Lo que utilizo en los proyectos con clientes.
Tras 25+ años construyendo y diseñando sistemas de pago mission-critical, de los que no pueden caerse, no pueden filtrar datos ni fallar una auditoría, paso ahora la mayor parte del tiempo en la intersección entre IA y arquitectura empresarial, convirtiendo la GenAI de promesa en diapositiva en resultados gobernados y aptos para producción.
Disponible para engagements fractional y advisory a través de Hawk Nest: pequeños, escritos y sénior-led de principio a fin.
Iniciativa interna que cataloga y operacionaliza casos de uso de IA en desarrollo, DevOps, documentación, preventa, compliance y soporte.
LLM gateway, audit logging, guardrails e inventario de proveedores alineados con PSD2, DORA, GDPR y una arquitectura de seguridad de dos zonas.
Claude Platform, servidores MCP y flujos skill-driven para generación automática de documentación técnica, con ROI medible.
Plataforma interna de aprendizaje en RAG sobre AWS (ChromaDB, GPT-4o, React) para soporte y onboarding de clientes.
Cuatro formas de incorporarme a tu organización: empaquetadas para que compres resultados, no días.
Del descubrimiento de casos de uso a la selección de proveedores, modelo de gobierno y hoja de ruta.
Dominios de Negocio, Aplicación, Seguridad y Datos: solution design con trazabilidad de capacidad a componente.
Agentes, RAG y tooling interno sobre Claude, OpenAI, Azure AI, GCP y stacks open-source.
Decisiones de arquitectura, trade-offs build-vs-buy y hojas de ruta de IA: experiencia sénior sin contratación permanente.
Proyectos anonimizados en pagos y servicios financieros regulados. Los nombres de los clientes son privados; los patrones se transfieren.
Los detalles están anonimizados. Los nombres de los clientes nunca se divulgan.
Tres tamaños. Resultados, no días.
Segunda opinión independiente
Revisión de arquitectura, triaje de casos de uso de IA, clarificación build-vs-buy
Gobierno y hoja de ruta
Marco de gobierno de IA, selección de proveedores, roadmap de adopción a 12 meses
Construir y llevar a producción
Primer caso de uso GenAI productivo: agentes, RAG o herramienta interna
Ligero en proceso, pesado en resultados. Misma forma para Light, Medium e Intensive.
30–60 min, gratuita. Entender contexto, postura de riesgo, restricciones regulatorias y la única cosa que tiene que funcionar.
Alcance, resultados, KPIs y criterios de aceptación por escrito. Sin mover la portería.
Demos semanales. Decision log vivo. Todo por escrito para que el trabajo sobreviva al engagement.
Knowledge transfer a tu equipo. Periodo de on-call opcional al cierre.
Lo que los clientes preguntan antes de trabajar juntos.
Trabajo a dos manos: por un lado, GenAI, agentes, patrones RAG y el stack LLM; por otro, la disciplina de arquitectura empresarial (TOGAF, ArchiMate, integración, seguridad) que hace que esos patrones sobrevivan a una auditoría. La mayoría de clientes contrata uno y luego descubre que necesita el otro. Yo traigo los dos.
¿Una pregunta que no he cubierto?
Escríbeme directamente →Discovery call de 30 minutos, gratuita. Cuéntame la única cosa que tiene que funcionar y las restricciones regulatorias alrededor. Te diré si puedo ayudar.
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