Mid-Ohio Food Collective reconstruye con Claude el software que da soporte a 2500 despensas de alimentos

Servir a más personas con menos comida

Los bancos de alimentos siempre han dependido de los excedentes. Durante décadas, los alimentos que los supermercados y los fabricantes no podían vender se destinaban a los bancos de alimentos regionales y, desde allí, a las despensas que atienden directamente a las familias. Ese flujo se está reduciendo. “A medida que los supermercados mejoran en la gestión de la cadena de suministro y la previsión de la demanda, parte de los suministros que antes terminaban en los bancos de alimentos se aprovecha antes de que llegue a nosotros”, explicó Nick Davis, director de innovación de Mid-Ohio Food Collective.

La caída del volumen de alimentos donados ha llegado en un momento difícil. En la zona de servicio del Food Collective, en el centro y el este de Ohio, los cambios en el SNAP y las interrupciones en la financiación federal y estatal han llegado en un momento en que el número de personas que piden ayuda casi se ha duplicado en comparación con antes de la pandemia. Con menos alimentos y más necesidad, el Food Collective ha tenido que ser más preciso sobre el destino de cada artículo. “La comida adecuada, en el momento adecuado, en el lugar adecuado, con el servicio adecuado”, dijo Davis. “Tenemos que hacer llegar la unidad de alimento adecuada, ese artículo individual, a la persona indicada exactamente cuando la necesita, para poder estabilizarla lo más rápido posible”.

Una visita a una despensa suele ser síntoma de otra cosa (un turno perdido, una factura médica, un aumento del alquiler), y la comida por sí sola no lo soluciona. Por eso, el Food Collective trabaja para conectar a los hogares con los servicios y apoyos que les ayudan a recuperar la estabilidad, y para reducir el tiempo durante el cual necesitan asistencia alimentaria benéfica. Lograrlo depende de saber más sobre cada hogar que el simple hecho de que acudieron a una despensa, y de conectarlos con apoyo en materia de vivienda, salud y prestaciones sociales.

Mark Mollenkopf, director de Ingeniería de Software, desarrolló FreshTrak para gestionar estas evaluaciones. En los 17 años transcurridos desde su primera versión, FreshTrak se ha convertido en el sistema del lado del mostrador de la despensa, encargado de registrar cada visita para que todos los vecinos sean recibidos con la misma coherencia y claridad, y nunca tengan que repetir información que ya han compartido. Pero el equipo se ha visto limitado por su falta de capacidad al intentar mejorar y ampliar el software. "Nick y yo llevamos casi una década reuniéndonos en salas con grandes notas adhesivas en las paredes y utilizando pegatinas para votar las ideas", dijo. “Solo podíamos abordar una fracción de ellas, porque había limitaciones de tiempo, de dinero y de conocimiento. Cientos de ellas están enrolladas en tubos de cartón en un rincón de mi oficina”.

Llevar la plataforma a otros bancos de alimentos a gran escala era la mayor de esas ideas sin materializar. Cada banco de alimentos es una organización independiente y cada estado tiene sus propias normativas para los programas federales de alimentos, como TEFAP y CSFP, por lo que cada implementación implicaba adaptar el software manualmente. “Hay un dicho en nuestro mundo: si has visto un banco de alimentos, solo has visto un banco de alimentos”, dijo Davis. “Hasta la llegada de la IA, eso hacía que fuera extremadamente difícil expandirse al siguiente estado o a la siguiente ubicación”.

Desarrollo de FreshTrak y de las herramientas que lo rodean con Claude

Los ingenieros de The Food Collective probaron varias herramientas de IA y, durante los últimos seis meses, descubrieron que la mayor parte de la organización se había decantado por Claude. “Hace meses que no le envío a Mark una aprobación para ninguna de las otras herramientas”, dijo Davis. “A medida que la institución se vuelve más hábil en el uso de la misma herramienta, vamos aprendiendo trucos y conocimientos que podemos compartir, lo que acelera nuestra propia capacidad para implementarla”.

El momento decisivo fue un problema de normas estatales. Cada estado que adopta FreshTrak aporta su propia lógica de elegibilidad, sus formatos de informes y su lenguaje de consentimiento y la adaptación a cada uno de ellos siempre se había hecho de forma manual. A partir de toda la base de código de FreshTrak y de la normativa de un nuevo estado, Claude Code generó una implementación funcional y probada que respetaba la forma en que la plataforma ya estaba construida. Los ingenieros de The Food Collective y el personal de los programas locales siguen siendo los responsables del conocimiento especializado y de las relaciones con las agencias estatales: interpretan cada requisito, revisan cada regla que Claude implementa comparándola con las directrices del estado y dan su aprobación antes de que se publique cualquier cosa. “Otras herramientas podían escribir una función”, dijo Davis. “Claude entendió todo el sistema. Leyó nuestro código como lo leería un ingeniero sénior que llevara años aquí, y aceptaba que revisáramos, cuestionáramos y devolviéramos el trabajo”.

Claude ahora forma parte de la manera en que trabaja todo el equipo de ingeniería. Los ingenieros dan instrucciones a Claude Tag en Slack y Claude Tag trabaja en la base de código de FreshTrak, abre una solicitud de cambios y guía al equipo a través de rondas de revisión antes de que algo llegue al pipeline de CI/CD. Claude Code es donde los ingenieros realizan el trabajo más profundo: refactorizaciones de mayor envergadura, migraciones y cambios que abarcan múltiples servicios. Nada se fusiona sin la aprobación de un ingeniero humano, la superación de las pruebas automatizadas y al menos una ronda de revisión de código asistida por Claude en la solicitud de cambios.

Gran parte de ese trabajo más profundo consiste en la modernización. La base de código de FreshTrak tiene más de 15 años de antigüedad, y Claude Code es la herramienta con la que el equipo la está modernizando. “Hemos estado usando Claude Code para que nos ayude a refactorizar nuestra base de código heredado. Se remonta a hace más de quince años, y ahora lo estamos modernizando con nuevos niveles de acceso, seguridad y una interfaz de usuario mejorada”, dijo Mollenkopf.

Esa nueva interfaz también se está diseñando con Claude. El equipo utiliza Claude Design para combinar los diseños de Figma de sus socios de UI con los requisitos recopilados en entrevistas con clientes, y está convirtiendo el resultado en un único sistema de diseño para todas las aplicaciones de FreshTrak. “Ahora estamos creando nuestro propio sistema de diseño y una interfaz de usuario moderna para todas nuestras aplicaciones con el apoyo de Claude”, dijo Mollenkopf. “Convertir Figma en un sistema de diseño nos ha permitido acelerar lo que estamos haciendo en nuestra nueva aplicación”.

Claude Tag ha abierto la base de código a personas que nunca esperaron trabajar en ella. Una integrante del equipo de soporte técnico, a quien se le configuró Claude Tag y se le explicó su primera tarea por teléfono, ya tenía una solicitud de cambios esperando en Slack para cuando Mollenkopf llegó a casa, y esta pasó a producción al día siguiente. “No era ingeniera. Ahora sí lo es.”, dijo Mollenkopf. “Por eso quería estar en nuestro equipo”. El resto del equipo de soporte usa el chat de Claude de la misma manera cuando algo inusual falla: pide a Claude que revise la base de código en busca de la causa probable, lo que permite al equipo llegar antes al origen del problema.

Más allá de FreshTrak

FreshTrak fue el primer objetivo del equipo. Con Claude, el equipo la ha refactorizado y convertido en una plataforma que los vecinos usan directamente. La aplicación móvil FreshTrak, que se lanzará este otoño, la pone en el bolsillo de cada vecino. Una persona puede encontrar bancos de alimentos abiertos cerca de su ubicación, crear un perfil una sola vez, reservar una visita en los bancos de alimentos participantes y llegar con el registro ya completado. El equipo utilizó Claude para crear los flujos de la aplicación orientados a los vecinos y las API que la alimentan. A continuación viene la verificación agéntica, un uso previsto de la Claude Developer Platform en el que Claude confirma los horarios de los bancos de alimentos directamente con las organizaciones, para que ninguna familia se encuentre nunca con la puerta cerrada.

La misma reconstrucción conectó la despensa con la clínica. A través de FreshTrak Health, la plataforma que respalda el programa Mid-Ohio Farmacy, los profesionales sanitarios de los sistemas de salud asociados evalúan a los pacientes para detectar inseguridad alimentaria y los derivan al Food Collective, vinculando la derivación con su historia clínica electrónica. Con Claude, el equipo creó la integración que lleva esa derivación a FreshTrak, inscribe al paciente, registra cada visita a Farmacy y envía el resultado de vuelta al equipo de atención médica. En cuestión de semanas, el equipo también creó una evaluación de autosuficiencia que los gestores de casos registran en el mismo sistema: un panorama de las necesidades de vivienda, ingresos y salud de un hogar más allá de la visita para recibir alimentos. Los socios de los planes de salud ahora pueden ver si una derivación se convirtió en una visita y si una visita se tradujo en un paciente más sano.

Empoderar a todo el equipo para construir

El personal ajeno al área de ingeniería crea prototipos con Claude por su cuenta y entrega ideas funcionales al equipo de ingeniería para que las lance. La directora de Investigación y Nutrición del Food Collective creó una función que permite a cualquier persona fotografiar lo que tiene en su nevera y su despensa, y recibir recetas saludables que puede preparar esta misma noche con lo que ya tiene. El equipo de ingeniería llevó su prototipo a producción en cuestión de días.

Gran parte de esa creación de prototipos ahora comienza como una conversación. “Uno de los usos de Claude que más ha cambiado las reglas del juego para mí y para los miembros de mi equipo ha sido utilizar Claude en modo de voz para mantener una conversación bidireccional sobre un tema en particular”, dijo Mollenkopf. Utiliza el modo de voz para analizar opciones de infraestructura, arquitectura y pipelines, y los analistas de negocio del equipo lo usan para convertir lo que observan sobre el terreno en prototipos. “Nuestro analista de negocio pasó varias horas en un banco de alimentos en el noreste de Ohio y, durante su trayecto de dos horas y media de regreso a casa, tuvo una conversación con Claude. Para el lunes por la mañana, ya tenía un prototipo funcional para enviarme”.

La Claude Developer Platform también ayuda a que el Food Collective mantenga la mirada puesta hacia afuera. Un desarrollador creó un entorno de investigación recurrente en la Claude API que analiza noticias y publicaciones en busca de cualquier cosa que pudiera afectar a los bancos de alimentos: pérdidas de cosechas y sobreproducción de determinados cultivos; condiciones económicas de las personas a las que atiende el Food Collective, como los precios del combustible y de los suministros; cambios regulatorios en Ohio o en otros estados que podrían repercutir en su trabajo; y cambios ambientales y tecnológicos. “Utilizamos las API para que nos ayuden a realizar esa investigación fundamental de forma periódica, de modo que podamos mantenernos actualizados y mantener a nuestro equipo directivo al tanto de las condiciones que podrían estar afectando a los vecinos a los que servimos”, dijo Mollenkopf.