Ingeniero industrial, magíster en transformación digital y analítica de negocios. Identifico la oportunidad, cuantifico el retorno, entrego el MVP y llevo la solución a adopción real — sin humo.
Más de 8 años en industrias reguladas y de alto volumen de datos (farmacéutica, consumo masivo, servicios industriales). Hoy combino un rol ejecutivo — donde ejecuto autónomamente iniciativas de IA y automatización — con una práctica independiente de consultoría, incluyendo el diseño de un curso corporativo de IA para una farmacéutica multinacional.
Sin sistema propio de gestión de flota; procesos manuales sin trazabilidad.
Product Owner y desarrollo: SRS, backlog, esquema de 18 entidades y contratos de API, con Claude Code como copiloto en cada paso.
Aplicación funcional desde cero, con arquitectura Phase 1 entregada y en evolución.
~1.200 personas de farmacias y equipos administrativos debían adoptar IA en un sector regulado, sin guía de dónde sí y dónde no usarla.
Diseñé el programa y la arquitectura de contenidos solo para casos administrativos y operativos, mapeando explícitamente dónde la IA no debe usarse: el juicio clínico queda en las personas.
Programa de formación aplicada para ~1.200 personas, con la frontera regulatoria definida como parte del entregable.
~12.036 facturas por migrar manualmente, con soportes dispersos en Gmail y sin lógica de prioridad.
Arquitectura NestJS + BullMQ integrada vía API, más descarga masiva automatizada desde Gmail con reanudación por estado y validación por hash.
Migración masiva ejecutada con lógica de prioridad, sin digitación manual y sin dependencia de IT.
Conciliación manual contra la relación de la transportadora: duplicados, precintos ya facturados, guías que cruzan el cierre de mes — riesgo real de doble cobro.
Lideré funcionalmente una aplicación que descarga las guías por API, cruza cada precinto contra la relación y el histórico, clasifica cada guía y genera el PDF consolidado más el Excel de novedades.
Cierre mensual más rápido, trazable y sin doble facturación ni cobros sin soporte.
Los formatos diarios de control de calidad (carrotanque, tanques y surtidores) se llenaban a mano: ~20 minutos diarios y errores de transcripción.
Diseñé y construí de punta a punta un sistema que genera y archiva los formatos; la firma solo se inserta cuando el formato cumple — juzgar el combustible sigue siendo humano.
De ~20 minutos diarios a menos de 5, sin errores registrados desde la puesta en marcha.
Contratos y certificados sin estandarizar, con errores al reutilizar plantillas y un proceso lento y difícil de auditar.
Lideré un generador con fusión determinista: no reescribe cláusulas, solo sustituye campos — cada documento es reproducible y auditable. Validado con asesoría jurídica.
De horas a minutos por documento, cero errores de transcripción, catálogo completo listo para firma.
Negocio recién abierto con tres líneas y sin respuestas cuantitativas: ¿es viable?, ¿cuál es el punto de equilibrio?, ¿en cuánto se recupera la inversión?
Como consultor líder construí un modelo financiero a 24 meses con escenarios parametrizados, y una estrategia comercial con KPI atados al modelo.
Punto de equilibrio y metas verificables desde el día uno — y la metodología quedó como playbook replicable.
Marca en riesgo de salir de un cliente clave por caída de ventas.
Análisis de categoría: demostré al comprador con datos que la caída era del segmento completo y que mi producto amortiguaba el desplome.
Distribución recuperada al 100% de los puntos de venta y portafolio ampliado de 1 a 4 referencias.
Los equipos de trade marketing deciden cuándo activar descuentos sin sustento predictivo por categoría y tipo de cadena.
Diseño, entrenamiento y validación de un modelo de ML sobre ventas históricas y patrones de categoría, tras revisión sistemática de modelos aplicados a retail.
Recomendaciones accionables sobre el momento óptimo de activación promocional para maximizar retorno por inversión.
Mapeo el proceso en terreno y encuentro dónde la IA o la analítica cambia el resultado — no donde suena bien.
Salida · oportunidad priorizadaBusiness case con ROI estimado antes de escribir una línea de código. Si los números no dan, no se hace.
Salida · business caseSolución funcionando en semanas: flujo automatizado, herramienta o producto. Sin decks intermedios.
Salida · solución en producciónCapacito, mido uso real y ajusto hasta que el equipo lo usa sin mí.
Salida · adopción medida