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Soy Gabry848, tengo 16 años y este es el relato de cómo construí MyTaskly, un gestor de tareas controlado por chat de voz con inteligencia artificial, desde la idea inicial hasta su publicación en la Google Play Store.
La chispa nació al observar cómo mis padres organizaban su día: notas adhesivas, mensajes de voz y listas dispersas. Quería algo que les permitiera decir al teléfono recuerda llamar al médico mañana a las 15 y que la tarea se gestionara sin abrir menús ni formularios. Así nació MyTaskly: no una lista de tareas con chat, sino un chat que gestiona tus tareas.
Fases del proyecto: aprendí React Native y TypeScript para crear una app multiplataforma; escogí FastAPI en Python para el backend por su rapidez y facilidad de escalado; migré de MySQL a PostgreSQL por sus triggers y eventos; y aposté por la API de OpenAI para chat, TTS y STT con Whisper. Para arrancar usé Expo y luego evalué ejectar si hacía falta.
El primer prototipo fue feo pero funcional. Pasé por una crisis creativa donde el producto parecía una lista de tareas mediocre y la IA quedaba relegada a una pantalla secundaria. La solución llegó cuando pedí una imagen conceptual a una IA y apareció una interfaz limpia, minimalista y centrada en la conversación. Decidí rehacer todo el Frontend y orientar la UX alrededor del chat como asistente personal.
Durante la reescritura utilicé intensivamente herramientas como GitHub Copilot y Claude Code para acelerar tareas repetitivas, pero todas las decisiones arquitectónicas, diseño de base de datos, autenticación OAuth con Google, estructura de API, manejo de WebSocket y la lógica de integración con OpenAI las definí yo. La IA me ayudó a codificar más rápido, no a pensar menos.
Algunos retos técnicos que resolví personalmente incluyen el diseño del esquema en PostgreSQL con triggers, la implementación de un flujo OAuth seguro, la gestión de conexiones WebSocket para características en tiempo real y la integración de Whisper para chat de voz con latencias aceptables.
El chat de voz fue la mayor dificultad. Hoy uso llamadas separadas a Whisper para convertir audio a texto y luego generar la respuesta, lo que provoca una latencia de 2 a 3 segundos entre envío y respuesta. La solución futura pasa por integrar la API de voz en tiempo real mediante un MCP independiente que reduzca la latencia y haga la conversación mucho más natural.
Aprendí por las malas que diseñar un MCP interno que accede directamente a la base de datos en lugar de comunicarse por API fue una mala elección arquitectónica. Ahora estoy desarrollando un MCP separado que se comunique vía API y planeo publicarlo como componente independiente para facilitar integraciones con otros agentes IA.
El logo y la identidad visual pasaron por varias iteraciones hasta encontrar una marca simple y reconocible. El nombre cambió de Taskly a MyTaskly cuando descubrí que el dominio original estaba ocupado y era demasiado caro.
Tras casi un año de trabajo intensivo el resultado es una app beta en Google Play Store, con una base de código sustancial que cubre frontend, backend, integración IA, autenticación y funcionalidades en tiempo real. Horas de trabajo semanales iniciales entre 20 y 30, inversión propia en créditos de OpenAI y servicios cloud, y aprendizaje profundo en tecnologías como React Native, Expo, FastAPI, PostgreSQL, OAuth, WebSocket y pruebas end to end.
Decidí cambiar de un liceo científico diurno a un instituto técnico vespertino para poder dedicar más tiempo al desarrollo sin perder el año lectivo. Esta decisión me permitió disponer de jornadas completas para programar y reservar las tardes para estudiar.
Lecciones aprendidas: la persistencia es clave; los multiplicadores de productividad como las herramientas IA aceleran el trabajo pero no reemplazan el conocimiento; y la gestión de un proyecto grande exige pasar de ser solo desarrollador a arquitecto del proyecto. La experiencia demostró que con ganas y disciplina se puede construir algo significativo siendo joven y con recursos limitados.
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MyTaskly sigue en evolución: completar el MCP independiente, reducir latencias del chat de voz y recopilar feedback de usuarios son los próximos objetivos. Si te interesa probar la beta, colaborar o recibir asesoría para tu proyecto de inteligencia artificial o desarrollo a medida, ponte en contacto con nosotros. Cada apoyo cuenta cuando eres un equipo pequeño con una gran ambición.
Gracias por leer esta historia de aprendizaje, errores, rehacer y crecimiento. Si quieres seguir el desarrollo o apoyar el proyecto, inscríbete en la lista de espera y visita nuestro repositorio. En Q2BSTUDIO estamos listos para convertir tus ideas en soluciones reales con experiencia en aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud.
