Piloto antes de producción
Alcance pequeño, plazo corto y métricas acordadas antes de empezar. La decisión de seguir es tuya, con los números sobre la mesa.
Acerca de
Osney A. de Souza, ingeniero de IA
Ingeniero de IA en Joinville, Brasil, con cinco años de desarrollo de software y sistemas de IA en producción. Quien atiende tu proyecto es quien lo diseña y escribe el código.
01Qué hace hoy
Construye y opera en producción una plataforma de auditoría asistida por modelos de lenguaje. Lee documentos no estructurados (PDF escaneados, Excel, archivos bancarios, CSV), responde citando la fuente (RAG con embeddings y pgvector) y usa agentes con tool calling, MCP y salidas estructuradas.
Modelos locales y en la nube trabajan en cascada, elegidos por costo, y un filtro de confidencialidad decide qué puede ir a la nube. Miles de pruebas automatizadas, CI/CD y monitoreo con Prometheus y Grafana sostienen la operación.
02La regla central
El modelo nunca produce el número final. Los valores vienen de la lectura del documento o de un recálculo en código, y un verificador determinista veta los mapeos incorrectos.
Es la misma regla de todos los proyectos de este sitio: la IA acelera la lectura y la interpretación; la verificación la hace código que se puede auditar.
03Antes de eso
- Visión por computadora a gran escala. Lectura de placas (LPR) con redes neuronales convolucionales en videovigilancia con petabytes de video por día, y búsqueda semántica sobre los metadatos.
- Sistemas y aplicaciones. Back-end en Node/Express, NestJS, .NET y Java/Quarkus; apps en Flutter, React Native, Kotlin y Swift; infraestructura en AWS EKS y GitHub Actions.
- Automatización industrial. Bots en Python, SAP HANA e integración entre ERP y planta.
- Trabajo remoto para una empresa de EE. UU. Pagos con Stripe, comunicación con Twilio y observabilidad con OpenTelemetry.
04Proyectos y formación
Proyecto de análisis de riesgos climáticos para ESG, con PostGIS, scikit-learn y SHAP para explicar cada predicción.
Estudia Ingeniería de Software en la Univille, con egreso previsto en 2027.
Herramientas del día a día
- Python
- PostgreSQL y pgvector
- Ollama y modelos locales
- OpenAI y Anthropic
- OCR y visión por computadora
- FastAPI
- Flutter
- Docker y Kubernetes
- Prometheus y Grafana
05Cómo se conducen los proyectos
Cada número con su origen
Todo valor que entra en tu sistema tiene de dónde vino: celda, página, línea o cálculo. Lo que no cuadra va a revisión.
Confidencialidad y privacidad
Acuerdo de confidencialidad, acceso mínimo y, cuando el dato es sensible, modelos que corren en tu servidor.
Sin conflictos de interés
Los proyectos que puedan entrar en conflicto con compromisos profesionales existentes se rechazan en el diagnóstico, con transparencia.
Contacto
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