Idriss El Ouazzani
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Caso de estudio

Orquesta Labs: software operativo para restaurantes

Cofundé Orquesta Labs después de trabajar varios años en restauración. Me ocupo de producto y tecnología, desde decidir qué problema merece una herramienta hasta diseñar la arquitectura y construirla.

La idea parte de algo muy cotidiano: durante un servicio no sobra tiempo para pelearse con una interfaz. El software debe respetar el ritmo de sala y ayudar al equipo sin interrumpirlo.

Actualizado
Captura de la web de Orquesta Labs y su ecosistema de software para restauración
Captura: Orquesta Labs
Sector
Hospitality-tech
Modelo
Ecosistema SaaS
Responsabilidad
Producto y tecnología de extremo a extremo

El día a día que dio origen al producto

Un restaurante coordina clientes, reservas, equipo, tareas y tiempos mientras el servicio sigue avanzando. Cuando las herramientas no se hablan entre sí, el equipo rellena los huecos con mensajes, hojas separadas y conocimiento que solo tienen algunas personas.

Orquesta Labs nace ahí. Construimos herramientas modulares para ordenar ese trabajo sin pedir al restaurante que cambie todo de golpe ni que adapte cada proceso a un sistema rígido.

Haber estado al otro lado de la pantalla

Trabajé como camarero en La Piemontesa y La Tagliatella y como personal de equipo en McDonald's. Viví los picos de demanda, los cambios de turno, la información que llega tarde y la diferencia que puede hacer un proceso claro.

Esa experiencia no sustituye hablar con usuarios; hace que empiece con mejores preguntas. También me ayuda a detectar funciones que quedan bien en una demo pero añadirían pasos justo cuando el equipo tiene menos tiempo.

Lo que hago en Orquesta Labs

Llevo la parte de producto y tecnología: priorización, arquitectura, frontend, backend, APIs, autenticación, bases de datos, integraciones y despliegue. Trabajar en todo el recorrido me obliga a conectar cada decisión técnica con una necesidad concreta.

Planteo el sistema por módulos para que pueda crecer sin mezclar responsabilidades. En la interfaz, las acciones repetidas deben ser rápidas y previsibles porque compiten con trabajo físico, ruido y atención al cliente.

  • Frontend y producto con Next.js, React y TypeScript.
  • Backend, APIs y procesos con Node.js y NestJS.
  • Datos y persistencia con PostgreSQL y Prisma.
  • Infraestructura con Docker, Nginx, PM2, caché y colas de trabajo.

IA solo cuando quita trabajo

La IA tiene sentido si ordena información, encuentra una prioridad o evita una tarea repetitiva. Si el proceso todavía no se entiende bien, añadir un modelo solo esconde el problema durante un rato.

Cualquier recomendación debe poder revisarse y dejar la decisión final en manos del equipo. En un restaurante también debe llegar a tiempo: una respuesta brillante que aparece tarde no sirve.

Un proyecto que sigo construyendo

Orquesta Labs me permite juntar dos experiencias que normalmente aparecen separadas: haber trabajado en restauración y poder construir un producto full-stack. No es un prototipo de fin de semana, sino un proyecto que reviso y desarrollo de forma continua.

Esta página explica mi papel y las decisiones que guían el trabajo. La web oficial de Orquesta Labs recoge el estado público más reciente del producto.

Fuentes y verificación

Referencias públicas utilizadas para respaldar los hechos de esta página.