Foundations
Reglas compartidas para que la interfaz tenga ritmo, contraste y comportamiento consistente.
CRIS/OS · SYSTEM + AI LAB
Decisiones de diseño convertidas en arquitectura observable.
Este laboratorio separa tres temas que en la Home competían por atención: el Design System, la estrategia multi-framework y la evolución hacia productos asistidos por IA.
La Especialización en Inteligencia Artificial está en curso desde agosto de 2026. Las líneas siguientes son exploraciones y roadmap; no se presentan como experiencia profesional terminada.
← Volver al portafolio01 · DESIGN SYSTEM
Un lenguaje común entre intención y ejecución.
CRIS/OS funciona como infraestructura de producto: define decisiones reutilizables, reduce ambigüedad y conecta diseño, contenido, accesibilidad y código.
Tokens
Variables que expresan intención y permiten cambiar temas sin acoplar componentes a valores visuales.
Componentes
Contratos de interfaz documentados con propósito, API, contenido, teclado y casos borde.
--color-action-primary: var(--primitive-green-300);--color-surface-raised: var(--primitive-neutral-900);--color-border-focus: var(--primitive-yellow-300);Implementado en este prototipo
02 · FRAMEWORK STRATEGY
Tres tecnologías, tres responsabilidades claras.
La versatilidad se demuestra mejor tomando buenas decisiones que cargando tres frameworks en una misma vista. Cada demo será aislada, medible y removible.
01IMPLEMENTADO
Vue / Nuxt
Shell editorialContenido bilingüe, SEO, navegación, Design System y generación estática.
Producción actual02ROADMAP
React
Experimento agenticInterfaz conversacional, fuentes, trazas y evaluación de respuestas.
/lab/react03ROADMAP
Angular
Flujo enterpriseReglas, formularios, tablas, validaciones, estados y aprobaciones.
/lab/angular03 · AI SPECIALIZATION PATH
Aprender, prototipar, evaluar y documentar.
La especialización se convertirá progresivamente en evidencia pública mediante experimentos pequeños, casos reproducibles y evaluación responsable.
AI Product Design
Diseño de expectativas, control humano, explicabilidad, confianza y recuperación ante errores.
Próximo entregable: heurísticas UX para Ask Cris.Agentes + RAG
Fuentes estructuradas, recuperación con citas, límites de herramientas y respuestas que reconocen incertidumbre.
Base actual: fallback local con fuentes públicas.NLP + automatización
Clasificación de intención, extracción responsable y automatización de tareas repetibles.
TODO: definir ejercicio, dataset y criterios de evaluación.Visión por computador
Exploración de accesibilidad visual, clasificación y análisis de activos gráficos.
TODO: delimitar un caso sin datos sensibles.Evaluación de IA
Conjuntos de prueba, precisión de fuentes, abstención, seguridad, coste y experiencia de usuario.
Próximo entregable: matriz de evals para Ask Cris.IA responsable
Privacidad, minimización de datos, transparencia, supervisión humana y análisis de riesgo.
Guardrails documentados antes de integrar una API real.Nada se presenta como resultado profesional hasta contar con evidencia, contexto, pruebas y autorización para publicarlo.