XCEED y LambdaLoopers: colaboración técnica para llevar los floorplans interactivos a producción
Desarrollo de una solución de floorplans para configurar, visualizar y vender espacios complejos de forma más clara, escalable e integrada en la plataforma del cliente.
Introducción
XCEED, plataforma especializada en eventos, clubs, venues y experiencias nocturnas, identificó una necesidad clara en una parte clave de su producto: permitir que determinados espacios pudieran vender mesas, zonas VIP y experiencias premium directamente sobre un mapa real del venue.
Hasta ese momento, muchos venues con configuraciones complejas dependían de procesos manuales o de representaciones poco visuales para gestionar este tipo de reservas. Esto dificultaba tanto la operación interna como la experiencia del usuario final, que no siempre podía entender con claridad qué estaba comprando ni dónde se encontraba dentro del recinto.
El reto era construir una solución de floorplans que permitiera configurar, visualizar y vender espacios complejos de forma más clara, escalable e integrada en la plataforma de XCEED.
Para acelerar este desarrollo, XCEED decidió colaborar con LambdaLoopers, firma tecnológica especializada en resolver retos complejos de producto, software e inteligencia artificial.
El reto: llevar la venta visual de espacios premium a una plataforma en producción
XCEED necesitaba desarrollar una capa interactiva que permitiera transformar mapas estáticos de venues en interfaces operativas y comerciales.
La solución debía cubrir dos necesidades complementarias. Por un lado, ofrecer a los equipos internos y a los venues una herramienta para crear y gestionar floorplans: áreas, mesas, asientos, grupos, estados y ofertas asociadas. Por otro lado, trasladar esa configuración a una experiencia B2C en la que el usuario pudiera visualizar el espacio, entender la ubicación de cada zona y seleccionar la opción adecuada antes de avanzar al checkout.
El proyecto no partía de cero. XCEED ya había trabajado durante meses en la definición del problema, el modelo de datos, los flujos de usuario, la arquitectura general, el backend y la API. La pieza pendiente era una capa frontend altamente especializada, capaz de integrarse en una plataforma existente y responder a una interacción visual exigente.
Resultados: una nueva capacidad de venta visual para XCEED
El proyecto permitió a XCEED llevar a producción una primera versión de floorplans para algunos clientes, validando la solución en escenarios reales.
La nueva capacidad permitió ofrecer una experiencia de venta más visual para espacios VIP, mesas y zonas especiales que antes requerían configuraciones más manuales o menos intuitivas. Los venues podían representar sus espacios sobre mapas reales, organizar elementos vendibles y preparar configuraciones reutilizables para distintos eventos.
Desde el punto de vista operativo, la solución ayudó a reducir la dependencia de procesos manuales y abrió la puerta a una gestión más escalable de venues con espacios complejos. Desde el punto de vista del usuario final, permitió entender mejor qué se estaba reservando, dónde estaba ubicado y qué disponibilidad tenía cada opción.
Más allá de la funcionalidad inicial, el proyecto dejó una base técnica preparada para evolucionar: nuevos tipos de configuración, experiencias visuales más avanzadas y futuras optimizaciones sobre la gestión de mapas y disponibilidad.
Por qué XCEED decidió externalizar esta parte del desarrollo con LambdaLoopers
Para construir el editor de floorplans, XCEED necesitaba un partner con expertise específico: renderizado interactivo de mapas, manipulación de gráficos vectoriales e interacción de usuario sobre canvas. Es un dominio técnico que no formaba parte del core del equipo de XCEED, y construir esa capacidad internamente habría retrasado el proyecto varios meses sin garantías de llegar al nivel de calidad deseada.
Más allá del expertise técnico, XCEED buscó un equipo capaz de operar con autonomía pero que encajase con su forma de trabajar: mismos estándares de código, misma exigencia de producto, misma cultura de iteración rápida. LambdaLoopers cumplía las dos condiciones, y la sincronía a lo largo del proyecto lo confirmó.
La colaboración con LambdaLoopers permitió incorporar ese expertise de forma focalizada, sin perder el control de producto ni alterar la arquitectura de XCEED. El objetivo no era delegar una funcionalidad aislada, sino sumar un equipo capaz de integrarse en el proceso, trabajar con autonomía técnica y acelerar el time-to-market de una capacidad relevante para el negocio.
La solución: un editor y visor de floorplans integrados en XCEED
LambdaLoopers asumió el desarrollo frontend de las piezas visuales del proyecto, trabajando bajo los estándares técnicos de XCEED y con revisión continua de su equipo.
En el entorno B2B, la solución debía permitir crear y editar mapas, definir áreas sobre una imagen base, gestionar mesas o asientos, agrupar elementos, asignar ofertas y reutilizar plantillas para diferentes eventos. Esta capa daba a XCEED y a sus clientes una forma más clara de configurar espacios complejos sin depender únicamente de procesos manuales.
En el entorno B2C, la configuración debía convertirse en una experiencia de compra comprensible. El usuario podía interactuar con el mapa del evento, identificar zonas disponibles, consultar información relevante y seleccionar la opción deseada con mayor contexto antes de completar la reserva.
La complejidad del proyecto estaba en mantener la coherencia entre ambas capas: lo que se configuraba internamente debía trasladarse de forma precisa, estable y usable a la experiencia final del cliente.
Un modelo de colaboración embedded
La colaboración se desarrolló con un modelo integrado. XCEED mantuvo el ownership de producto, arquitectura general, backend y validación. LambdaLoopers aportó especialización técnica y capacidad de ejecución en la capa frontend interactiva, bajo estándares de XCEED. De esa manera, el proyecto se estructuró en cuatro fases con ownership claro:
- Análisis de requerimientos y diseño de producto: XCEED, 3 meses. Definición del problema, modelo de datos, flujos de usuario y arquitectura general.
- Backend y API: XCEED, 3 meses. Implementación y documentación de la capa de datos y servicios.
- Frontend: LambdaLoopers, 1,5 meses. Desarrollo del editor interactivo bajo los estándares de XCEED y supervisado por su staff engineer.
- Validación y QA: ambos equipos, 2 semanas.
El equipo de LambdaLoopers estuvo compuesto principalmente por dos perfiles técnicos, con apoyo puntual de un tercer perfil en momentos concretos. La coordinación con XCEED fue continua, especialmente a través de revisiones de PRs, validaciones técnicas y decisiones compartidas durante el desarrollo.
Este enfoque permitió avanzar con rapidez sin convertir la colaboración en una entrega aislada. LambdaLoopers funcionó como una extensión temporal del equipo de XCEED, manteniendo alineación con los estándares de código, prioridades de producto y necesidades de integración.
La IA como acelerador, no como atajo
Ambos equipos integraron LLMs en el flujo de desarrollo desde el inicio, con Cursor y Claude Code como herramientas principales. El uso se concentró en tres frentes: acelerar la implementación, generar y mantener documentación técnica, y reforzar el testing y la validación.
Como parte importante del planteamiento, definimos conjuntamente las specs pensadas para ser consumidas por IA, pero cada equipo eligió su propio proveedor de modelo. Esto nos desacopló de la dependencia de un único LLM y nos permitió iterar más rápido sin tener que alinear el stack de IA entre las dos organizaciones. Cada equipo optimizó su flujo, y las specs hicieron de capa común.
Estas especificaciones no eran documentos funcionales tradicionales, sino diseños en Figma detallados que combinaban el contexto visual de cada pantalla con descripciones en lenguaje natural. Cada vista incluía el propósito de la funcionalidad, el flujo que debía seguir el usuario, el comportamiento esperado de la interfaz, los criterios de aceptación y los distintos estados que debía contemplar. Ese nivel de detalle reducía la ambigüedad y proporcionaba a los agentes de IA el contexto necesario para generar implementaciones mucho más precisas.
A partir de esas specs se creaban las tareas en JIRA, donde se incorporaban pequeños ajustes y comentarios propios del desarrollo, manteniendo Figma como fuente de verdad del producto. Al compartir una misma especificación rica en contexto, ambos equipos podían trabajar con sus herramientas de IA preferidas sin perder alineación, convirtiendo las specs en un lenguaje común tanto para las personas como para los modelos.
Este enfoque compartido fue uno de los factores que más aceleró el proyecto: no solo por la productividad directa, sino porque permitió que dos equipos de organizaciones distintas convergieran rápido sobre decisiones técnicas complejas.
Decisiones técnicas al servicio del producto
Durante la fase inicial, uno de los puntos clave fue elegir la mejor aproximación para representar mapas y elementos interactivos. El equipo evaluó alternativas como SVG y Canvas, teniendo en cuenta factores como accesibilidad, interacción, mantenibilidad, testing y evolución futura.
La decisión final fue trabajar con SVG. Esta opción permitía tratar cada área, mesa o elemento interactivo como una entidad independiente dentro del DOM, facilitando la accesibilidad, la gestión de eventos, los estados visuales y la testabilidad. Para una interfaz donde cada elemento debía poder seleccionarse, moverse, destacarse o modificarse, SVG ofrecía un equilibrio adecuado entre capacidad técnica y simplicidad operativa.
Una colaboración orientada a negocio, producto y ejecución
El proyecto Floorplans permitió a XCEED acelerar una capacidad relevante para su plataforma sin desviar a su equipo interno hacia un dominio técnico muy específico. LambdaLoopers aportó la especialización necesaria para resolver la capa visual e interactiva, integrándose en el flujo de trabajo de XCEED y manteniendo una coordinación estrecha durante todo el proceso.
El resultado fue una solución puesta en producción en pocas semanas para algunos clientes, preparada para seguir evolucionando y orientada a resolver un problema claro de negocio: ayudar a venues con espacios premium a vender mejor, operar con menos fricción y ofrecer al usuario final una experiencia de compra más transparente.
La clave del proyecto no estuvo solo en construir un editor de mapas, sino en combinar producto, tecnología y colaboración para convertir la complejidad física de un venue en una experiencia digital clara, operativa y escalable.
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