Automatización de procesos
Flujos que conectan datos, documentos, herramientas y modelos para reducir tareas repetitivas.
- Automatizaciones
- Clasificación y extracción
- Generación de documentos
- Integraciones entre servicios
Aplico Inteligencia Artificial a desarrollo, automatización, texto, datos, imagen, vídeo, agentes y herramientas internas. El objetivo no es “usar IA”, sino identificar dónde aporta valor, construir una solución y comprobar que realmente ahorra tiempo, reduce trabajo repetitivo o crea una capacidad nueva.
Mi trabajo con IA combina estrategia, experimentación y ejecución. Puedo analizar un proceso, diseñar un prototipo, conectar APIs, crear una aplicación interna, automatizar tareas, construir asistentes especializados o integrar generación de contenido dentro de un flujo de negocio.
Actualmente curso un máster en Inteligencia Artificial en la Universidad de La Rioja y utilizo estas herramientas de forma transversal en marketing, desarrollo, producción visual, automatización y creación de productos digitales.
Flujos que conectan datos, documentos, herramientas y modelos para reducir tareas repetitivas.
Desarrollo rápido de herramientas internas, dashboards, utilidades y productos web con IA integrada.
Sistemas para resumir, estructurar, buscar, transformar y generar información a partir de contenidos propios.
Generación, edición y automatización visual integrada en procesos de comunicación y producción.
Sistemas que ejecutan tareas, usan herramientas y encadenan acciones bajo reglas y supervisión.
Ayudo a equipos a entender qué herramientas usar, cómo incorporarlas y qué controles mantener.
El vibe coding cambia el foco de escribir cada línea a dirigir el desarrollo mediante lenguaje natural: definir el objetivo, aportar contexto, pedir a la IA que genere y modifique código, ejecutar, probar y seguir refinando. Para proyectos reales lo trabajo con una capa de ingeniería responsable: arquitectura, revisión, pruebas, control de versiones, seguridad y validación antes de desplegar.
Objetivo, usuario, flujo y restricciones.
Contexto, datos, arquitectura y comportamiento esperado.
La IA produce código, componentes y cambios iterativos.
Ejecución real, errores, seguridad, rendimiento y UX.
Publicación, monitorización y evolución del producto.
No hace falta que llegues con una solución definida. Podemos empezar por el problema, valorar si la IA tiene sentido y diseñar la forma más simple de probarlo.