Franco Ugarte — AI Solutions ArchitectConstruyo IA aplicada que convierte datos y procesos en decisiones accionables.

Los ERPs eran demasiado grandes para una sola ventana de contexto

Cada pregunta implicaba análisis manual sobre ERPs y CRMs que nunca fueron pensados para responder directamente, y encontrar la tabla correcta antes de ejecutar una consulta era en sí mismo un proyecto de investigación.

Una capa semántica, luego recuperación híbrida

Construí IA que encuentra los datos correctos por sí sola y revisa su propio trabajo antes de responder, así que decisiones que antes necesitaban un especialista ahora solo necesitan una pregunta.

Definí la estrategia de LLM y RAG híbrido: una capa semántica sobre cada tabla, columna y término de negocio; recuperación híbrida combinando búsqueda vectorial, BM25 y reranking para la selección de esquema; y un ciclo de validación y reintento con LangGraph que llevó la precisión de decisiones de cerca del 60% ingenuo a más de 85%. Listas de acceso de solo lectura, seguridad a nivel de fila y enmascaramiento de PII lo mantuvieron seguro, con evals corriendo como gate de CI antes de cada despliegue. Lideré al equipo técnico de 5 personas en todo esto.

Reportes que tardaban cinco minutos

Los reportes lentos y los procesos manuales eran el costo diario. Cada decisión esperaba a una consulta, y cada consulta esperaba a una infraestructura que nunca se había re-modelado para el volumen que ahora manejaba.

Un modelo de datos reconstruido para escalar, luego automatización predictiva

Reconstruí los datos detrás de sus reportes para que lo que antes tardaba cinco minutos ahora tarde seis segundos, y encima agregué automatización que predice resultados en vez de solo reportarlos.

Re-modelé la arquitectura de datos y ajusté el DAX para reportes hasta 50× más rápidos, reduciendo el tiempo de respuesta de días a minutos. Sobre eso: OAuth 2.0, pruebas automatizadas, revisiones de código, CI/CD y balanceo de carga para consultas de alto volumen, además del modelo de datos y el ETL detrás de una plataforma de automatización de siniestros y casos. La automatización predictiva ahorró a los clientes más de 600 horas al año, con más de 30% de eficiencia en los primeros pilotos.