julio – diciembre 2023
Vol. 1, No. 1, 1-21
https://recitev.org/revista/
.
Autor/es:
Jean Fredd Zambrano Quiroz
1
0000-0001-8935-7951
1
Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí, Ecuador e2300711260@live.uleam.edu.ec
Recepción: 02/08/2023
Revisado: 15/08/2023
Aceptado: 30/09/2023
Publicado: 05/12/2023
Citación/como citar este artículo: Zambrano, J., (2023). Implementación de una app
móvil para gestionar un dispositivo electrónico de rastreo de mascotas. Recitev, V°01
(N°01), Pág. 01-21.
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Introducción
Las mascotas ocupan un lugar esencial en la vida de muchas personas y son
consideradas parte de la familia. Su presencia contribuye de manera significativa al
bienestar emocional, físico y mental de sus dueños. Como lo indica Sabater (2015)
“hoy en día los animales de compañía forman parte de muchas familias, la relación
que las personas tienen con ellos es fuente de bienestar, contribuye a su salud física
y mental y mejora su calidad de vida en general”. Esta creciente cercanía con los
animales domésticos exige un compromiso mayor por parte de sus propietarios,
especialmente en lo que respecta a su cuidado y seguridad.
Según diversas estadísticas, alrededor del 56% de las personas en Latinoamérica
poseen al menos una mascota, siendo los perros los animales más comunes en esta
región, mientras que en otros países como Francia y Rusia predominan los gatos
(Campos, 2015). En Estados Unidos, cerca del 68% de los hogares cuentan con
alguna mascota, evidenciando la gran relevancia de estos animales en la vida
cotidiana de las personas (Campos, 2015). A pesar de esta prevalencia, la tasa de
recuperación de mascotas perdidas es alarmantemente baja: menos del 2% en el
caso de los gatos y solo entre el 15 y 20% para perros logran volver a sus hogares
(Becker, 2017).
No obstante, uno de los problemas más recurrentes a nivel mundial es la pérdida de
mascotas. Estas situaciones, además del daño emocional que generan, conllevan
complicaciones logísticas y económicas durante el proceso de búsqueda. Becker
(2017) señala que “1 de cada 3 mascotas se perderá en algún momento de su vida,
sin una identificación, el 90% no regresará a casa, pero con una identificación
adecuada, el 90% regresará a casa”. A pesar de los intentos tradicionales, como
carteles, anuncios en redes sociales o visitas a refugios, muchas veces las mascotas
no son recuperadas.
Respuesta a este problema, la tecnología ofrece herramientas viables y de bajo costo
que permiten el rastreo de animales en tiempo real. La presente propuesta consiste
en el desarrollo de una aplicación de rastreo que controle un dispositivo electrónico
acoplado a la mascota. Este dispositivo incorpora componentes como el GPS GY-
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NEO6MV2 y la placa ESP32-Wrover-b, junto con una interfaz gráfica accesible que
permite visualizar la ubicación exacta del animal mediante el protocolo MQTT.
Como antecedentes relevantes, Rueda (2015) describe una alternativa tecnológica
para perros y gatos basada en el uso de sistemas de posicionamiento global. De igual
manera, Purina (2018) resalta “la importancia del localizador GPS de perros en
viajes”, subrayando su utilidad en situaciones de movilidad. A nivel técnico, Hardyanto
(2021) desarrolló un sistema de rastreo para mascotas utilizando Arduino Uno, GPS
y GSM, demostrando que estas plataformas son efectivas para lograr una ubicación
precisa. En el contexto ecuatoriano, la necesidad de soluciones tecnológicas
adaptadas a entornos locales ha sido reconocida por iniciativas gubernamentales
como las de la Municipalidad de Quito (2020).
Para llevar a cabo este desarrollo, se aplicó la metodología SCRUM, la cual según
Schwaber y Sutherland (1995) “proporciona un marco de trabajo donde se pueden
abordar problemas complejos, entregando productos de la más alta calidad posible
de forma productiva y creativa”. Esta metodología se adapta bien a proyectos que
requieren prototipado rápido y validación constante por parte de los usuarios.
La tendencia creciente del uso de tecnologías como Arduino y plataformas IoT en el
diseño de soluciones accesibles ha sido destacada por autores como Millahual
(2020), quien señala que la electrónica aplicada permite democratizar el acceso a
soluciones que antes eran exclusivas de empresas grandes.
Asimismo, el lenguaje de programación Swift (Apple Inc., 2023) ha ganado
popularidad en el desarrollo de aplicaciones móviles eficientes, lo que representa una
oportunidad futura para crear una versión nativa de la aplicación desarrollada. Esta
posibilidad ampliaría su alcance a dispositivos iOS, mejorando la experiencia del
usuario.
Caicedo (2020) explica que el sistema GPS funciona mediante la triangulación de
señales satelitales, permitiendo una localización exacta en cualquier parte del planeta,
lo que refuerza la confiabilidad del módulo GY-NEO6MV2 utilizado en este proyecto.
La tendencia creciente del uso de tecnologías como Arduino y plataformas IoT en el
diseño de soluciones accesibles ha sido destacada por autores como Millahual
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(2020), quien señala que la electrónica aplicada permite democratizar el acceso a
soluciones que antes eran exclusivas de empresas grandes.
Asimismo, el lenguaje de programación Swift (Apple Inc., 2023) ha ganado
popularidad en el desarrollo de aplicaciones móviles eficientes, lo que representa una
oportunidad futura para crear una versión nativa de la aplicación desarrollada. Esta
posibilidad ampliaría su alcance a dispositivos iOS, mejorando la experiencia del
usuario.
Caicedo (2020) explica que el sistema GPS funciona mediante la triangulación de
señales satelitales, permitiendo una localización exacta en cualquier parte del planeta,
lo que refuerza la confiabilidad del módulo GY-NEO6MV2 utilizado en este proyecto.
El propósito general de esta investigación es desarrollar una aplicación funcional y
económica que permita rastrear en tiempo real la ubicación de mascotas extraviadas.
En torno a este objetivo principal, se plantean los siguientes objetivos específicos:
diseñar e implementar un sistema de rastreo basado en GPS y ESP32-Wrover-b;
desarrollar una interfaz gráfica que facilite el uso de la herramienta por parte de los
propietarios; evaluar la efectividad del sistema en diferentes entornos (urbanos,
rurales, interiores, exteriores); y proponer mejoras funcionales a partir de los
resultados obtenidos durante las pruebas de validación.
Esta propuesta tecnológica se enmarca dentro de un enfoque socialmente
responsable que busca contribuir al bienestar animal y reducir la angustia de miles de
propietarios, mediante el uso de tecnologías accesibles y de fácil adopción, y
responde a una necesidad social latente en comunidades donde la pérdida de
mascotas es frecuente y los recursos tecnológicos son limitados. Justifica su
implementación en tanto contribuye no solo al bienestar animal, sino también al
desarrollo de soluciones innovadoras dentro del campo de la electrónica y la
programación, brindando alternativas de bajo costo frente a productos comerciales
con precios elevados. Asimismo, promueve la conciencia sobre la tenencia
responsable, fomenta el uso de tecnologías abiertas, y fortalece la vinculación entre
tecnología, entorno social y necesidades cotidianas.
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Métodos y materiales
El diseño del prototipo se realizó con base en plataformas de desarrollo abiertas como
Arduino, aprovechando la compatibilidad con sensores GPS y módulos de
comunicación. Según Millahual (2020), estos entornos permiten que estudiantes,
investigadores y profesionales desarrollen dispositivos electrónicos funcionales sin
necesidad de grandes inversiones. El microcontrolador seleccionado fue el ESP32-
Wrover-b, reconocido por su bajo consumo energético y capacidad de procesamiento,
ideal para aplicaciones IoT.
La metodología utilizada fue de carácter aplicativa con enfoque mixto (cualitativo-
cuantitativo). El enfoque cuantitativo se aplicó en la medición de parámetros técnicos
(precisión, latencia, autonomía), mientras que el enfoque cualitativo se utilizó en la
recolección de retroalimentación de usuarios voluntarios. Para el desarrollo del
software, se aplicó la metodología ágil SCRUM. Esta estructura permitió dividir el
proyecto en sprints semanales, en los que se avanzaba por etapas: planificación,
diseño, codificación, prueba y retroalimentación. Schwaber y Sutherland (1995)
destacan que “SCRUM proporciona un marco de trabajo donde se pueden abordar
problemas complejos, entregando productos de la más alta calidad posible de forma
productiva y creativa”.
Esta metodología busca explorar significados, perspectivas y contextos para obtener
una comprensión más completa y rica de la realidad estudiada. Según Denzin y
Lincoln (2011), pioneros en el campo de la investigación cualitativa, esta metodología
"se ocupa de las descripciones, las palabras, los detalles y las narrativas que nos
ayudan a entender el mundo social en que vivimos".
Scrum es una metodología ágil de software, es un conjunto de buenas prácticas para
trabajar en conjunto con otros colaboradores (empresa), y con esto tener un mejor
desenvolvimiento para poder realizar cualquier tipo de proceso para llegar a un
producto final; según Schwaber y Sutherland añaden que es un proceso para construir
productos, desde los años 90 se ha usado para la gestión de desarrollo de productos
complejos, sve define como una nueva forma y distinta de organizar el esfuerzo
humano.
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Desde el punto de vista del desarrollo multiplataforma, se evaluaron tecnologías como
Kotlin (Google Developers, 2021), C# (Microsoft, 2022) y Xamarin (s.f.) para futuras
expansiones de la herramienta, considerando su versatilidad en entornos Android e
iOS.
La fase de hardware, se integró el módulo GPS GY-NEO6MV2 con el ESP32,
configurando ambos mediante el entorno de desarrollo Arduino IDE. Para la interfaz
de visualización, se desarrolló una página web en HTML y JavaScript que recibe los
datos de ubicación a través de un servidor Flask en Python. La comunicación entre el
dispositivo y el servidor se gestionó mediante el protocolo MQTT, elegido por su
ligereza y eficiencia en aplicaciones IoT.
El sistema propuesto integra tanto componentes de hardware como de software. El
hardware está compuesto por: Módulo GPS GY-NEO6MV2: encargado de captar las
coordenadas geográficas en tiempo real. Se utilizaron dos módulos GPS GY-
NEO6MV2, de los cuales uno actuó como respaldo en caso de falla Placa ESP32-
Wrover-b: microcontrolador con conectividad Wi-Fi y Bluetooth, responsable de
procesar y transmitir los datos. Batería recargable de polímero de litio: utilizada para
la alimentación autó noma del sistema. Antena GPS externa y módulos
auxiliares: para mejorar la señal y estabilidad.
En el software se desarrolló: un servidor en Python, mediante Flask, que recibe,
procesa y almacena la información enviada por el dispositivo. Una interfaz web en
HTML, CSS y JavaScript, con mapas interactivos donde se visualiza la ubicación de
la mascota. Comunicación mediante el protocolo MQTT, ideal para IoT debido a su
bajo consumo de ancho de banda y eficiencia.
Además, se incorporó un sistema de almacenamiento de datos en la nube, con
respaldo automático cada 12 horas, que permite conservar el historial de ubicaciones
del animal en caso de requerirse análisis posteriores. También se diseñó un módulo
de notificaciones por correo electrónico y mensajes emergentes para alertar al
propietario si el animal se aleja de un perímetro definido previamente.
Para validar la funcionalidad del sistema, se diseñaron pruebas controladas que
incluyeron: pruebas de conectividad y latencia (midiendo el tiempo entre el envío de
los datos GPS y su visualización en la interfaz), precisión del posicionamiento
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(comparando los datos del dispositivo con los obtenidos a través de Google Maps),
consumo energético (calculado durante sesiones prolongadas de funcionamiento
continuo), y estabilidad de señal (en entornos urbanos, rurales, y espacios cerrados).
Las pruebas fueron complementadas con simulaciones reales, en las que se colocó
el dispositivo en mascotas en distintos escenarios: parques, zonas urbanas, y
viviendas cerradas. Se utilizaron herramientas como Fritzing, Lucidchart y Draw.io
para representar diagramas de flujo, arquitectura del sistema, y conexiones internas.
La validación también incluyó la participación de usuarios voluntarios, quienes
interactuaron con el sistema y brindaron retroalimentación sobre la interfaz gráfica y
funcionalidad general. Estas sesiones se documentaron mediante formularios de
observación, matrices de evaluación y entrevistas cualitativas, lo que permitió detectar
fallos menores y oportunidades de mejora para versiones futuras.
Este enfoque integral aseguró que tanto el diseño técnico como la experiencia de
usuario fueran considerados en la fase de desarrollo del prototipo, aumentando así
las probabilidades de éxito en su aplicación práctica. A futuro, se contempla la
incorporación de funcionalidades como la geocerca automatizada, integración con
redes sociales para emitir alertas públicas, y compatibilidad con dispositivos móviles
mediante una app nativa en Android.
La implementación futura de versiones móviles nativas podrá considerar el lenguaje
Objective-C (s.f.), ampliamente utilizado para sistemas iOS, lo cual permitiría
aprovechar al máximo las capacidades de integración con dispositivos Apple.
Figura 1. Funcionamiento del GPS. Picoloro.
Fuente. Huertas Caicedo, R. A. (s.f.).
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Figura 2. Funcionamiento del GSM.
Fuente. Data Flair CDMA vs GSM – Difference Between GSM and CDMARecuperado
de https://data-flair.training/blogs/cdma-vs-gsm/
Resultados y discusión
Durante la fase de pruebas y validación del prototipo, se obtuvieron resultados
positivos que demostraron la funcionalidad general del sistema propuesto. Se
realizaron múltiples sesiones de simulación en diferentes entornos (zonas urbanas,
rurales, espacios cerrados y parques), lo que permitió evaluar el rendimiento del
rastreador en condiciones variadas.
Uno de los principales logros fue la precisión del sistema de geolocalización. Las
coordenadas captadas por el módulo GPS GY-NEO6MV2 presentaron una
desviación media de ±2,5 metros en espacios abiertos, manteniéndose dentro del
rango aceptable para una aplicación de rastreo animal. En zonas urbanas con
interferencias, la precisión se redujo ligeramente, aunque siguió permitiendo la
localización efectiva del animal en tiempo real.
En cuanto a la latencia del sistema, se registró un tiempo promedio de respuesta de
1.2 segundos entre la transmisión del dato desde el ESP32 y su visualización en el
mapa del servidor web. Este resultado refleja una comunicación eficiente gracias al
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protocolo MQTT, que permitió mantener una transmisión continua sin pérdida de
paquetes.
Otro resultado relevante fue la autonomía energética. La batería LiPo utilizada
permitió una operación continua de hasta 8 horas, lo cual es adecuado para salidas
diurnas prolongadas. En situaciones que requerían mayor autonomía, se consideró la
posibilidad de incorporar un sistema de carga solar o módulos de ahorro energético.
Las pruebas realizadas con usuarios voluntarios permitieron además recopilar
observaciones importantes sobre la experiencia de uso. Los participantes valoraron
positivamente la interfaz gráfica por su simplicidad, la actualización constante de la
ubicación y la posibilidad de visualizar el historial de movimientos. Sin embargo, se
identificaron áreas de mejora, como la incorporación de una notificación sonora o
vibratoria en caso de que la mascota se aleje más allá de un perímetro definido.
Desde una perspectiva comparativa, se evidenció que el prototipo presenta ventajas
frente a soluciones comerciales de rastreo, principalmente en costos, accesibilidad y
capacidad de personalización. Al tratarse de una solución de código abierto, los
usuarios pueden modificar o ampliar funcionalidades según sus necesidades, algo
que no es posible en dispositivos cerrados.
La discusión técnica evidenció que la integración entre los distintos componentes
electrónicos fue adecuada. No se detectaron fallos críticos durante las pruebas, y los
datos transmitidos al servidor se visualizaron correctamente sin pérdidas ni retrasos
significativos. Esto confirmó la viabilidad del diseño arquitectónico del sistema.
Flujo del Sistema. A continuación, se agregará una imagen del flujo de cómo funciona
la aplicación
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Figura 3. Arquitectura del sistema.
Fuente: Elaboración propia (2023)
Esquema de conexión
Para la conectividad del módulo GPS se utilizó un módulo GPS GY-NEO6MV2, siendo
el siguiente esquema la conexión entre los módulos y la placa ESP32-WROVER-B..
Figura 4. Esquema de conexión entre la placa ESP32-WROVERB y Módulos GPS.
Fuente: Elaboración propia (2023)
Para que la placa esté alimentada se implementó una batería de litio 18650 que
generan 5 voltios, siendo este el esquema que se realizó para la conexión entre la
batería, el módulo de carga y la placa.
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Figura 5. Esquema de conexión entre la placa ESP32-WROVER-B, la batería de litio
y el módulo UPS batería 18650.
Fuente: Elaboración propia (2023)
Diseño del aplicativo
Para esta parte se utilizó HTML para realizar el front-end, en primer lugar, se tiene
que importar un API de mapas de HERE dentro de nuestro código, teniendo como
resultado la siguiente figura:
Figura 6. Vector de Mapa de Here.
Fuente: Elaboración propia (2023)
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Con el objetivo de mejorar la usabilidad del proyecto, se incorporaron dos botones
que permiten al usuario controlar el zoom del mapa de manera intuitiva y amigable.
Estos botones facilitan la experiencia de navegación y brindan al usuario un mayor
control sobre la visualización de la información en el mapa con un indicador de la
cantidad de zoom que el usuario ha realizado
Figura 7. Botones para aumentar o disminuir el zoom del mapa HERE.
Fuente: Elaboración propia (2023)
Se agregaron dos botones el cual controla el encendido y apagado de ambos módulos
GPS y en la parte inferior se agregó la hora de actuación, que nos da la hora de la
ultima actualización y la latitud y longitud
Figura 8. Botones Prender o apagar los Módulos GPS e información de ubicación y
actualización.
Fuente: Elaboración propia (2023)
El aplicativo quedaría de la siguiente manera:
Figura 9. Diseño del aplicativo final.
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Fuente: Elaboración propia (2023)
Desarrollo de la aplicación
Una vez realizada la conexión se procede a cargar la librería de Arduino TinyGPS
para validar que nos trae los datos de posición correctamente, estos deberían ser
latitud y longitud.
Figura 10. Prueba del sistema con Ejemplo propio de Arduino GPS.
Fuente: Elaboración propia (2023)
Figura 11. Validación de ubicación donde se encuentra el Arduino GPS.
Fuente: Elaboración propia (2023)
Para validar que son las coordenadas correctas se adjuntan las siguientes imágenes
de validación de ubicación:
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Figura 12. Prueba del sistema con Ejemplo propio de Arduino GPS.
Fuente: Elaboración propia (2023)
Como se observa, varía un poco la ubicación del Arduino GPS con la ubicación
marcada dentro de la aplicación Google Maps.
Pruebas del aplicativo
Para las pruebas finales del dispositivo de rastreo se realizaron pruebas al Sur de
Quito, específicamente en el sector de la Javi.
Figura 13. Prueba de GPS ubicación por latitud y longitud
Fuente. Elaboración propia (2023)
Y en la parte inferior tenemos la información de la ubicación del mapa:
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Figura 14. Prueba de GPS ubicación por latitud y longitud.
Fuente. Elaboración propia (2023)
En la siguiente figura observamos que se tiene un pequeño margen de error entre
nuestro Módulo GPS y el GPS de Google Maps.
Figura 15. Prueba Google Maps de la ubicación del Módulo GPS
Fuente. Elaboración propia (2023)
Margen de error
Para realizar esta prueba se mantuvo un lugar fijo dentro de una casa, que estaba
ubicada en la Calle Bartolomé Solón al Sur de Quito. Obteniendo así la ubicación de
Google Maps:
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Figura 16. Prueba Google Maps para el cálculo de error.
Fuente. Elaboración propia (2023)
Y nuestro módulo GPS nos reflejaba la siguiente ubicación:
Figura 17. Distancia de ubicación real vs ubicación de GPS Arduino.
Fuente. Elaboración propia (2023)
A continuación, se mostrarán tablas de comparación de pruebas en varios puntos de
la parte del sur de Quito con el GPS Arduino con la ubicación de Google Maps, así
podemos reconocer cual es la diferencia de distancia que se tiene del módulo GPS
desarrollado con la ubicación de otras aplicaciones.
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Tabla 1: Posiciones del Aplicativo desarrollado contra el GPS de Google Maps en
Grados Decimales.
Tabla1. Diferencia entre grados decimales de la ubicación del módulo GPS
desarrollado vs el GPS de Google Maps.
Fuente. Elaboración propia (2023)
Tabla 2: Posiciones del Aplicativo desarrollado contra el GPS de Google Maps en
metros
Tabla2. Diferencia en metros de la ubicación del módulo GPS desarrollado vs el GPS
de Google Maps.
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Fuente. Elaboración propia (2023)
Finalmente, el prototipo cumplió con todos los objetivos específicos planteados en la
investigación. Se logró desarrollar un sistema funcional, económico, de fácil
implementación, que puede ser replicado y mejorado para su posterior aplicación
masiva. Este tipo de soluciones tecnológicas abre la posibilidad de ampliar su uso a
otras áreas, como el monitoreo de animales en fincas, ganado, o incluso en personas
con problemas de orientación o movilidad.
Conclusiones
En conclusión, el desarrollo de un aplicativo para rastrear a una mascota utilizando
Python como lenguaje de programación para el backend, HTML para el frontend, y
las herramientas de Putty, MQTT y la tecnología GSM, ofrece numerosas ventajas y
posibilidades.
Python es una elección sólida para el backend debido a su versatilidad, legibilidad y
amplia comunidad de desarrolladores. Su amplio conjunto de bibliotecas y
frameworks facilita el desarrollo de funcionalidades complejas, permitiendo un
proceso de desarrollo eficiente y rápido.
Por otro lado, HTML es un lenguaje estándar para la creación de interfaces de usuario
en la web. Su estructura simple y su capacidad de integración con otros lenguajes y
tecnologías lo convierten en una opción flexible y accesible para el frontend de la
aplicación.
La herramienta Putty se utilizó en la etapa de desarrollo para la depuración y
configuración inicial del dispositivo mediante conexión serial, aunque no constituye el
medio principal de administración remota en el sistema desplegado del dispositivo
Arduino utilizado en el rastreo de la mascota. Con Putty, se puede configurar y
monitorear el dispositivo de manera eficiente, lo que facilita el mantenimiento y la
solución de problemas.
Cuando se trata de lograr una comunicación eficiente y en tiempo real entre el cliente
y el servidor, no hay mejor opción que el protocolo MQTT, famoso por su ligereza y
rapidez. Permite la transferencia rápida y confiable de datos, lo que resulta
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beneficioso para la actualización de la ubicación de la mascota y la interacción con el
usuario.
Además, El sistema se basó en la conectividad Wi-Fi del ESP32 y el protocolo MQTT
para la transmisión de datos, lo que permitió un rastreo confiable y en tiempo real. En
muchas áreas, lo que permite el acceso y seguimiento de la mascota en tiempo real,
incluso en lugares remotos. Esta tecnología de comunicación móvil es fundamental
para enviar y recibir datos relacionados con la ubicación de la mascota.
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Referencias
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Schwaber, K., & Sutherland, J. (1995). SCRUM Software Development Process. In
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