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paperless-ngx/AI_SCANNER_ROADMAP_SUMMARY.md
copilot-swe-agent[bot] fd7924233e docs: Add executive roadmap summary for AI Scanner improvements 
Co-authored-by: dawnsystem <42047891+dawnsystem@users.noreply.github.com>
2025-11-11 14:43:47 +00:00

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AI Scanner - Resumen Ejecutivo del Roadmap

📊 Estado Actual: PRODUCTION READY ✅

El sistema AI Scanner está completamente implementado y funcional. Este documento resume el plan de mejoras y siguientes pasos.

🎯 Objetivo

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.

📚 Documentación de Planificación

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

2. GITHUB_ISSUES_TEMPLATE.md (15KB)

Templates listos para crear issues:

  • 14 issues principales formateados
  • Labels sugeridos
  • Formato consistente
  • Instrucciones de creación

3. AI_SCANNER_IMPLEMENTATION.md (11KB)

Documentación técnica de implementación:

  • Arquitectura del sistema
  • Features implementadas
  • Compliance con agents.md
  • Guía de uso

📊 Las 10 Épicas del Roadmap

ÉPICA 1: Testing y Calidad de Código

Issues: 4 | Prioridad: 🔴 ALTA | Estimación: 6-9 días

  • Tests unitarios AI Scanner (90% cobertura)
  • Tests unitarios Deletion Manager (95% cobertura)
  • Tests integración Consumer (end-to-end)
  • Pre-commit hooks y linting

Objetivo: Garantizar calidad y prevenir regresiones

ÉPICA 2: Migraciones de Base de Datos

Issues: 2 | Prioridad: 🔴 ALTA | Estimación: 1.5 días

  • Migración Django para DeletionRequest
  • Índices de performance optimizados

Objetivo: Base de datos lista para producción

ÉPICA 3: API REST Endpoints

Issues: 4 | Prioridad: 🔴 ALTA (2) + 🟡 MEDIA (1) + 🟢 BAJA (1) | Estimación: 8-10 días

  • Endpoints Deletion Requests (listado, detalle, acciones)
  • Endpoints AI Suggestions
  • Webhooks para eventos

Objetivo: API completa para frontend y integraciones

ÉPICA 4: Integración Frontend

Issues: 4 | Prioridad: 🔴 ALTA (2) + 🟡 MEDIA (2) | Estimación: 9-13 días

  • UI AI Suggestions en Document Detail
  • Dashboard Deletion Requests Management
  • AI Status Indicator en navbar
  • Settings Page para configuración AI

Objetivo: UX completa para gestión de AI

ÉPICA 5: Optimización de Performance

Issues: 4 | Prioridad: 🟡 MEDIA | Estimación: 7-9 días

  • Caching de modelos ML
  • Procesamiento asíncrono con Celery
  • Batch processing para documentos existentes
  • Query optimization

Objetivo: Sistema rápido y escalable

ÉPICA 6: Mejoras de ML/AI

Issues: 4 | Prioridad: 🟡 MEDIA (3) + 🟢 BAJA (1) | Estimación: 10-14 días

  • Training pipeline para modelos custom
  • Active learning loop
  • Multi-language support para NER
  • Confidence calibration

Objetivo: AI más precisa y adaptativa

ÉPICA 7: Monitoreo y Observabilidad

Issues: 3 | Prioridad: 🟡 MEDIA | Estimación: 4-5 días

  • Metrics y logging estructurado
  • Health checks para AI components
  • Audit log detallado

Objetivo: Visibilidad completa del sistema

ÉPICA 8: Documentación de Usuario

Issues: 3 | Prioridad: 🔴 ALTA (1) + 🟡 MEDIA (2) | Estimación: 5-7 días

  • Guía de usuario para AI features
  • API documentation
  • Guía de administrador

Objetivo: Usuarios autónomos y bien informados

ÉPICA 9: Seguridad Avanzada

Issues: 3 | Prioridad: 🔴 ALTA (1) + 🟡 MEDIA (2) | Estimación: 4-5 días

  • Rate limiting para AI operations
  • Validation exhaustiva de inputs
  • Permisos granulares

Objetivo: Sistema seguro y robusto

ÉPICA 10: Internacionalización

Issues: 1 | Prioridad: 🟢 BAJA | Estimación: 1-2 días

  • Traducción de mensajes de AI

Objetivo: Soporte multi-idioma

📅 Roadmap Detallado (6 Sprints)

🏃 Sprint 1 (2 semanas) - Fundamentos

Focus: Testing y Database

  • ✅ 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

Entregables: Cobertura tests >90%, DB migrada

🏃 Sprint 2 (2 semanas) - API

Focus: REST Endpoints

  • ✅ Issue 3.1: API Deletion Requests - Listado
  • ✅ Issue 3.2: API Deletion Requests - Acciones
  • ✅ Issue 3.3: API AI Suggestions

Entregables: API REST completa y documentada

🏃 Sprint 3 (2 semanas) - Frontend

Focus: UI/UX

  • ✅ Issue 4.1: UI AI Suggestions
  • ✅ Issue 4.2: UI Deletion Requests
  • ✅ Issue 4.3: AI Status Indicator

Entregables: UI completa y responsive

🏃 Sprint 4 (2 semanas) - Performance

Focus: Optimización

  • ✅ Issue 5.1: Caching Modelos ML
  • ✅ Issue 5.2: Procesamiento Asíncrono
  • ✅ Issue 7.1: Metrics y Logging

Entregables: Sistema optimizado con métricas

🏃 Sprint 5 (2 semanas) - Documentación y Refinamiento

Focus: Docs y Calidad

  • ✅ Issue 8.1: Guía de Usuario
  • ✅ Issue 8.2: API Documentation
  • ✅ Issue 1.4: Linting
  • ✅ Issue 9.2: Validation

Entregables: Documentación completa, código limpio

🏃 Sprint 6 (2 semanas) - ML Improvements

Focus: Mejoras ML

  • ✅ Issue 6.1: Training Pipeline
  • ✅ Issue 6.3: Multi-language Support
  • ✅ Issue 6.4: Confidence Calibration

Entregables: AI más precisa y multi-idioma

📈 Métricas de Éxito

Cobertura de Tests

  • ✅ Target: >90% código crítico
  • ✅ Target: >80% código general

Performance

  • ✅ AI Scan time: <2s por documento
  • ✅ API response time: <200ms
  • ✅ UI load time: <1s

Calidad

  • ✅ Zero linting errors
  • ✅ Zero security vulnerabilities
  • ✅ API uptime: >99.9%

User Satisfaction

  • ✅ User feedback: >4.5/5
  • ✅ AI suggestion acceptance rate: >70%
  • ✅ Deletion request false positive rate: <5%

🎯 Distribución por Prioridad

🔴 Prioridad ALTA (8 issues)

Tiempo estimado: ~20-27 días % del total: 23%

Incluye fundamentos críticos:

  • Tests completos
  • Migración DB
  • API básica
  • UI básica
  • Docs usuario
  • Validación seguridad

Recomendación: Completar en Sprints 1-3

🟡 Prioridad MEDIA (18 issues)

Tiempo estimado: ~30-40 días % del total: 51%

Incluye optimizaciones y mejoras:

  • Performance
  • ML improvements
  • Monitoreo
  • Seguridad avanzada
  • Docs técnica

Recomendación: Completar en Sprints 4-6

🟢 Prioridad BAJA (9 issues)

Tiempo estimado: ~10-13 días % del total: 26%

Nice to have:

  • Webhooks
  • Active learning
  • i18n
  • Docs avanzadas

Recomendación: Post Sprint 6 según necesidad

💰 Estimación de Recursos

Tiempo Total

  • Mínimo: 60 días desarrollo
  • Máximo: 80 días desarrollo
  • Promedio: 70 días (3.5 meses)

Con 1 Desarrollador

  • 6 sprints de 2 semanas
  • 3-4 meses calendario
  • Disponibilidad: 100%

Con 2 Desarrolladores

  • 3-4 sprints paralelos
  • 1.5-2 meses calendario
  • Coordinación: esencial

Con Equipo (3+)

  • 2-3 sprints paralelos
  • 1-1.5 meses calendario
  • Gestión: crítica

🚀 Cómo Empezar

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

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

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

Paso 4: Iteración

  1. Completar Sprint 1
  2. Review y retrospectiva
  3. Planificar Sprint 2
  4. Repetir hasta completar roadmap

📊 Dashboard de Seguimiento (Propuesto)

KPIs por Sprint

Sprint 1-2 (Fundamentos + API):

  • Tests coverage: actual vs target
  • Migration status: pending/done
  • API endpoints: implemented/total
  • Documentation: pages completed

Sprint 3-4 (Frontend + Performance):

  • UI components: completed/total
  • Performance metrics: before/after
  • User acceptance: feedback score
  • Bug count: open/resolved

Sprint 5-6 (Docs + ML):

  • Docs pages: completed/total
  • ML accuracy: improvement %
  • Code quality: linting score
  • Security: vulnerabilities count

🎓 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

📞 Contacto y Soporte

Documentación:

  • Plan completo: AI_SCANNER_IMPROVEMENT_PLAN.md
  • Templates issues: GITHUB_ISSUES_TEMPLATE.md
  • Implementación actual: AI_SCANNER_IMPLEMENTATION.md

Proyecto GitHub: dawnsystem/IntelliDocs-ngx

Director: @dawnsystem

✅ Checklist de Inicio

  • 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

🎉 Conclusión

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.

Estado: ✅ PLANIFICACIÓN COMPLETA
Próximo Paso: Crear issues y comenzar Sprint 1
Compromiso: Excelencia técnica y entrega de valor

Documento creado: 2025-11-11
Última actualización: 2025-11-11
Versión: 1.0