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.
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.
Cuando una empresa me llama para automatizar algo, entro por acá.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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".
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Si tenés dos minutos, alcanza con estas tarjetas. Si tenés diez, abajo está el detalle de cada uno y por qué lo pensé así.
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.
App de finanzas self-hosted con bot de Telegram, ingesta automática desde el correo y panel web. Repo público con MIT e integración continua.
Atención automatizada multi-tenant por WhatsApp y Telegram, con agentes de IA y traspaso a humano. Desplegada en servidor propio.
App de escritorio para conversar en vivo con varios agentes de personalidad diferenciada y rutear el audio hacia OBS. Transcripción local.
Monitoreo de red y operaciones sobre una Raspberry Pi 3: latencia, cortes, diagnóstico por tramo y salud de servidores remotos, sin agentes.
Optimizador de Windows todo en uno, portable y sin instalación. Inventario, limpieza, servicios, privacidad y salud del disco, todo reversible. Repo público.
Charla de IA aplicada para docentes de primaria. Tecnología, criterio y crianza, explicado en castellano y sin alarmismo.
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.
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.
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.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.pgcrypto (AES-256). Nunca en el navegador, nunca en la URL, nunca en los logs.duplicado; si cambiaron los datos contables devuelve 409 colisión sin pisar nada. Correr el robot dos veces no rompe tu contabilidad.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.
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.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.
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.
docker compose up -d levanta el sistema completo. La infraestructura tiene que poder sostenerla una persona.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.
Optimizador de Windows todo en uno. Un solo .exe portable, sin instalar nada, que inventaría, diagnostica y optimiza el equipo desde ocho módulos.
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.
.exe. Lo copiás a un pendrive y funciona en cualquier Windows 10/11 de 64 bits.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.
Empecé en una planta industrial buscando por qué se paraba una máquina. Sigue siendo el mismo trabajo, con otras herramientas.
Relevamiento de procesos, definición de MVP, diseño de arquitectura, desarrollo con Python y FastAPI, integraciones REST, n8n, WhatsApp Business y Google Workspace. Despliegue, mantenimiento y acompañamiento, con foco en costos, latencia y validación humana antes de cualquier acción crítica.
Responsable del área con ocho personas a cargo y reporte a CEO y CCO. Continuidad operativa de plataformas críticas 24/7 para clientes del sector financiero y comercial, con guardias, escalamiento formal y gestión de SLA. Coordinación de incidentes críticos entre soporte, desarrollo, operaciones y negocio: análisis de impacto, comunicación durante la crisis, seguimiento ejecutivo y root cause analysis.
Definición de procedimientos de escalamiento, documentación y criterios de priorización. Implementación de Odoo y del monitoreo con Zabbix y Grafana. Reporting técnico y ejecutivo de cumplimiento de SLA hacia dirección y clientes. Participación en la migración de Huawei Cloud a Google Cloud Platform desde el lado de control y validación.
Nivel 2 y escalamiento sobre plataformas de mensajería, sistemas transaccionales y aplicaciones cloud. Acompañamiento técnico en implementaciones de clientes, del diseño de la solución a la operación productiva. Administración integral de Google Workspace. Análisis de logs, integración con APIs REST y webhooks.
Casos escalados en entornos de alta demanda: terminales, infraestructura y networking, con diagnóstico técnico y documentación de soluciones.
Fundé el servicio técnico dentro de un comercio propio: mantenimiento y reparación de equipos, soporte presencial y remoto a particulares, comercios y empresas, redes, cámaras IP y CCTV. Además la gestión del negocio: compras, proveedores, stock, costos, precios y atención al cliente. Nueve años aprendiendo que la parte técnica es la mitad del problema.
Detección y resolución de fallas en entornos productivos, con foco en continuidad operativa. Acá aprendí que cuando una línea está parada, nadie quiere una explicación: quiere que arranque.
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.
Cinco años de operación real, incidentes reales y consecuencias reales.
Sin equipo detrás. Todo lo que se rompe lo arreglo yo, que es la mejor forma de aprender que existe.
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.
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.
Depende de para qué llegaste hasta acá.
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 →Ahí entra TrincherAI. La primera conversación dura 30 minutos y no cuesta nada; si no ves valor, no perdiste más que eso.
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