Proyectos

Una muestra. No es todo el trabajo.

Estos seis casos se pueden contar en público. Los números cubren el resto: entregas en producción, años enviando, y trabajos de agencia que no aparecen aquí.

El trabajo de agencia suele salir a nombre de la agencia, así que casi nunca publico la URL del cliente. Los números dan la escala; los casos, cómo acoto, entrego y mido.

La práctica en números

40+

entregas en producción

20+

trabajos de agencia no listados

años enviando software en vivo

casos escritos en esta página

Seis casos que puedo explicar en público

No es un catálogo. Cada ficha es un proyecto que puedo contar sin romper un NDA.

Aplicación web

60%

menos tiempo en reporting

Proyecto conceptualAplicación web

Panel de analítica SaaS

El reporting del lunes, sin el ritual de la hoja

La situación

Un equipo B2B de 12 personas exportaba los lunes desde cinco herramientas a hojas de cálculo. El miércoles ya nadie se fiaba del todo de los números.

Qué se entregó

Un panel en vivo: CRM, facturación, producto, soporte y anuncios en la misma vista, con los filtros que ya usaban.

60%

menos tiempo en reporting

5→1

fuentes en una vista

personas en el equipo

El resultadoEl reporting del lunes dejó de ser medio día. La página es la fuente.

Stack

ReactTypeScriptRechartsNode.jsPostgreSQL

Integración de IA

80%

consultas respondidas solas

DOC · 12

Proyecto propioIntegración de IA

Asistente de conocimiento con IA

Respuestas desde vuestros docs, no de memoria

La situación

Soporte repetía las mismas preguntas de producto con docs sueltos. Quien entraba tardaba semanas en sonar seguro.

Qué se entregó

Preguntas y respuestas internas sobre la documentación, con respuestas que vuelven a la página de origen.

80%

consultas respondidas solas

Docs

única fuente de conocimiento

4 sem.

del brief a la salida interna

El resultadoLa mayoría de tickets repetidos no llegan a una persona. El equipo sigue dueño de los docs; el asistente los lee.

Stack

Next.jsOpenAI APISupabaseTailwindVercel

Sistema a medida

flujos manuales automatizados

Proyecto conceptualSistema a medida

Automatización de procesos

Catorce pases, una pantalla de ops

La situación

Una pyme de logística encadenaba 14 pases por correo y hojas. Los errores salían como carga mal hecha, no como ticket.

Qué se entregó

Esos 14 flujos automatizados: cola, reintentos y una pantalla simple para excepciones.

flujos manuales automatizados

20 h

ahorradas cada semana

<1%

de error, antes 8%

El resultadoEl equipo solo toca los casos que piden criterio.

Stack

PythonFastAPIPostgreSQLReactCelery

Sitio web

10 días

de Figma a producción

Proyecto de agenciaSitio web

Web de marketing SaaS

Su marca. Su cliente. Mis manos en el build.

La situación

Una agencia tenía el Figma cerrado y fecha de lanzamiento. Su equipo ya estaba en otros retainers.

Qué se entregó

Web de marketing al píxel, responsive, con el alta de prueba conectada al producto.

10 días

de Figma a producción

4,2%

conversión a prueba, mes uno

menciones mías ante el cliente

El resultadoLa agencia entregó a su nombre. No entré en ninguna llamada con el cliente.

Stack

Next.jsFramer MotionContentfulTailwind

Sistema a medida

70%

menos idas y vueltas

Proyecto propioSistema a medida

Portal de clientes

El estado, sin otro hilo de correo

La situación

Las actualizaciones vivían en hilos largos. «¿Por dónde vamos?» se comía la tarde.

Qué se entregó

Portal de autoservicio: facturas, estado, archivos y un hilo corto por trabajo.

70%

menos idas y vueltas

Autoservicio

facturas y estado

8 sem.

incluida facturación

El resultadoEl cliente mira el portal primero. El correo es para decidir, no para perseguir el estado.

Stack

ReactSupabaseStripeTypeScript

Integración de IA

94%

de precisión en la extracción

Proyecto conceptualIntegración de IA

Herramienta de inteligencia documental

Primera pasada del modelo, última de una persona

La situación

Abogados sacaban campos a mano de PDFs sin estructura, caso a caso, durante horas.

Qué se entregó

Subir, extraer, revisar. Campos estructurados con confianza y un paso de confirmación.

94%

de precisión en la extracción

3 h+

ahorradas por caso

Humano

sigue en el circuito

El resultadoEl modelo hace la primera pasada. Una persona solo corrige los casos límite.

Stack

PythonAnthropic ClaudeFastAPIReact

Cómo leer esta página

Esta página es una muestra

El trabajo de agencia suele salir a su nombre, así que no verás una URL de cliente. Los seis casos son lo que puedo contar; los números de arriba cubren el resto.

Números antes que ambiente

Me importa qué cambió después del lanzamiento — tiempo, conversión, errores — no solo que una pantalla se vea terminada.

La misma forma que tu proyecto

Cada caso sigue cómo trabajaría contigo: situación clara, un build definido, puntos de control y un resultado que puedes comprobar.

¿Estás construyendo algo parecido?

Cuéntame la situación y la fecha. Te diré si puedo ayudar y cómo lo partiría en etapas.

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