01 · Producto
Tratar el producto, el software y la IA como un único sistema.
La IA solo crea valor cuando funciona el producto que la rodea. Cubro las interfaces, los servicios, los datos, las integraciones y la infraestructura necesarios para convertir una idea bien enfocada en software que se puede desplegar y operar.
Esto mantiene las decisiones cerca del resultado y evita dividir la primera versión entre límites técnicos desconectados.
02 · Stack
Elegir las herramientas para el problema que tenemos delante.
Me adapto a un stack existente o elijo uno pragmático desde cero. Mi mayor experiencia en producción está en Python y AWS, pero veo los lenguajes y las plataformas como herramientas, no como límites.
La primera versión se mantiene deliberadamente enfocada: el sistema completo más pequeño que puede entrar en el flujo real y producir información útil.
03 · Experiencia relevante
Servicios backend, pipelines de datos, workers e infraestructura.
Un ejemplo confirmado en producción combinaba servicios backend en Python, recopilación y procesamiento de datos web, sistemas de workers, PostgreSQL, Redis, infraestructura en AWS, Docker, Terraform y GitLab CI/CD.
Leer el caso de la plataforma en producción