IA aplicada a productos reales
No uso IA como feature decorativa. La integro donde resuelve un problema concreto: reducir tiempo, automatizar decisiones repetitivas o escalar lo que un equipo pequeño no puede hacer manualmente.
Identifico qué partes de tu producto se benefician de IA y cuáles se resuelven mejor con código tradicional. No todo problema es un problema de LLM.
La calidad de la IA depende del contexto que le des. Diseño prompts, RAG, memoria y estructuras de datos para que el modelo devuelva valor útil.
Integro modelos, agentes y flujos de datos dentro de una arquitectura limpia. Fullstack: desde la base de datos hasta la interfaz.
Cada feature de IA se instrumenta. Mido uso, costo, errores y satisfacción para iterar antes de escalar.
Sistemas que ejecutan tareas multi-paso: responder emails, generar contenido, coordinar workflows o actuar sobre datos.
Conecto tus documentos, datos o APIs a modelos de lenguaje para respuestas precisas basadas en tu información.
OpenAI, Anthropic, Gemini o modelos open-source. Elijo el modelo correcto por tarea, presupuesto y latencia.
Productos funcionales en semanas donde la IA es el core diferenciador desde el día uno.
Método propio para estructurar prompts, memoria y contexto. Menos alucinaciones, más resultados útiles.
Procesos que antes requerían personas ahora corren con supervisión humana: clasificación, resumen, extracción y decisión.
Agente de IA para freelancers que gestiona clientes, proyectos, tareas, tiempo y facturas por conversación.
Ver proyecto →Plataforma que mide impacto ambiental y social usando IA para procesar datos complejos y generar reportes accionables.
Ver proyecto →Asistente nutricional que recomienda recetas personalizadas según ingredientes, alergias y preferencias del usuario.
Ver proyecto →Notas inteligentes para reuniones: transcripción, resumen y extracción de accionables con modelos de lenguaje.
Ver proyecto →Contame qué querés resolver. En una primera conversación te digo si la IA aporta valor real o si conviene otro camino.
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