Operaciones estables. Adopción real de IA.
Líder de tecnología y operaciones, a menudo en el rol de consulting principal y asesor de confianza de equipos ejecutivos. Más de 20 años en telecomunicaciones y tecnología, enfocado en plataformas críticas que operan con confianza y en que la IA sea parte de cómo trabajan los equipos.
La adopción se sostiene cuando los líderes dan el primer paso: prototipar junto al equipo, demostrar el valor en trabajo real y dejar la capacidad en manos de quienes la usan.
Una fricción real en la operación y una idea clara de cómo la IA podría eliminarla.
Funcional y hands-on, construido rápido, para que los líderes vean el valor en lugar de imaginarlo.
Quienes lo van a usar le dan forma, lo prueban en trabajo real y se convierten en sus promotores.
Transferido a ingeniería, adoptado en toda la operación y mejorado de forma continua.
La adopción de IA prende cuando los líderes usan las herramientas primero y hacen que sea seguro para sus equipos intentarlo.
Mi criterio se apoya en la práctica diaria con GenAI, agentic workflows, knowledge graphs y automatización sobre datos de observabilidad.
Las bases que instalo junto a los equipos de liderazgo y luego traspaso a quienes operan el día a día.
Los detalles de cada proyecto son confidenciales. El razonamiento se puede compartir.
Descartar antes de concluir.
Incidentes críticos
Bajo presión, adivinar parece más rápido de lo que es. Reconstruir la secuencia de eventos, descartar lo que cambió y comparar los componentes sanos con los que fallan. La causa suele ser pequeña y específica, y la evidencia la encuentra antes que el debate. Acompaño a los equipos en esa disciplina hasta que la hacen propia.
Medir antes de ajustar.
Performance y resiliencia
Más hardware o ajustes por ensayo y error pueden esconder la causa real. Dejar que el runtime muestre dónde se van el tiempo y la memoria, con thread dumps, heap dumps y profiling, resolver ese cuello de botella y diseñar para el próximo peak, no solo para el último.
Creer en la evidencia, no en la documentación.
Sistemas legados
Las plataformas con muchos años en producción se alejan de su documentación. Construir el mapa real a partir de cómo se comporta el sistema, con agentes de IA haciendo la lectura exhaustiva y personas con experiencia validando sus conclusiones.
Eliminar la espera, no a las personas.
Equipos distribuidos
La mayor parte de la demora entre regiones viene de información incompleta y de esperar a que el otro lado despierte. Encontrar el paso donde el trabajo se detiene y darle a cada equipo una primera respuesta completa y estandarizada, en cualquiera de los dos idiomas.
Qué está afectado, a quién y cuánto.
Posibles orígenes y cada interfaz involucrada.
Tendencias de indicadores relacionados, trazas y logs.
El historial de cambios que pueda explicar el comportamiento.
Incidentes similares documentados antes.
Mirar desde varios ángulos y descartar hipótesis primero.
Lo sigo practicando a diario con SQL, Java, Python, Power BI, Power Automate y análisis agéntico.
2005–2013
Socio de Toolxar, consultora y software factory para clientes de LATAM y Europa. IT & Development Manager en Productos Financieros. Socio de Intelliapps.
2013–2017
Ingeniero L3 y luego team lead Tier 2.5/3 en Amdocs en CRM, order management y billing, aprendiendo cómo se comportan realmente las plataformas críticas.
2017–hoy
De support manager a Operations Partner en Amdocs, a menudo como consulting principal y asesor técnico de confianza de ejecutivos de clientes. Radicado en Chile desde 2020.
Construir software, operarlo en producción y liderar la operación: ese recorrido completo es lo que aporto a cada desafío.
Siempre me interesa intercambiar ideas con líderes que trabajan en plataformas críticas, excelencia operacional y adopción de IA. Radicado en Chile.