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El proyecto se encuentra en una fase investigativa y de validación académica. Actualmente estoy trabajando en mejorar el rendimiento del modelo, ya que presenta signos de overfitting. Esto es parte normal del proceso de desarrollo en IA, especialmente en proyectos universitarios donde se están probando distintas configuraciones, datasets y técnicas de regularización.
El objetivo es seguir optimizándolo para entregar resultados más robustos y generalizables.

Por ahora no. El sistema se ejecuta en un entorno de desarrollo basado en Python + FastAPI, pero está diseñado para migrar a AWS mediante una arquitectura escalable. En la versión futura, las empresas podrán consumirlo mediante API sin instalar nada.

PhishShieldIA fue creado como parte de mi proyecto de título en la Universidad Andrés Bello. El desarrollo, investigación, análisis de datos, infraestructura y modelamiento fueron realizados por mí, integrando conocimientos de IA, programación y ciberseguridad aprendidos durante la carrera. Este proyecto representa tanto un desafío académico como una propuesta real de solución tecnológica frente al phishing.

PhishShieldIA se encuentra en una etapa previa a producción, por lo que aún está limitada por:

• Falta de datos empresariales reales para el modelo

• Infraestructura en ambiente de desarrollo

• Validación formal de ciberseguridad
  Aun así, la arquitectura y el modelo ya están preparados para escalar y convertirse en un servicio completo.