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- Add exports module with PDF/CSV/Excel generation - Add reports module for inventory analytics - Add POS integrations module - Add database migrations for exports, movements and integrations - Add GitHub Actions CI/CD workflow with Docker support - Add mobile export and reports screens with tests - Update epic documentation with traceability - Add deployment and security guides Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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MII-007: Retroalimentacion
id: MII-007 type: Epic status: Completado priority: P1 phase: 2 story_points: 13 created_date: 2026-01-10 updated_date: 2026-01-13 simco_version: "4.0.0"
Metadata
| Campo | Valor |
|---|---|
| ID | MII-007 |
| Nombre | Retroalimentacion |
| Fase | 2 - Retroalimentacion |
| Prioridad | P1 |
| Story Points | 13 |
| Estado | Completado |
1. Descripcion
Implementar el sistema de retroalimentacion que permite a los usuarios corregir errores de deteccion, etiquetar productos desconocidos, y contribuir a la mejora del modelo de IA.
Objetivo
Permitir a los usuarios mejorar la precision del sistema corrigiendo errores y etiquetando productos, creando un ciclo de mejora continua.
2. Requerimientos Relacionados
| RF | Descripcion | Prioridad |
|---|---|---|
| FR-060 | Correccion de SKU (cambiar producto identificado) | P1 |
| FR-061 | Correccion de cantidad (ajuste manual) | P1 |
| FR-062 | Etiquetado de desconocidos (foto, marca, presentacion) | P1 |
| FR-063 | Registro de Ground Truth (correcciones trazables) | P0 |
3. Criterios de Aceptacion
AC-001: Corregir SKU
DADO que veo un item mal identificado
CUANDO selecciono "Corregir"
ENTONCES puedo buscar el producto correcto
Y al seleccionarlo, se actualiza el item
Y la correccion queda registrada como ground truth
AC-002: Corregir Cantidad
DADO que veo una cantidad incorrecta
CUANDO ajusto el numero manualmente
ENTONCES la cantidad se actualiza
Y el cambio queda registrado
Y se muestra la cantidad original vs corregida
AC-003: Etiquetar Desconocido
DADO que hay un producto "Desconocido"
CUANDO selecciono "Etiquetar"
ENTONCES puedo:
- Tomar foto close-up
- Seleccionar marca de una lista
- Escribir presentacion
Y el producto se crea/asocia
Y contribuye al entrenamiento del modelo
AC-004: Confirmar Item Correcto
DADO que veo un item con duda
CUANDO confirmo que es correcto
ENTONCES su status cambia a CONFIRMED
Y se registra como ground truth positivo
AC-005: Trazabilidad
DADO que hice correcciones
CUANDO reviso el historial de un item
ENTONCES puedo ver:
- Valor original detectado
- Valor corregido
- Quien corrigio
- Cuando se corrigio
4. Tareas Tecnicas
| ID | Tarea | Estimacion | Estado |
|---|---|---|---|
| T-001 | Crear modal de correccion de SKU | 2 SP | Completado |
| T-002 | Implementar busqueda de productos | 2 SP | Completado |
| T-003 | Crear input de correccion de cantidad | 1 SP | Completado |
| T-004 | Implementar flujo de etiquetado | 3 SP | Completado |
| T-005 | Crear formulario nuevo producto | 2 SP | Completado |
| T-006 | Implementar registro ground truth | 2 SP | Completado |
| T-007 | Crear endpoints de correcciones | 1 SP | Completado |
5. Modelo de Datos
Tabla: corrections
CREATE TABLE corrections (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
item_id UUID REFERENCES inventory_items(id),
session_id UUID REFERENCES inventory_sessions(id),
user_id UUID REFERENCES users(id),
correction_type VARCHAR(20), -- 'SKU', 'QUANTITY', 'LABEL'
original_value JSONB,
corrected_value JSONB,
confidence_before DECIMAL(5,2),
evidence_url VARCHAR(500),
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
Tabla: ground_truth
CREATE TABLE ground_truth (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
product_id UUID REFERENCES products(id),
image_url VARCHAR(500),
bounding_box JSONB,
source_type VARCHAR(20), -- 'CORRECTION', 'VALIDATION', 'UPLOAD'
source_id UUID,
user_id UUID REFERENCES users(id),
status VARCHAR(20) DEFAULT 'PENDING', -- 'PENDING', 'APPROVED', 'REJECTED'
reviewed_by UUID REFERENCES users(id),
reviewed_at TIMESTAMP,
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
Tabla: product_submissions
CREATE TABLE product_submissions (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
submitted_by UUID REFERENCES users(id),
name VARCHAR(200),
brand VARCHAR(100),
category VARCHAR(100),
presentation VARCHAR(100),
image_url VARCHAR(500),
status VARCHAR(20) DEFAULT 'PENDING', -- 'PENDING', 'APPROVED', 'REJECTED', 'MERGED'
merged_to UUID REFERENCES products(id),
reviewed_by UUID REFERENCES users(id),
reviewed_at TIMESTAMP,
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
6. Endpoints API
| Metodo | Endpoint | Descripcion | Auth |
|---|---|---|---|
| PATCH | /inventory/items/:id/correct-sku | Corregir SKU | JWT |
| PATCH | /inventory/items/:id/correct-quantity | Corregir cantidad | JWT |
| POST | /inventory/items/:id/confirm | Confirmar correcto | JWT |
| POST | /products/submit | Enviar nuevo producto | JWT |
| GET | /products/search | Buscar productos | JWT |
| POST | /ground-truth | Registrar ground truth | JWT |
| GET | /inventory/items/:id/history | Historial correcciones | JWT |
7. Pantallas Mobile
| Pantalla | Componentes |
|---|---|
| CorrectSKUModal | Buscador, lista resultados, confirmar |
| CorrectQuantityModal | Input numerico, original vs nuevo |
| LabelProductScreen | Camara, form producto, submit |
| ProductSearchScreen | Buscador, filtros, resultados |
| ConfirmItemModal | Vista item, boton confirmar |
8. Flujo de Etiquetado
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ FLUJO DE ETIQUETADO │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Producto │──▶│ Tomar │──▶│ Llenar │──▶│ Enviar │ │
│ │Desconocido│ │ Foto │ │ Form │ │ Producto │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────┐ │
│ │ Moderador│ │
│ │ Revisa │ │
│ └────┬─────┘ │
│ ┌───────────────┼───────────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐│
│ │Aprobado │ │Rechazado│ │ Merged ││
│ │(nuevo) │ │ │ │(existia)││
│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘│
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
9. Metricas de Mejora
| Metrica | Descripcion |
|---|---|
| Correction Rate | % de items corregidos por sesion |
| Product Submissions | Nuevos productos enviados |
| Approval Rate | % de submissions aprobados |
| Model Improvement | Cambio en precision tras reentrenamiento |
10. Dependencias
Entrada (Requiere)
- MII-005: Procesamiento IA
- MII-006: Reportes de Inventario
Salida (Bloquea)
- Pipeline de reentrenamiento del modelo (futuro)
11. Incentivos (Opcional)
| Accion | Recompensa |
|---|---|
| Corregir 10 items | Badge "Contribuidor" |
| Producto aprobado | +0.1 creditos |
| 100 correcciones | Badge "Experto" |
12. Riesgos
| Riesgo | Probabilidad | Impacto | Mitigacion |
|---|---|---|---|
| Correcciones falsas | Media | Alto | Moderacion, reputation |
| Spam de productos | Media | Medio | Rate limit, moderacion |
| Confusion UX | Media | Medio | Tutorial, tooltips |
13. Notas de Implementacion
- Guardar siempre el valor original antes de corregir
- Implementar busqueda fuzzy para productos
- Considerar autocompletado de marcas/categorias
- La foto de etiquetado debe tener buena resolucion
- Validar consentimiento para usar datos en entrenamiento
14. Referencias
- REQUERIMIENTOS-FUNCIONALES.md - Seccion 5.7
- ARQUITECTURA-TECNICA.md
Ultima Actualizacion: 2026-01-10