docs: Add executive roadmap summary for AI Scanner improvements

Co-authored-by: dawnsystem <42047891+dawnsystem@users.noreply.github.com>

AI_SCANNER_ROADMAP_SUMMARY.md

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+# AI Scanner - Resumen Ejecutivo del Roadmap
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+## 📊 Estado Actual: PRODUCTION READY ✅
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+El sistema AI Scanner está completamente implementado y funcional. Este documento resume el plan de mejoras y siguientes pasos.
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+## 🎯 Objetivo
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+Llevar el AI Scanner de **PRODUCTION READY** a **PRODUCTION EXCELLENCE** mediante implementación sistemática de mejoras en testing, API, frontend, performance, ML, monitoreo, documentación y seguridad.
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+## 📚 Documentación de Planificación
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+### 1. AI_SCANNER_IMPROVEMENT_PLAN.md (27KB)
+**Plan maestro completo con:**
+- 10 épicas organizadas por área
+- 35+ issues detallados
+- Tareas específicas para cada issue
+- Estimaciones de tiempo
+- Dependencias entre issues
+- Criterios de aceptación
+- Roadmap de 6 sprints
+- Métricas de éxito
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+### 2. GITHUB_ISSUES_TEMPLATE.md (15KB)
+**Templates listos para crear issues:**
+- 14 issues principales formateados
+- Labels sugeridos
+- Formato consistente
+- Instrucciones de creación
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+### 3. AI_SCANNER_IMPLEMENTATION.md (11KB)
+**Documentación técnica de implementación:**
+- Arquitectura del sistema
+- Features implementadas
+- Compliance con agents.md
+- Guía de uso
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+## 📊 Las 10 Épicas del Roadmap
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+### ÉPICA 1: Testing y Calidad de Código
+**Issues**: 4 | **Prioridad**: 🔴 ALTA | **Estimación**: 6-9 días
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+- Tests unitarios AI Scanner (90% cobertura)
+- Tests unitarios Deletion Manager (95% cobertura)
+- Tests integración Consumer (end-to-end)
+- Pre-commit hooks y linting
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+**Objetivo**: Garantizar calidad y prevenir regresiones
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+### ÉPICA 2: Migraciones de Base de Datos
+**Issues**: 2 | **Prioridad**: 🔴 ALTA | **Estimación**: 1.5 días
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+- Migración Django para DeletionRequest
+- Índices de performance optimizados
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+**Objetivo**: Base de datos lista para producción
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+### ÉPICA 3: API REST Endpoints
+**Issues**: 4 | **Prioridad**: 🔴 ALTA (2) + 🟡 MEDIA (1) + 🟢 BAJA (1) | **Estimación**: 8-10 días
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+- Endpoints Deletion Requests (listado, detalle, acciones)
+- Endpoints AI Suggestions
+- Webhooks para eventos
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+**Objetivo**: API completa para frontend y integraciones
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+### ÉPICA 4: Integración Frontend
+**Issues**: 4 | **Prioridad**: 🔴 ALTA (2) + 🟡 MEDIA (2) | **Estimación**: 9-13 días
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+- UI AI Suggestions en Document Detail
+- Dashboard Deletion Requests Management
+- AI Status Indicator en navbar
+- Settings Page para configuración AI
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+**Objetivo**: UX completa para gestión de AI
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+### ÉPICA 5: Optimización de Performance
+**Issues**: 4 | **Prioridad**: 🟡 MEDIA | **Estimación**: 7-9 días
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+- Caching de modelos ML
+- Procesamiento asíncrono con Celery
+- Batch processing para documentos existentes
+- Query optimization
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+**Objetivo**: Sistema rápido y escalable
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+### ÉPICA 6: Mejoras de ML/AI
+**Issues**: 4 | **Prioridad**: 🟡 MEDIA (3) + 🟢 BAJA (1) | **Estimación**: 10-14 días
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+- Training pipeline para modelos custom
+- Active learning loop
+- Multi-language support para NER
+- Confidence calibration
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+**Objetivo**: AI más precisa y adaptativa
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+### ÉPICA 7: Monitoreo y Observabilidad
+**Issues**: 3 | **Prioridad**: 🟡 MEDIA | **Estimación**: 4-5 días
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+- Metrics y logging estructurado
+- Health checks para AI components
+- Audit log detallado
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+**Objetivo**: Visibilidad completa del sistema
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+### ÉPICA 8: Documentación de Usuario
+**Issues**: 3 | **Prioridad**: 🔴 ALTA (1) + 🟡 MEDIA (2) | **Estimación**: 5-7 días
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+- Guía de usuario para AI features
+- API documentation
+- Guía de administrador
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+**Objetivo**: Usuarios autónomos y bien informados
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+### ÉPICA 9: Seguridad Avanzada
+**Issues**: 3 | **Prioridad**: 🔴 ALTA (1) + 🟡 MEDIA (2) | **Estimación**: 4-5 días
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+- Rate limiting para AI operations
+- Validation exhaustiva de inputs
+- Permisos granulares
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+**Objetivo**: Sistema seguro y robusto
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+### ÉPICA 10: Internacionalización
+**Issues**: 1 | **Prioridad**: 🟢 BAJA | **Estimación**: 1-2 días
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+- Traducción de mensajes de AI
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+**Objetivo**: Soporte multi-idioma
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+## 📅 Roadmap Detallado (6 Sprints)
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+### 🏃 Sprint 1 (2 semanas) - Fundamentos
+**Focus**: Testing y Database
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+- ✅ Issue 1.1: Tests Unitarios AI Scanner
+- ✅ Issue 1.2: Tests Unitarios Deletion Manager
+- ✅ Issue 1.3: Tests Integración Consumer
+- ✅ Issue 2.1: Migración DeletionRequest
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+**Entregables**: Cobertura tests >90%, DB migrada
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+### 🏃 Sprint 2 (2 semanas) - API
+**Focus**: REST Endpoints
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+- ✅ Issue 3.1: API Deletion Requests - Listado
+- ✅ Issue 3.2: API Deletion Requests - Acciones
+- ✅ Issue 3.3: API AI Suggestions
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+**Entregables**: API REST completa y documentada
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+### 🏃 Sprint 3 (2 semanas) - Frontend
+**Focus**: UI/UX
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+- ✅ Issue 4.1: UI AI Suggestions
+- ✅ Issue 4.2: UI Deletion Requests
+- ✅ Issue 4.3: AI Status Indicator
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+**Entregables**: UI completa y responsive
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+### 🏃 Sprint 4 (2 semanas) - Performance
+**Focus**: Optimización
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+- ✅ Issue 5.1: Caching Modelos ML
+- ✅ Issue 5.2: Procesamiento Asíncrono
+- ✅ Issue 7.1: Metrics y Logging
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+**Entregables**: Sistema optimizado con métricas
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+### 🏃 Sprint 5 (2 semanas) - Documentación y Refinamiento
+**Focus**: Docs y Calidad
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+- ✅ Issue 8.1: Guía de Usuario
+- ✅ Issue 8.2: API Documentation
+- ✅ Issue 1.4: Linting
+- ✅ Issue 9.2: Validation
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+**Entregables**: Documentación completa, código limpio
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+### 🏃 Sprint 6 (2 semanas) - ML Improvements
+**Focus**: Mejoras ML
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+- ✅ Issue 6.1: Training Pipeline
+- ✅ Issue 6.3: Multi-language Support
+- ✅ Issue 6.4: Confidence Calibration
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+**Entregables**: AI más precisa y multi-idioma
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+## 📈 Métricas de Éxito
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+### Cobertura de Tests
+- ✅ Target: >90% código crítico
+- ✅ Target: >80% código general
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+### Performance
+- ✅ AI Scan time: <2s por documento
+- ✅ API response time: <200ms
+- ✅ UI load time: <1s
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+### Calidad
+- ✅ Zero linting errors
+- ✅ Zero security vulnerabilities
+- ✅ API uptime: >99.9%
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+### User Satisfaction
+- ✅ User feedback: >4.5/5
+- ✅ AI suggestion acceptance rate: >70%
+- ✅ Deletion request false positive rate: <5%
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+## 🎯 Distribución por Prioridad
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+### 🔴 Prioridad ALTA (8 issues)
+**Tiempo estimado**: ~20-27 días
+**% del total**: 23%
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+Incluye fundamentos críticos:
+- Tests completos
+- Migración DB
+- API básica
+- UI básica
+- Docs usuario
+- Validación seguridad
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+**Recomendación**: Completar en Sprints 1-3
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+### 🟡 Prioridad MEDIA (18 issues)
+**Tiempo estimado**: ~30-40 días
+**% del total**: 51%
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+Incluye optimizaciones y mejoras:
+- Performance
+- ML improvements
+- Monitoreo
+- Seguridad avanzada
+- Docs técnica
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+**Recomendación**: Completar en Sprints 4-6
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+### 🟢 Prioridad BAJA (9 issues)
+**Tiempo estimado**: ~10-13 días
+**% del total**: 26%
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+Nice to have:
+- Webhooks
+- Active learning
+- i18n
+- Docs avanzadas
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+**Recomendación**: Post Sprint 6 según necesidad
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+## 💰 Estimación de Recursos
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+### Tiempo Total
+- **Mínimo**: 60 días desarrollo
+- **Máximo**: 80 días desarrollo
+- **Promedio**: 70 días (3.5 meses)
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+### Con 1 Desarrollador
+- **6 sprints** de 2 semanas
+- **3-4 meses** calendario
+- **Disponibilidad**: 100%
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+### Con 2 Desarrolladores
+- **3-4 sprints** paralelos
+- **1.5-2 meses** calendario
+- **Coordinación**: esencial
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+### Con Equipo (3+)
+- **2-3 sprints** paralelos
+- **1-1.5 meses** calendario
+- **Gestión**: crítica
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+## 🚀 Cómo Empezar
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+### Paso 1: Crear Issues en GitHub
+1. Abrir `GITHUB_ISSUES_TEMPLATE.md`
+2. Copiar template del primer issue
+3. Crear issue en GitHub con labels
+4. Repetir para todos los issues de Sprint 1
+
+**Alternativa**: Crear todos los issues de una vez
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+### Paso 2: Configurar Proyecto GitHub
+1. Crear GitHub Project
+2. Añadir columnas: Backlog, Sprint, In Progress, Review, Done
+3. Añadir todos los issues al proyecto
+4. Organizarlos por épica y sprint
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+### Paso 3: Iniciar Sprint 1
+1. Mover issues de Sprint 1 a "Sprint"
+2. Asignar desarrolladores
+3. Comenzar con Issue 1.1 (Tests AI Scanner)
+4. Daily standups
+5. Sprint review al finalizar
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+### Paso 4: Iteración
+1. Completar Sprint 1
+2. Review y retrospectiva
+3. Planificar Sprint 2
+4. Repetir hasta completar roadmap
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+## 📊 Dashboard de Seguimiento (Propuesto)
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+### KPIs por Sprint
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+**Sprint 1-2** (Fundamentos + API):
+- Tests coverage: actual vs target
+- Migration status: pending/done
+- API endpoints: implemented/total
+- Documentation: pages completed
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+**Sprint 3-4** (Frontend + Performance):
+- UI components: completed/total
+- Performance metrics: before/after
+- User acceptance: feedback score
+- Bug count: open/resolved
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+**Sprint 5-6** (Docs + ML):
+- Docs pages: completed/total
+- ML accuracy: improvement %
+- Code quality: linting score
+- Security: vulnerabilities count
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+## 🎓 Lessons Learned (Para Actualizar)
+
+Esta sección se actualizará después de cada sprint con:
+- Qué funcionó bien
+- Qué se puede mejorar
+- Blockers encontrados
+- Soluciones aplicadas
+- Tiempo real vs estimado
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+## 📞 Contacto y Soporte
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+**Documentación**:
+- Plan completo: `AI_SCANNER_IMPROVEMENT_PLAN.md`
+- Templates issues: `GITHUB_ISSUES_TEMPLATE.md`
+- Implementación actual: `AI_SCANNER_IMPLEMENTATION.md`
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+**Proyecto GitHub**: dawnsystem/IntelliDocs-ngx
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+**Director**: @dawnsystem
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+## ✅ Checklist de Inicio
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+- [ ] Crear todos los issues en GitHub
+- [ ] Configurar GitHub Project
+- [ ] Asignar épicas a milestones
+- [ ] Priorizar Sprint 1
+- [ ] Asignar desarrolladores
+- [ ] Configurar CI/CD para tests
+- [ ] Preparar entorno de desarrollo
+- [ ] Kick-off meeting
+- [ ] Comenzar Issue 1.1
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+## 🎉 Conclusión
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+Este roadmap transforma el AI Scanner de un sistema funcional a una solución de clase mundial. Con ejecución disciplinada y seguimiento riguroso, en 3-4 meses tendremos un producto excepcional.
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+**Estado**: ✅ PLANIFICACIÓN COMPLETA  
+**Próximo Paso**: Crear issues y comenzar Sprint 1  
+**Compromiso**: Excelencia técnica y entrega de valor
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+*Documento creado: 2025-11-11*  
+*Última actualización: 2025-11-11*  
+*Versión: 1.0*