{"id":2457,"date":"2025-07-24T10:46:51","date_gmt":"2025-07-24T09:46:51","guid":{"rendered":"https:\/\/podiumsports.com\/?post_type=insight&p=2457"},"modified":"2025-11-17T09:23:24","modified_gmt":"2025-11-17T09:23:24","slug":"racing-ahead-how-ai-and-agile-thinking-delivered-a-racing-api-ui-in-record-time","status":"publish","type":"insight","link":"https:\/\/podiumsports.com\/es\/insight\/racing-ahead-how-ai-and-agile-thinking-delivered-a-racing-api-ui-in-record-time\/","title":{"rendered":"Carrera por delante: C\u00f3mo la IA y el pensamiento \u00e1gil crearon una interfaz de usuario de API en tiempo r\u00e9cord"},"content":{"rendered":"

Por Will Gibson, Director de Producto, Podium<\/strong><\/p>\n

En el mundo de la tecnolog\u00eda de apuestas deportivas, la velocidad, la escala y la precisi\u00f3n lo son todo. En Podium, creamos plataformas que impulsan el sector de las apuestas en todo el mundo, desde datos de carreras en tiempo real hasta modelos y an\u00e1lisis de cuotas. Pero las herramientas que construimos para ayudarnos a innovar internamente son tan importantes como los productos que suministramos a nuestros clientes, y esta es una parte clave de mi papel en Podium para garantizar que seguimos a la vanguardia de lo que hacemos.<\/p>\n

Esta filosof\u00eda ha cobrado vida recientemente con nuestro proyecto Racing API UI: una prueba de concepto que ha evolucionado r\u00e1pidamente hasta convertirse en una herramienta interna muy valiosa, que ha transformado la forma en que nos relacionamos con nuestros clientes y les mostramos nuestros productos. datos de carreras de caballos<\/a>.<\/p>\n

El problema: datos complejos, potencial oculto<\/h2>\n

La API de carreras de Podio ofrece enormes cantidades de datos detallados y profundamente estructurados: una reuni\u00f3n completamente poblada puede abarcar 40.000 l\u00edneas de JSON, y seamos sinceros, eso es una lectura \u00e1rida. Tanto si se trataba de un vendedor que quer\u00eda demostrar la riqueza de los datos de la API, como de un miembro del equipo de operaciones que supervisaba nuestra producci\u00f3n o de un desarrollador que probaba nuevas funciones, llegar a los datos que uno quer\u00eda pod\u00eda requerir un poco de esfuerzo y un poco de conocimiento de la API. Todo estaba ah\u00ed, incluida la capacidad de filtrar y minimizar las respuestas de datos, pero hab\u00eda que resolver un problema fundamental de UX para ayudar a los usuarios a llegar directamente a lo que necesitaban.<\/p>\n

La necesidad del producto era clara: crear una interfaz de usuario basada en web que expusiera la riqueza de nuestros datos de forma limpia y sencilla. Pero seg\u00fan nuestros modelos de entrega tradicionales, el proceso de dise\u00f1o y UX, los ciclos de desarrollo, el control de calidad y las revisiones de las partes interesadas hac\u00edan que el trabajo durase entre 6 y 12 semanas. Y como muchas empresas que optimizan sus resultados, no dispon\u00edan de recursos espec\u00edficos.<\/p>\n

La soluci\u00f3n: Desarrollo basado en el producto y asistido por IA<\/h2>\n

En lugar de esperar a un recurso de entrega que quiz\u00e1 nunca est\u00e9 disponible, adopt\u00e9 un enfoque diferente. Existen herramientas de creaci\u00f3n de interfaces de usuario asistidas por inteligencia artificial, pero me pareci\u00f3 que se pod\u00eda dar un paso m\u00e1s integrando el dise\u00f1o de la interfaz y la creaci\u00f3n del c\u00f3digo en un \u00fanico proceso. Utilizando Vercel, me di cuenta de que pod\u00eda integrar nuestra API en su herramienta de creaci\u00f3n de interfaces de usuario, y una vez que los dos sistemas se comunican entre s\u00ed, se convierte en una cuesti\u00f3n de \"qu\u00e9 datos quieres mostrar y d\u00f3nde quieres mostrarlos\".<\/p>\n

En tres semanas<\/strong>Trabajando en peque\u00f1as sesiones diarias (la versi\u00f3n gratuita recibe diez solicitudes al d\u00eda), se cre\u00f3 una versi\u00f3n 1 funcional. Inclu\u00eda:
\n- Autenticaci\u00f3n segura de credenciales API
\n- Recuperaci\u00f3n de datos de nuestro endpoint de etapas
\n- Respuestas en directo a las carreras y eventos, incluidas actualizaciones autom\u00e1ticas
\n- Metadatos de entrada y sedas
\n- An\u00e1lisis de datos terciarios que no son posibles en las respuestas nativas: cosas como c\u00e1lculos de redondeo para carreras o b\u00fasqueda de fallos de procesamiento en la pila de datos.
\n- R\u00e1pida iteraci\u00f3n en torno a mejoras o cambios de la interfaz de usuario
\n- Pod\u00eda compartir f\u00e1cilmente las versiones actualizadas de la aplicaci\u00f3n con mis colegas para que las revisaran y comentaran r\u00e1pidamente.<\/p>\n

Lo que aprendimos (y por qu\u00e9 es importante)<\/h2>\n

- El desarrollo de productos mejorado con IA funciona cuando se hace bien<\/strong>
\nNo quer\u00eda lanzar una prueba de concepto de interfaz de usuario. Quer\u00eda crear un producto viable que pudiera entregarse a la empresa para su uso. Era un ejemplo de c\u00f3mo la IA puede reducir los ciclos de producto tradicionales, desde la ideaci\u00f3n de la interfaz de usuario hasta el desarrollo, a minutos en lugar de d\u00edas. Como gestor de productos, siempre tengo miedo de no captar todas las caracter\u00edsticas, pero en este mundo, si descubres que te falta algo, no es m\u00e1s que otra ronda de indicaciones. Es \u00e1gil en el verdadero sentido de la palabra.<\/p>\n

- Los jefes de producto capacitados crean MVP mejores y m\u00e1s r\u00e1pidos<\/strong>
\nEl desarrollo dirigido por el producto mediante IA permiti\u00f3 una iteraci\u00f3n r\u00e1pida, redujo el riesgo de falta de comunicaci\u00f3n y permiti\u00f3 ejecutar directamente una visi\u00f3n m\u00e1s clara, sin cuellos de botella. Hay menos idas y venidas entre usuarios y dise\u00f1adores, lo cual es muy positivo. Si el MVP no es lo que esperaban, puedes actualizarlo en una hora en lugar de en una semana. El umbral que puedes alcanzar para un MVP es mucho m\u00e1s alto, porque no est\u00e1s absorbiendo recursos de desarrollo y UX en la iteraci\u00f3n.<\/p>\n

- Los datos visibles son datos valiosos<\/strong>
\nHacer visibles los datos de nuestra API de carreras en una interfaz de usuario nos ayud\u00f3 a descubrir algunos problemas de calidad de los datos. Sin esta herramienta, esos errores podr\u00edan haber llegado a los clientes sin que nos di\u00e9ramos cuenta. Ahora es una capa esencial de control de calidad y revisi\u00f3n, adoptada por desarrolladores, gestores de productos y operaciones.<\/p>\n

- Lo suficientemente bueno no est\u00e1 listo para la producci\u00f3n<\/strong>
\nEl c\u00f3digo funcionaba, pero no cumpl\u00eda los est\u00e1ndares de Podio. El c\u00f3digo creado con IA a\u00fan necesita revisi\u00f3n por parte de los desarrolladores, refactorizaci\u00f3n y conjuntos de pruebas de control de calidad antes de que se pueda poner en producci\u00f3n. Aunque el c\u00f3digo generado funcionaba, no estaba escrito de forma eficiente, y nuestros desarrolladores tuvieron que invertir tiempo en adaptarlo a nuestros est\u00e1ndares de codificaci\u00f3n, subirlo a github e integrarlo en nuestros procesos de pruebas y despliegue.<\/p>\n

- Herramientas internas \u2260 Productos B2C<\/strong>
\nEste enfoque funcion\u00f3 porque la interfaz de usuario se dise\u00f1\u00f3 para usuarios internos y ten\u00eda que ser suficientemente buena, no la mejor de su clase. En mi opini\u00f3n, la aplicaci\u00f3n que produje no era ideal para plataformas pulidas y orientadas al cliente: la marca, el rendimiento y la fidelidad de la UX seguir\u00e1n necesitando aportaciones. Sin embargo, puede proporcionar una gran base que cubra las necesidades de los usuarios internos.<\/p>\n

Resultados: Valor tangible a una fracci\u00f3n del coste<\/strong>
\nRegistramos ~160 horas<\/strong> entre producto y desarrollo (unas cinco semanas de desarrollo) desde la idea hasta el despliegue. Es una fracci\u00f3n de las 500 horas que estim\u00e1bamos que llevar\u00eda una entrega est\u00e1ndar. La interfaz de usuario ya funciona en una empresa interna, est\u00e1 integrada en nuestra pila de desarrollo y se utiliza en todos los equipos para explorar datos, ejecutar informes y validar respuestas de API en tiempo real.<\/p>\n

Y lo que es m\u00e1s importante, es un plano<\/strong> para un nuevo tipo de innovaci\u00f3n de productos en Podium, en el que las personas capacitadas, las herramientas inteligentes y el alcance pragm\u00e1tico pueden generar valor m\u00e1s r\u00e1pido que nunca.<\/p>\n

M\u00e1s informaci\u00f3n<\/strong>
\nPodium est\u00e1 redefiniendo la forma en que se construyen, visualizan y entregan los datos de las apuestas deportivas. Ya se trate de API de carreras de alta frecuencia, servicios de fijaci\u00f3n de precios integrados o herramientas internas que aceleran el desarrollo, creamos rendimiento en todas las capas.<\/p>\n

 <\/p>\n

Conecte con Will aqu\u00ed: https:\/\/www.linkedin.com\/in\/will-gibson-41aa5010\/<\/a><\/p>","protected":false},"featured_media":2458,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"class_list":["post-2457","insight","type-insight","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\nRacing Ahead: How AI and Agile Thinking Delivered a Racing API UI in Record Time - Podium Sports<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/podiumsports.com\/es\/insight\/racing-ahead-how-ai-and-agile-thinking-delivered-a-racing-api-ui-in-record-time\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Racing Ahead: How AI and Agile Thinking Delivered a Racing API UI in Record Time - Podium Sports\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"By Will Gibson, Principal Product Manager, Podium In the world of sportsbook technology, speed, scale, and precision are everything. 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