
  • Dashboards para recogida de datos y toma de decisiones
8

El ecosistema completo alrededor de la metodología.

  • Módulo BMAD — extensión adaptada a Problem-Driven AI
  • Comunidad — Discord/GitHub Discussions, contribuciones externas
  • Casos de estudio múltiples — biblioteca de casos reales de diferentes industrias
  • Certificación — formación y certificación en la metodología