Modelos dentro del flujo de trabajo
Integro modelos de distintos proveedores por API en herramientas internas que el equipo abre todos los días.
Límite: si la tarea no se repite, no justifica un modelo.
Meto IA en sistemas que ya están en producción. Y audito lo que escribe.
Desde 2011 arreglo y modernizo sistemas que sostienen negocios. Ahora también con modelos, agentes y servidores MCP adentro, y con revisión del código que generan antes de que llegue a producción.
Herramientas principales: Java · Spring Boot · .NET · Node · Python · PostgreSQL · APIs REST · modelos · agentes · MCP
Retrato pendiente
- Desde
- 2011, sin interrupciones
- Líder técnico
- Desde 2017
- Países
- Venezuela, Chile, Argentina, Ecuador, México y España
- Idiomas
- Español nativo, inglés B1
Qué ataco
-
Legacy que da miedo tocar
Aplicaciones Java 8 y JSP, .NET viejo, módulos que entiende una sola persona. Leo, documento y recién después muevo algo.
-
IA metida sin revisar
Copilotos generando código que nadie lee, prompts con datos de clientes, agentes con más permisos de los que necesitan. Reviso qué entra, qué sale y qué queda registrado.
-
Consultas que se caen con el histórico
Reportes que tardan minutos sobre tablas enormes. Mido, separo, indexo y vuelvo a medir.
-
Deploys del viernes por la noche
Sin CI/CD, sin rollback, sin entorno de pruebas. Armo el camino para que un deploy deje de ser un evento.
-
Sistemas que no se hablan entre sí
APIs de terceros, el mismo dato en tres bases, integraciones a mano. Defino el contrato y lo dejo escrito.
-
Equipos sin criterio común
Cada uno despliega distinto y nadie revisa código. Pongo revisión, ramas y reglas que el equipo puede sostener.
IA aplicada
Agentes con herramientas acotadas
Permisos claros, alcance definido y registro de lo que hacen.
Riesgo: un agente sin límites es un incidente esperando su turno.
Servidores MCP
Conecto modelos con herramientas y datos propios usando MCP (Model Context Protocol), con el acceso mínimo que la tarea necesita.
Límite: lo que el agente no puede leer, no puede filtrar.
Auditoría del código generado
Leo lo que el modelo escribe antes de que llegue a producción: validación de entrada, contratos, manejo de errores, dependencias y pruebas.
Riesgo: rápido no es lo mismo que correcto.
Criterio para no usarla
Un modelo no arregla un índice faltante, un modelo de datos mal pensado ni un proceso que nadie definió.
Límite: cuando la respuesta es código y no IA, lo digo.
Cómo trabajo
-
Primero el negocio
No toco una línea sin saber qué hace el sistema y quién lo usa.
-
Cambios chicos y verificables
Una cosa por vez, con pruebas donde se puede. Si el código salió de un modelo, alguien lo leyó antes de entrar.
-
Mejor de lo que lo encontré
Código documentado, decisiones anotadas y alguien del equipo que entiende lo que hice.
Casos
Canal B2B de telecomunicaciones
- Contexto
- Aplicaciones legacy del canal B2B sosteniendo procesos críticos de venta y facturación.
- Qué hice
- Optimicé componentes en Java 8 y JSP, integré APIs externas y acompañé el desarrollo de aplicaciones nuevas.
Stack: Java 8 · JSP · APIs REST
Compras, licitaciones y subastas
- Contexto
- Plataforma transaccional con procesos de compra, licitación y gestión de usuarios.
- Qué hice
- Servicios backend en Spring Boot, componentes de frontend y comunicación entre módulos con APIs REST sobre PostgreSQL.
Stack: Spring Boot · React · PostgreSQL
Control de horas extras
- Contexto
- Registro y seguimiento interno de horas extras.
- Qué hice
- APIs REST en .NET, integración con SQL Server y deploy en Azure.
Stack: .NET · Angular · SQL Server · Azure
Stack
Uso todos los días
- Java
- C#/.NET
- PHP
- JavaScript y TypeScript
- SQL
- Git
IA aplicada, a diario
- Modelos por API de distintos proveedores
- Agentes con herramientas
- Servidores MCP
- Auditoría de código generado
- Criterios de uso y de no uso
Uso cuando el proyecto lo pide
- Spring Boot
- Node.js
- Python
- Laravel
- Angular
- Vue
- React
- APIs REST
- GraphQL
- MongoDB
- Redis
- Docker
- CI/CD
Sé lo suficiente para no romperlo
- Azure
- AWS
- Kubernetes
- Terraform
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Cuéntame qué se rompió. Del otro lado hay una persona, no un bot.