Ingeniería de IA / inteligencia aplicada
Convierto desafíos de negocio en soluciones inteligentes.
Construyo sistemas de inteligencia artificial, soluciones de datos y flujos de trabajo automatizados para que las empresas trabajen con mejor información y tomen mejores decisiones.
- Maestría en Inteligencia Artificial, Universidad de los Andes
- Inteligencia de negocio en Twilio
Sobre mí
Visión de negocio. Mentalidad de ingeniería.
Empecé en finanzas. Hice una maestría en negocios internacionales en Hult International Business School, en San Francisco, con especialización en analítica de negocio, y trabajé como analista financiero. De esos años me quedó la idea que todavía me ordena el trabajo: un número solo sirve cuando alguien puede tomar una decisión con él.
De ahí me moví a los datos y después a la inteligencia artificial aplicada. Hoy hago inteligencia de negocio y de cliente para el área de experiencia del cliente de Twilio, y diseño pipelines de clasificación con modelos de lenguaje que convierten interacciones sin estructura en datos que se pueden reportar y medir. En 2026 terminé una maestría en inteligencia artificial en la Universidad de los Andes.
Viví varios años en el área de la bahía de San Francisco y decidí volver a Colombia. Lo que mejor hago es explicarle ideas técnicas a personas que no son técnicas, y conectar lo que un sistema puede hacer de verdad con un problema de negocio que valga la pena resolver.
Lo que hago
Tecnología al servicio de resultados reales.
IA aplicada
Convierto las capacidades de la inteligencia artificial en herramientas prácticas para mejorar decisiones y optimizar procesos.
Automatización de procesos
Reduzco tareas repetitivas conectando herramientas, simplificando flujos de trabajo y automatizando operaciones manuales.
Inteligencia de negocio
Transformo datos de clientes y operaciones en información útil para orientar la estrategia y la ejecución.
Ingeniería de datos e IA
Desarrollo los cimientos de datos y los sistemas inteligentes que hacen posibles aplicaciones de IA confiables.
Proyectos
Trabajo seleccionado, soluciones concretas.
Algunos ejemplos de cómo abordo desafíos de datos, inteligencia artificial e ingeniería aplicada.
Inteligencia de clientes con IA
Convierto interacciones de clientes sin estructura en datos sobre los que se puede reportar y priorizar.
- Las conversaciones con clientes llegan como texto libre, que los reportes no pueden agrupar, contar ni accionar.
- Diseño y opero los pipelines de clasificación con modelos de lenguaje que los estructuran, en producción.
- Alrededor de los pipelines hay monitoreo y evaluación: revisión de desviaciones en la distribución de las clases y revisión de las etiquetas con modelo como juez.
- La salida estructurada alimenta resúmenes recurrentes de escalamientos para los equipos que toman decisiones.
Bases de datos y LLMOps para un sistema de agentes
Una asesoría corta con una startup que construye un sistema multiagente, sobre la capa de datos que lo sostiene y la observabilidad de sus llamados a modelos.
- El equipo construía un sistema multiagente y necesitaba afirmar su capa de datos y su observabilidad.
- Reorganicé las bases de datos para que las cargas transaccionales y las analíticas dejaran de compartir un mismo diseño.
- Configuré tableros en Langfuse y conecté la trazabilidad detrás de ellos, para poder inspeccionar las corridas de los agentes en lugar de suponerlas.
- Refactoricé el ciclo de memoria sobre el que operan los agentes: memoria semántica, episódica y reflexiva.
- Fue una asesoría corta, ya terminada.
- Langfuse
- Modelado OLTP y OLAP
- Memoria de agentes
Clasificación inteligente de documentos
Clasificación automática de documentos científicos en español, como proyecto de grado en equipo en el FLAG Lab.
- El texto científico en español está poco atendido por modelos entrenados sobre todo en inglés.
- Proyecto de grado en equipo de la maestría en Inteligencia Artificial.
- Construimos y comparamos cuatro modelos para la tarea de clasificación.
- Desplegamos los cuatro de punta a punta, con inferencia en vivo para la demostración.
Un sistema de RAG agéntico, a mano
Un agente con recuperación aumentada escrito desde cero, para entender cada parte en lugar de heredarla de un framework.
- Los frameworks esconden las piezas de un agente con recuperación aumentada, y eso dificulta razonar sobre ellas.
- Lo estoy construyendo en Python como proyecto de aprendizaje, componente por componente.
- Recuperación basada en embeddings, un registro de herramientas, memoria de conversación, un ciclo de agente simple y una interfaz de modelos independiente del proveedor, con puertos y adaptadores.
- Sigue en progreso. Lo siguiente es la generación anclada en las fuentes recuperadas y una capa de evaluación.
- Python
- Embeddings
- Puertos y adaptadores
- Ollama
Experiencia
Integrando inteligencia en los procesos de negocio.
Staff Business Intelligence Analyst
TwilioExperiencia del cliente
Inteligencia de negocio y de cliente para el área de experiencia del cliente: analítica y medición de la experiencia, y sistemas que convierten texto en datos.
- Analítica y medición de la experiencia del cliente para los equipos que operan esa área.
- Diseño y operación de pipelines de clasificación con modelos de lenguaje en producción, con monitoreo y evaluación alrededor.
- Resúmenes recurrentes de escalamientos para las personas que toman decisiones.
- He enseñado estrategias de prompting a colegas en su mayoría no técnicos y he presentado internamente cómo usar IA para automatizar trabajo con mucho texto.
Formación
Una base sólida en negocios e inteligencia artificial.
Maestría en Inteligencia Artificial
Universidad de los Andes
Proyecto de grado sobre clasificación de documentos en español.
Maestría en Negocios Internacionales
Hult International Business School
Especialización en analítica de negocio.
Applications of AI for Anomaly Detection
Tecnologías
Las herramientas detrás de mi trabajo.
Una selección de tecnologías con las que trabajo en inteligencia artificial, analítica e ingeniería.
IA y aprendizaje automático
Aplicaciones con modelos de lenguaje
Observabilidad y evaluación
Datos y analítica
Ingeniería y MLOps
Hablemos
¿Tienes un desafío que valga la pena resolver?
Si estás explorando cómo aplicar IA en tu empresa, quieres optimizar procesos o te interesa colaborar en un proyecto técnico, me gustaría conocer lo que estás construyendo.
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