En entornos como clases particulares, colaboración entre vecinos o pequeños servicios independientes, utilizar un software de fichaje corporativo resulta excesivo, rígido y costoso. Sin embargo, llevar el control en notas de papel o mensajes desordenados acaba generando dudas sobre el tiempo real dedicado.
El Problema de Partida
Al analizar cómo se gestionaba el tiempo en estos escenarios informales, identificamos tres obstáculos claros:
- Herramientas sobredimensionadas: Las apps comerciales exigen registros complejos, contratos de pago y configuraciones pensadas para grandes empresas.
- Fricción en el registro: Si marcar el inicio o fin de una actividad requiere más de dos clics o instalar una app pesada, el usuario acaba olvidándolo.
- Calculadoras manuales y descuadres: Sumar horas y aplicar acuerdos económicos a mano a fin de mes suele derivar en pequeños errores de redondeo e incertidumbre por ambas partes.
La Propuesta: Un MVP Ligero y Versátil
En lugar de construir una plataforma compleja desde el primer día, el objetivo fue desarrollar un Producto Mínimo Viable (MVP) funcional para validar la experiencia de usuario y probar las capacidades de desarrollo ágil con Python y Streamlit Cloud.
El sistema se diseñó agnóstico a la actividad y dividido en dos vistas principales:
- Panel del Participante (Registro sin fricción): Una interfaz ultra simple accesible desde el navegador móvil o PC, con un temporizador en vivo sin parpadeos y un historial transparente de las sesiones cerradas.
- Panel de Coordinación (Resumen y acuerdos): Una vista de gestión para supervisar las horas acumuladas por mes, ajustar la tarifa o acuerdo por hora (€/h) con herencia automática mes a mes, y calcular la liquidación al instante.
Demostración en vídeo: Vista del Participante
En este primer vídeo de 1 minuto mostramos la experiencia del usuario al iniciar y finalizar una sesión en tiempo real:
En el siguiente capítulo detallaremos la arquitectura técnica elegida para desplegar este MVP a coste cero utilizando Streamlit, Neon PostgreSQL y Python.