Tecnología desde la trinchera

Lisandro
Arrigoni

Sistemas, operaciones críticas e inteligencia artificial aplicada

Vengo de sostener plataformas que no se pueden caer. Hoy ayudo a empresas a aplicar tecnología e inteligencia artificial donde de verdad hace falta, con la mirada de alguien que estuvo del lado del que responde cuando algo se rompe.

Acá está lo que hice, y sobre todo con qué criterio lo hice.

Deslizá
Quién soy

Trabajo en tecnología desde hace más de veinte años, y la mayor parte de ese tiempo la pasé del lado de los que sostienen los sistemas, no del lado de los que los venden. Empecé en una planta industrial buscando por qué se paraba una máquina. Hoy hago lo mismo con procesos, datos e infraestructura.

Durante cinco años estuve a cargo del soporte técnico de una empresa de tecnología, con ocho personas en el equipo y plataformas del sector financiero que tenían que estar disponibles las veinticuatro horas. Ese lugar enseña algo que no se aprende leyendo: a decidir con información incompleta, a las tres de la mañana, con un cliente esperando del otro lado.

Reportaba directo al CEO y al CCO, y era el que llevaba los incidentes críticos hasta esa mesa: explicar el impacto real, qué estábamos haciendo y cuándo iba a estar resuelto, sin tecnicismos y sin maquillar. Traducir entre lo técnico y lo que le importa al negocio —o al cliente que está del otro lado del teléfono— terminó siendo una parte del trabajo que me gusta tanto como la otra.

Hoy ayudo a empresas a aplicar tecnología e inteligencia artificial donde su operación realmente lo necesita, no donde está de moda. Y lo hago con una lente concreta: la de alguien que sabe que lo más valioso que tiene un negocio son sus datos — quién accede a ellos, dónde se guardan, si se pueden recuperar, y qué pasa el día que algo falla.

Por eso mis proyectos arrancan siempre por la misma pregunta incómoda: qué pasa cuando esto se rompe. Es una pregunta barata al principio y carísima al final.

Y me apasiona explicar. Doy charlas sobre inteligencia artificial y uso responsable de la tecnología —la última fue para los docentes de una escuela primaria, sobre qué hacer con una herramienta que los chicos ya están usando—. Me gusta mucho hablar de tecnología con gente que no viene del palo, porque esta conversación no puede quedar solamente entre los que ya la entienden.

Lisandro Arrigoni
Río Segundo, Córdoba, Argentina.
Más de veinte años en sistemas, operaciones críticas e infraestructura.
+20 años
en sistemas, infraestructura y operaciones
8 personas
a cargo, con reporte directo a CEO y CCO
24/7
continuidad de plataformas críticas del sector financiero
ISO 27001
certificada en 2025 y recertificada en 2026
Un proyecto aparte

Lo que hago como consultor

Cuando una empresa me llama para automatizar algo, entro por acá.

IA aplicada donde el negocio falla

TrincherAI es el nombre bajo el que trabajo como consultor de automatización e inteligencia artificial para PyMEs. No es una agencia ni una empresa con oficinas: es la forma de ordenar y presentar ese trabajo.

La idea es simple y es la misma que traigo de la trinchera: buscar dónde un negocio pierde tiempo, control o calidad, y convertir eso en un sistema que funcione solo. Chatbots que atienden de verdad, procesos que dejan de hacerse a mano, reportes que se arman sin que nadie abra un Excel, alertas que avisan antes de que el cliente se entere.

Tiene su propio sitio, con los servicios explicados uno por uno.

Cómo trabajo

Mis reglas, antes de
hablar de tecnología

Esto no cambia según el proyecto, el equipo ni el stack. Son seis cosas que aprendí a la mala y de las que ya no me muevo.

01Digo que no sé

Si algo no lo sé hacer, o no lo puedo sostener, lo digo. Sin adornarlo y sin dejarlo para después. Cinco años atendiendo incidentes me enseñaron que a nadie le molesta un "no sé, averiguo"; lo que rompe la confianza es el "sí" que después no se puede cumplir.

02Primero el problema, después la herramienta

No arranco por "usemos IA" ni por "migremos a la nube". Arranco por entender dónde se traba la cosa. A veces la respuesta es una planilla mejor armada y no un sistema, y me parece más honesto decir eso que vender complejidad.

03Entrego en partes, no de una

Nada de tres meses de silencio y una entrega gigante. Cortes chicos, funcionando, que se puedan ver y corregir en el camino. Si vamos por el lado equivocado, prefiero enterarme en la semana dos y no en la doce.

04Comunico durante, no después

En un incidente, el silencio es lo peor que le podés hacer a la persona que está esperando. Aprendí a dar estado aunque no tenga la solución: qué sé, qué no sé, y cuándo vuelvo a escribir. Con dirección, con el equipo y con quien esté del otro lado, funciona igual.

05Documento para que no dependan de mí

Dejo el sistema explicado, con sus decisiones y sus límites escritos. Me parece una trampa fea armar algo que solo yo pueda tocar. Nadie debería quedar rehén de la persona que hizo el sistema. Y si el que lo abre a las tres de la mañana soy yo, mejor que esté escrito.

06Los errores los cuento yo

Si me equivoco, lo levanto antes de que lo descubran. Un problema que informás es un problema; uno que ocultás es otra cosa. Es lo mismo que le pedía al equipo cuando lo lideraba: acá no se esconde nada, se arregla.

Cómo resuelvo

Un CV dice qué herramientas toqué.
Esto dice cómo elijo.

Seis principios, cada uno con ejemplos de proyectos distintos. Ninguno es sobre tecnología: todos son sobre qué hacer cuando hay que elegir y nadie te va a decir si elegiste bien hasta que se rompa algo.

01

Una alerta que se ignora es peor que no tener alerta

En la empresa lo aprendí a la fuerza: vi equipos que dejaron de mirar el canal de alertas porque nueve de cada diez eran ruido. Cuando todo grita, no grita nada. Cuando armamos el monitoreo con Zabbix y Grafana, la mitad del trabajo no fue instalar nada — fue discutir qué merecía despertar a alguien.

En mi monitor de red apliqué la misma regla: una PC apagada se muestra como APAGADA, no como falla. No dispara alarma. Sería avisarte de que te fuiste a dormir. Y las alarmas de CPU, RAM y disco piden confirmación en varias muestras antes de sonar, porque un pico de tres segundos no es un incidente.

02

Prefiero que no arranque a que arranque mal

En TrincherFIN, las migraciones tienen contrato de esquema: una cadena SQL inmutable con checksums SHA-256, y la API no levanta si la base está atrasada, adelantada o con drift estructural. Un servicio caído se nota en un minuto; una base corrompiéndose en silencio se nota tres meses después, cuando ya no hay backup limpio.

La ingesta de correo va por el mismo camino: no confía en el filtro de IMAP, exige el remitente exacto y un DMARC alineado antes de interpretar un mail. Cualquiera puede mandarte un correo que diga que gastaste cincuenta mil pesos.

03

Decir que algo falla es fácil. Decir de quién es la culpa es el trabajo.

En las llamadas de incidente la pregunta nunca era "¿está caído?" — eso ya lo sabía todo el mundo. Era: ¿de quién es, a quién escalo, y con qué evidencia. Eso es root cause analysis antes de que suene a metodología.

En la plataforma de atención lo resolví con logs estructurados en JSON: se puede reconstruir el ciclo de vida completo de un mensaje sin reproducir el caso. En el monitor de red, con un diagnóstico que compara tres tramos y contesta casa, lan o isp con el número que lo justifica, en vez de un "hay un problema".

04

Nada irreversible pasa sin que alguien diga que sí

En la plataforma de atención, cualquier error del agente de IA deriva a un humano: el sistema nunca deja a la persona del otro lado sin respuesta. Y cada llamada al modelo registra tokens y costo estimado en dólares, porque una factura de API que sorprende a fin de mes es un incidente igual que una caída.

En el PC Optimizer la misma idea, sin IA de por medio: nada se ejecuta ni se selecciona solo, cada elemento muestra su nivel de riesgo con explicación, se arma un plan que hay que aprobar, se crea punto de restauración y queda registro de todo. Lo que es reversible se puede volver atrás desde la propia app; lo que no lo es te lo dice antes, no después.

Un sistema que puede romperte algo tiene que pedirte permiso primero. Vale igual para un agente que contesta un WhatsApp que para un botón que desinstala programas.

05

Un número sin referencia no dice nada

En la empresa, recién cuando implementé Odoo desde cero pudimos medir SLA con datos en vez de con impresiones. Antes se discutía si el equipo respondía rápido; después se sabía.

En el monitor de red pasa algo parecido: corre sobre una Raspberry Pi 3, donde la placa cuelga del bus USB 2.0 y techa cerca de 94 Mbps. Con un plan de 300, el número mide la Pi y no tu línea. Así que el veredicto se calcula contra min(plan contratado, techo del hardware) y el tablero avisa cuándo está midiendo sus propias limitaciones. Es más trabajo que mostrar el número pelado; también es la diferencia entre una herramienta y un adorno.

06

El deploy tiene que poder salir mal

En TrincherFIN, cada push corre los tests de backend y frontend, más una auditoría de dependencias y la validación del compose. Si eso no pasa, no se mergea.

En el monitor de red, el script de deploy respalda config y bases con fecha, fusiona las claves nuevas sin pisar mis valores, reinicia, verifica los endpoints y avisa por Telegram, guardando los últimos diez respaldos. Y si falla el chequeo de SSH, el mensaje distingue el motivo real —equipo apagado, sshd caído, huella cambiada, falta la clave— y da el comando exacto para cada caso. Porque el que lee ese error a las tres de la mañana probablemente sea yo, y a esa hora no quiero ponerme a adivinar.

Inteligencia artificial

Cómo uso la IA, en concreto

Lo digo así porque "experiencia en IA" hoy no significa nada. La uso en tres lugares distintos y en cada uno el criterio es diferente.

01

Dentro del producto — agentes que atienden gente real

La plataforma de TrincherAI corre agentes basados en Claude que reciben mensajes de WhatsApp y Telegram, los procesan y coordinan el traspaso a un agente humano cuando el caso lo pide. Multi-tenant: un mismo runtime sirve a varios clientes, cada uno con su bot, sus contactos y sus agentes especializados.

Lo que hace que sea usable en producción no es el modelo: es el andamiaje alrededor. Derivación automática a humano ante cualquier error, log estructurado de cada paso del flujo, registro de tokens y costo por llamada, y adaptadores de canal que solo traducen mensajes para que la lógica no se ensucie.

El orquestador de voz va por el mismo lado, pero en tiempo real: transcripción local con faster-whisper, inferencia por API, síntesis por streaming, memoria persistente por agente y prompt caching para no repagar el contexto en cada turno. Etapas separadas, así puedo cambiar el proveedor de voz sin abrir el resto.

02

Sobre la operación — leer lo que nadie tiene tiempo de leer

En la empresa desarrollé una herramienta interna de análisis de errores integrada con APIs de modelos de lenguaje, para diagnóstico, lectura de logs y escalamiento asistido hacia desarrollo. No decidía nada: ordenaba el ruido y le ahorraba media hora de lectura a la persona que sí decidía.

Ese es el uso que más me convence. Un incidente genera miles de líneas que nadie va a leer a las tres de la mañana. La IA no arregla el incidente, pero te lleva a la línea que importa mucho más rápido que un grep.

En proyectos de consultoría, lo mismo aplicado al negocio: relevar el proceso, encontrar dónde se traba, y automatizar solo eso. No "poner IA". Encontrar el cuello y sacarlo.

También la uso como herramienta de trabajo diaria para escribir, refactorizar y documentar código, con las mismas reglas de siempre: los tests corren antes de cualquier merge y no integro nada que no pueda explicar. El criterio sobre qué construir y qué riesgo aceptar no se delega.

Proyectos

Lo que construí

Si tenés dos minutos, alcanza con estas tarjetas. Si tenés diez, abajo está el detalle de cada uno y por qué lo pensé así.

Operaciones 24/7

2021 — 2026

Área de soporte de una empresa tech: ocho personas a cargo, plataformas críticas para el sector financiero, guardias e incidentes en vivo. ISO 27001 obtenida y recertificada.

GCP · Linux · Zabbix · Grafana · Odoo · SLA · RCA

TrincherFIN

Producción

App de finanzas self-hosted con bot de Telegram, ingesta automática desde el correo y panel web. Repo público con MIT e integración continua.

FastAPI · PostgreSQL · Docker · Caddy · pytest

Plataforma TrincherAI

En desarrollo

Atención automatizada multi-tenant por WhatsApp y Telegram, con agentes de IA y traspaso a humano. Desplegada en servidor propio.

FastAPI · Baileys · Redis · structlog · Hetzner

Agentes de IA con voz

Funcionando

App de escritorio para conversar en vivo con varios agentes de personalidad diferenciada y rutear el audio hacia OBS. Transcripción local.

PySide6 · faster-whisper · TTS streaming · APIs LLM

EHU CORE

Corriendo

Monitoreo de red y operaciones sobre una Raspberry Pi 3: latencia, cortes, diagnóstico por tramo y salud de servidores remotos, sin agentes.

FastAPI · WebSocket · SQLite · systemd · Tailscale

PC Optimizer Portable

Publicado

Optimizador de Windows todo en uno, portable y sin instalación. Inventario, limpieza, servicios, privacidad y salud del disco, todo reversible. Repo público.

C# · .NET 8 · WPF · PowerShell · APIs nativas

Divulgación

Dictada

Charla de IA aplicada para docentes de primaria. Tecnología, criterio y crianza, explicado en castellano y sin alarmismo.

IA práctica · uso responsable · riesgos digitales

Todo esto lo escribí, lo desplegué y lo mantengo yo. Algunos están en producción, otros son proyectos propios. Lo aclaro en cada uno, porque la diferencia importa. Tocá cualquiera para abrirlo.

En producción · repo público

TrincherFIN

App de finanzas personales self-hosted. Cargás gastos escribiéndole a un bot de Telegram en lenguaje normal, un robot lee tus mails y registra los movimientos solo, y un panel web te muestra todo.

+

Stack

FastAPIasyncpgPostgreSQL 16python-telegram-botIngesta IMAPChart.jsDocker ComposeCaddyGitHub Actions

Lo que vale la pena mirar

  • Migraciones con contrato de esquema. Cadena SQL inmutable con checksums SHA-256. La API no arranca si la base está atrasada, adelantada o con drift estructural: el runner valida columnas, constraints, índices y vistas contra un contrato declarado. Prefiero que no levante a que levante y corrompa datos en silencio.
  • Ingesta de mails fail-closed. El robot no confía en el filtro IMAP. Exige el From exacto y un resultado DMARC alineado emitido por Gmail antes de interpretar un correo. Cualquiera puede mandar un mail que diga que gastaste $50.000.
  • El navegador nunca guarda la API key. Se cambia por una cookie HttpOnly Secure SameSite=Strict firmada con HMAC. El logout revoca de verdad, con epoch en la base: un token robado deja de servir al instante, no cuando expira.
  • Datos sensibles cifrados en la base. El CUIT y la lectura de la Central de Deudores se guardan con pgcrypto (AES-256). Nunca en el navegador, nunca en la URL, nunca en los logs.
  • Idempotencia real. Cada movimiento lleva una referencia única. Reingestar lo mismo devuelve duplicado; si cambiaron los datos contables devuelve 409 colisión sin pisar nada. Correr el robot dos veces no rompe tu contabilidad.
  • Fuentes externas endurecidas. Allowlist fija de hosts, sin seguir redirecciones, con topes de tamaño y parseo de RSS que rechaza XXE. CSP estricta y cero CDN: Chart.js se sirve desde el propio repo con su hash verificado.
Es una herramienta personal, no un asesor financiero. Las cotizaciones son informativas y con demora, y así está declarado en el propio repo.
Ver el código en GitHub →
Proyecto propio · corriendo todo el día

EHU CORE — monitoreo sobre Raspberry Pi 3

Monitor de red y centro de operaciones para casa, sobre una Pi 3 headless de 1 GB de RAM. Mide latencia, cortes, velocidad y salud de mis servidores cloud, y deja ejecutar acciones reales desde el celular.

+

Stack

PythonFastAPIWebSocketSQLitesystemdBashpytestTailscalePowerShellPWA

Decisiones que sostienen el sistema

  • El backend solo mide y ejecuta; el navegador renderiza. Por eso una Pi 3 de 2016 lo aguanta sin transpirar. Todo el peso visual está del lado del cliente, que puede ser la PC, el celular, la tele o el OBS.
  • Monitorea la PC de escritorio sin instalar ningún agente. Reusa el OpenSSH que ya estaba puesto para otra acción, manda un PowerShell de una sola pasada por sesión y recibe JSON. Una conexión por ciclo, no una por métrica.
  • El modo en vivo pinguea cada segundo solo mientras tenés la pestaña abierta, y se apaga solo al cerrarla. Ahí se ven los micro-cortes que el promedio de cinco minutos se come, sin castigar la tarjeta SD ni el CPU las 24 horas.
  • Los errores explican el motivo real. Si el panel de la PC no responde, dice si falta la clave pública, si el sshd está apagado o si el equipo no está en la red. Un "error de conexión" genérico no le sirve a nadie.
  • El control de volumen usa IAudioEndpointVolume declarado a mano en C#, porque las teclas de volumen de Windows mueven de a 2% y nunca dicen en cuánto quedó — inservibles para un slider. Y como la orden viaja en el siguiente latido, hay dos amortiguadores para que el pulgar no salte solo mientras tanto.
  • Suite de pytest sobre conectividad, alarmas, diagnóstico de red, monitoreo remoto, cadena de alertas y presencia. El deploy no sube nada si los tests no pasan.
Es un laboratorio, no un producto. Lo empecé para tener dónde probar cosas sin romper nada de nadie, y terminó siendo lo que más me enseñó sobre observabilidad en los últimos dos años.
Proyecto propio · funcionando

Orquestador de agentes de IA con voz en tiempo real

Aplicación de escritorio para conversar por voz, en vivo, con varios agentes de IA de personalidad diferenciada, y rutear el audio hacia OBS. Es la base técnica de El Último Humano.

+

Stack

PythonPySide6faster-whisperAPIs de LLMTTS por streamingsounddevicepynputAudio virtualOBS

Por qué está armado así

  • Transcripción local en vez de API. Baja el costo por minuto a cero y saca una ida y vuelta de red del camino crítico. En algo que tiene que contestar mientras la otra persona todavía está escuchando, cada salto cuenta.
  • APIs directas en vez de un framework de agentes. Menos dependencias, control real del flujo y trazabilidad cuando algo falla. Los frameworks resuelven problemas que yo no tenía y agregan capas que sí tenía que depurar.
  • Etapas separadas —captura, transcripción, inferencia, síntesis, salida— para poder cambiar una sin tocar las otras. Cambié de proveedor de voz sin abrir el resto del código.
  • Memoria persistente por agente y prompt caching, para no repagar el contexto entero en cada turno. La factura de tokens también es una decisión de arquitectura.
  • Hotkeys globales para cambiar de agente en vivo, sin sacar el foco de la ventana que estés usando.
Una aclaración honesta: la latencia de punta a punta por debajo de tres segundos es el objetivo de diseño con el que está construido, no una métrica que haya medido y publicado formalmente. Si querés, lo instrumentamos y lo medimos juntos.
En desarrollo · desplegada

Plataforma TrincherAI

Plataforma multi-tenant de atención automatizada por WhatsApp y Telegram: agentes de IA, bandeja para agentes humanos y traspaso entre los dos cuando el caso lo pide.

+

Stack

Python 3.12FastAPINode 20 + BaileysPostgreSQL 16Redis 7Docker ComposeCaddystructlogSSEHetznerTailscale

Principios con los que está escrita

  • Fail-safe. Cualquier error del agente de IA deriva automáticamente a un humano. El sistema nunca deja a la persona del otro lado sin respuesta.
  • Trazabilidad. Cada paso del flujo genera un log estructurado en JSON. Se puede reconstruir el ciclo de vida completo de cualquier mensaje solo con los logs, sin tener que reproducir el caso.
  • Sin costos ocultos. Cada llamada al modelo registra tokens y costo estimado en USD en su propia tabla. Si un cliente pregunta cuánto sale atenderlo, hay número.
  • Separación de responsabilidades. Los adaptadores de canal solo traducen mensajes. Toda la lógica de negocio vive en la API, así sumar un canal nuevo no toca el núcleo.
  • Simplicidad operativa. Todo en Docker Compose, sin Kubernetes. Un docker compose up -d levanta el sistema completo. La infraestructura tiene que poder sostenerla una persona.

Infraestructura

Servidor propio en Hetzner con Ubuntu 24.04. Acceso administrativo únicamente por Tailscale, ufw con denegación por defecto, fail2ban, SSH solo con clave, actualizaciones desatendidas y HTTPS con Caddy. Montado, endurecido y mantenido por mí.

Publicado · repo público

PC Optimizer Portable

Optimizador de Windows todo en uno. Un solo .exe portable, sin instalar nada, que inventaría, diagnostica y optimiza el equipo desde ocho módulos.

+

Por qué lo hice

Venía de años de servicio técnico renegando con cinco utilidades distintas para hacer un mantenimiento: una para desinstalar, otra para el arranque, otra para limpiar temporales, otra para ver el SMART. Todas con instalador, banners y cosas que no pedís. Hice una sola que hace todo y no se instala.

Stack

C#.NET 8WPFPowerShellAPIs nativas de WindowsSelf-containedWMI / SMARTDISM · SFC

Decisiones

  • Cero dependencias de terceros. Todo sale de APIs nativas de Windows y de PowerShell, sin un solo paquete NuGet externo. En una herramienta que corre como administrador sobre la máquina de otro, cada dependencia es superficie de ataque que no controlo.
  • Nada se ejecuta ni se selecciona solo. Cada elemento muestra nivel de riesgo —bajo, medio, alto, crítico— con la explicación al lado. Se arma un plan, se aprueba, se crea punto de restauración, y recién ahí se toca algo.
  • Reversibilidad explícita. Arranque, servicios, privacidad y rendimiento se pueden volver atrás desde la propia app. La desinstalación de programas no, y eso se avisa antes de hacerla, no después.
  • Muestra el número antes de borrar. El módulo de limpieza calcula el espacio recuperable real primero. "Liberar espacio" sin decirte cuánto es marketing, no una herramienta.
  • Todo queda en log. Inventario, plan aprobado y resultados van a disco, al lado del ejecutable. Si algo se rompió, hay con qué reconstruir qué pasó.
  • Portable de verdad. El runtime de .NET viaja dentro del .exe. Lo copiás a un pendrive y funciona en cualquier Windows 10/11 de 64 bits.
Todavía no tiene firma digital, así que Windows muestra la advertencia de SmartScreen al abrirlo. Está declarado en el propio README: prefiero decirlo antes que sorprender a alguien.
Ver el código en GitHub →
En la empresa · 2021–2026

De la detección reactiva a la proactiva

No es un proyecto propio: es lo que hice adentro de una empresa, con equipo, presupuesto, clientes reales y consecuencias si salía mal. Para mí es la parte más difícil de las dos.

+

Qué cambió

  • Monitoreo con Zabbix y Grafana. Impulsé la implementación definiendo objetivos y criterios, y acompañé técnicamente a un integrante del equipo durante la ejecución. El área pasó de enterarse de los problemas por el cliente a enterarse por la alerta. Es el cambio de fondo más grande que vi en un equipo de soporte.
  • Odoo implementado desde cero como sistema de gestión del área: relevamiento, definición de alcance, configuración, puesta en producción y capacitación del equipo. Recién ahí pudimos medir SLA y KPIs con datos en vez de con impresiones.
  • Migración completa del correo corporativo desde un hosting genérico a Google Workspace, sin pérdida de datos ni interrupción del servicio. Después quedé a cargo de usuarios, dominios, permisos, políticas de compartición y análisis de logs.
  • ISO 27001, obtención y recertificación. Fui el referente de soporte junto al CISO y al DPO: matriz de roles y accesos con mínimo privilegio, gestión de identidades, MFA, revisión periódica de cuentas privilegiadas, onboarding y offboarding con revocación efectiva, logging y monitoreo, y recolección de evidencia.
  • Costos de la nube. Tras la migración a Google Cloud Platform quedé a cargo del control y la optimización, evaluando dimensionamiento y trade-offs entre disponibilidad, rendimiento y costo. Bajar la factura es fácil hasta que alguien se queda sin servicio.
  • Automatizaciones en Python para diagnóstico, análisis de logs y escalamiento asistido hacia desarrollo, incluyendo una herramienta interna de análisis de errores integrada con APIs de modelos de lenguaje.
Trayectoria

Veinte años arreglando cosas

Empecé en una planta industrial buscando por qué se paraba una máquina. Sigue siendo el mismo trabajo, con otras herramientas.

Herramientas

Lo que uso, dividido con honestidad

Separo lo que usé en producción con equipo y clientes detrás de lo que construí solo en proyectos propios. Las dos cosas valen; no son lo mismo y no me sirve que las confundas.

En producción, con equipo y clientes detrás

Cinco años de operación real, incidentes reales y consecuencias reales.

LinuxWindows ServerGoogle Cloud PlatformCompute EngineGKEGoogle WorkspaceTCP/IP · DNS · DHCPVPNFirewallsZabbixGrafanaNetdataOdooISO 27001Incident managementProblem managementRoot cause analysisSLA · KPIs · MTTRGestión de identidades · MFAPythonBashSQL

En proyectos propios, escritos y desplegados por mí

Sin equipo detrás. Todo lo que se rompe lo arreglo yo, que es la mejor forma de aprender que existe.

Python 3.12FastAPIasyncpgPostgreSQLSQLiteRedisDocker · ComposeCaddynginxpytestGitHub ActionsAPIs REST · webhooksWebSockets · SSEn8nTelegram Bot APIBaileysTailscaleufw · fail2banAPI de ClaudeAPI de OpenAIfaster-whisperElevenLabsPySide6structlogpgcryptoChart.jsC#.NET 8WPFPowerShellAgentes de código IA

Formación

Bachiller orientado en Producción de Bienes y Servicios · Google IT Support Professional Certificate (Google / Coursera) · Python for Everybody (University of Michigan / Coursera) · Técnico en Instalación y Reparación de Equipos de Cómputo (Fundación Carlos Slim).
Español nativo. Inglés intermedio, con lectura técnica fluida.

Divulgación

Explicar también es parte del trabajo

Di una charla sobre inteligencia artificial a los docentes de la escuela de mis hijos. No sobre cómo funciona un modelo por dentro: sobre qué hacer el lunes a la mañana con una herramienta que los chicos ya están usando, les guste o no.

Salió bien y me dejó con ganas de seguir. Me interesa ese cruce entre tecnología, crianza y criterio — que es donde más gente queda afuera y donde menos gente se pone a explicar en castellano.

Si trabajás en una escuela, una cámara o una empresa y te sirve algo de esto, escribime.

  • IA práctica para docentes, sin humo y sin miedo
  • Uso responsable de tecnología en chicos
  • Celulares, redes y límites en casa
  • Grooming y riesgos digitales
  • Ciberseguridad para equipos no técnicos
  • Pensamiento crítico frente a la IA
  • Automatización y futuro del trabajo
Contacto

¿Y ahora qué?

Depende de para qué llegaste hasta acá.

Quiero hablar con vos

Una búsqueda laboral, una charla, una idea o simplemente algo de acá que te dio curiosidad. Escribime y te contesto. Si es por trabajo y hay algo del stack que no manejo, te lo digo antes de la entrevista y no durante.

Escribirme por mail →

Quiero automatizar algo

Ahí entra TrincherAI. La primera conversación dura 30 minutos y no cuesta nada; si no ves valor, no perdiste más que eso.

Escribir por WhatsApp
Contesto en el día, casi siempre. Estoy en Río Segundo, Córdoba, y trabajo remoto sin problema — cinco años de guardias 24/7 me dejaron bastante entrenado en coordinar sin estar en la misma sala.