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Casos de estudio

Lo que validamos, y lo que aprendimos.

Validado · escalando

BROT 74

Un e-commerce de pre-venta de pan artesanal con reserva de stock, fechas de entrega y panel de administración — diseñado, construido, testeado y desplegado de punta a punta con IA como parte del equipo.

Ver caso completo en brot74.com
Mockup del proyecto brot74.com
23
días, idea → prod
90
commits
19
iteraciones de UI
87
casos de prueba
En curso

Alerta de orientación en el hogar

Un sistema que ayuda a personas con pérdida de visión a orientarse con seguridad dentro de su propia casa, en el período de adaptación más crítico.

Problema

Quienes pierden la visión —por edad, enfermedad o de forma súbita— atraviesan una etapa en la que se desorientan con facilidad en su propio hogar, con riesgo real de caídas en zonas como escaleras, cocina o balcones.

Solución (MVP)

Beacons BLE en las zonas de riesgo de la casa, detectados por el celular de la persona: al acercarse, un sonido o vibración avisa. Sin cámaras, sin mapeo complejo, sin hardware propio en esta primera etapa.

Qué estamos validando
Reducción de incidentes reportados
Tiempo hasta sentirse seguro en la casa
Uso sostenido después de 2-4 semanas
Cantidad de falsas alarmas
En curso

Cultivo urbano guiado por sol real

Una app que recomienda qué y cuándo cultivar en espacios urbanos chicos (balcón, ventana) según la exposición solar real del lugar — no una guía genérica.

Problema

Cada vez que una persona cultiva en un departamento, se topa con lo mismo: nadie sabe cuánto sol le llega realmente a su balcón o ventana. La luz urbana es irregular, bloqueada por edificios o muy concentrada en pocas horas — la causa más común de que estos intentos fracasen.

Solución (MVP)

A partir de una dirección, la app muestra el mapa real de sol/sombra del día, la temperatura del lugar y una recomendación de cultivos para la mitad de estación actual — sin régimen de riego ni seguimiento continuo en esta primera versión.

Qué estamos validando
Cobertura geográfica real de datos solares en Latam
Costo de la API de datos solares a escala
Demanda real en el perfil objetivo (aún sin entrevistas)
Precisión del modelo en zonas con datos de edificios incompletos
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