Dixit Jain, Ingeniero de IA y consultor de automatización. La mayoría de la IA se detiene en la demo. Yo construyo la parte que perdura.
Diseño agentes de IA, sistemas de recuperación de información y automatizaciones conectadas a las herramientas de tu negocio. Desde la arquitectura hasta una aplicación funcional.
Lo que construyo
Cuatro capas del mismoproblema.
La mayoría de los encargos empiezan en una de ellas y acaban tocando dos. El modelo rara vez es la parte difícil.
Ingeniería de IA
Sistemas agénticos: agentes que deciden y actúan, recuperación que responde desde tus documentos, y voz que sostiene una conversación. Más el trabajo de fiabilidad que decide si algo de eso sobrevive al contacto con usuarios reales.
- Aplicaciones LLM y agentes de IA
- Orquestación multiagente
- RAG y recuperación híbrida
- +4 more
Ingeniería de automatización
El trabajo entre sistemas. La mayor parte del dolor operativo no es una funcionalidad que falta, es una persona moviendo datos de una herramienta a otra y olvidándose de vez en cuando.
- Automatización de flujos con n8n
- Automatización de CRM y ERP
- Captura, enrutado y seguimiento de leads
- +4 more
Sistemas de IA para crecimiento e ingresos
Automatización apuntada a los ingresos. Cualificación, personalización y segmentación son problemas de IA con una cifra de ingresos asociada, lo que los hace los más fáciles de justificar.
- Cualificación y puntuación de leads con IA
- Agentes comerciales y secuencias de seguimiento
- Campañas personalizadas a volumen
- +4 more
Sistemas de negocio a medida
El sistema de registro, ajustado al negocio y no al revés. Normalmente ERPNext, normalmente porque el flujo estándar no describe cómo opera de verdad esta empresa.
- Personalización de ERPNext y Frappe
- Flujos industriales y solares
- Flujos comerciales y de proyecto
- +3 more
I work directly with you on architecture and implementation. Scope, responsibilities, and any additional contributors are agreed before an engagement starts.
Sistemas que construyo
El trabajo es todo elflujo, no un paso.
Un modelo que responde bien es una funcionalidad. Un lead que llega a medianoche y alcanza a la persona correcta con contexto antes de enfriarse es un sistema.
Llega un lead y nada espera a una persona
Cualificación, escritura en el CRM, respuesta personalizada y seguimiento ocurren todos antes de que nadie abra el buzón. El comercial recibe un aviso con contexto en lugar de una fila que triar.
Hablar de tu flujo de trabajoLead entrante workflow. Flujo principal: Llega el lead, después La IA cualifica, después CRM actualizado, después Respuesta personalizada, después Comercial avisado. Rutas conectadas: Enriquecimiento alimenta La IA cualifica; Secuencia de seguimiento como ruta condicional desde Respuesta personalizada.
Proyecto de cliente
Proyectos de clientes. Sistemas prácticos.
Brandry
Describe tu negocio en una frase y Brandry construye una web real y lista para móvil. Sin código, sin diseñadores, sin jerga.
De una indicación a una web en vivo
MarqHire AI
Plataforma de selección que analiza currículos, los puntúa frente a una oferta y realiza las entrevistas de primera criba por voz.
Cribado automatizado de principio a fin
LawBot Africa
Plataforma legal con IA para jurisdicciones africanas: un asistente que responde en lenguaje claro, un generador de contratos y un analizador de documentos, en un mismo espacio de trabajo.
Consultar, redactar y revisar en un mismo espacio
Sobre mí
Sistemas que sobrevivena usuarios reales.
No un portafolio de demos. Un registro de sistemas de IA diseñados, entregados y todavía en producción.
Las demos son fáciles. Producción es el trabajo.
La mayoría de los proyectos de IA mueren entre el notebook y el despliegue. Yo construyo la parte que sobrevive: evaluación, planes alternativos, observabilidad y sistemas robustos que se comportan cuando llegan usuarios reales.
Primero el problema de negocio, luego el modelo.
Cada sistema que entrego arranca en un dolor operativo: leads que se pudren en un buzón, colas de soporte desbordadas, conocimiento atrapado en PDF. Desde ahí trabajo hacia atrás hasta la arquitectura más pequeña que lo elimina.
Full stack, de principio a fin.
Orquestación de agentes en LangGraph, recuperación sobre búsqueda híbrida, back-ends en FastAPI y front-ends en React. Una sola persona es dueña de todo el sistema, así que nada se pierde en el traspaso.
Cómo construyo
Understand, architect, build, evaluate, ship, improve. The same loop for every system, whether it is a job or something shipped alone.
Leer el procesoDecide qué construir y qué dejar fuera.
Consultoría práctica de IA para mejorar un proceso, probar una idea o recibir una segunda opinión técnica.
¿Qué merece la pena construir?
Evalúa viabilidad, datos, arquitectura y compra frente a desarrollo propio. A veces conviene simplificar el proceso primero.
Evaluar preparación para automatizarSolicitar una consulta de IAExplorar servicios técnicosBajo el capó
Las herramientas, y el bucleen el que funcionan.
Cada herramienta con la que entrego, conectada igual que se conecta el trabajo, y el bucle de razonamiento bajo cada sistema agéntico que construyo.
The map · drag a node to explore
drag nodes · hover to explore
The loop · every system runs this
User
Query, voice, or event
Agent
LangGraph orchestrator
Reasoning Core
LLM · tools · memory
Vector DB
Hybrid semantic retrieval
Response
Grounded and cited
Dónde compensa
¿En qué te puedo ayudara automatizar?
Si una de estas frases se ha dicho en tu empresa este trimestre, es un sistema que ya tiene forma.
Entran leads y nadie hace seguimiento.
Cualificación y enrutado automatizados, con una primera respuesta que sale en minutos.
El equipo comercial se pasa el día actualizando el CRM.
Registros escritos por el pipeline, para que el CRM sea un subproducto del trabajo y no un segundo empleo.
Las mismas preguntas de clientes llegan a una persona cada día.
Un asistente anclado en tus propios contenidos, que escala solo lo que debe escalar.
Encontrar cualquier cosa implica rebuscar entre documentos.
Recuperación sobre tus archivos que responde con una cita en lugar de con una carpeta.
Las campañas son imposibles de personalizar a volumen.
Primero el enriquecimiento y después la generación por registro, para que la personalización tenga hechos detrás.
Los datos de cliente están repartidos en cuatro sistemas.
Integración y deduplicación hacia un único registro que cada sistema pueda leer.
Los procesos clave siguen corriendo sobre hojas de cálculo.
El proceso trasladado al sistema de registro, conservando los pasos que la gente inventó fuera de él.
El trabajo en el ERP es manual y nadie se fía de los informes.
ERPNext personalizado al flujo real, con automatización entre él y todo lo que lo rodea.
La gente copia datos entre sistemas todo el día.
Sincronización por eventos, con una cola de revisión para los casos que no debería decidir una máquina.
El contenido lleva demasiado tiempo, así que se para.
Un pipeline de investigación, generación y publicación que sobrevive a una semana cargada.
Las llamadas de soporte se comen la capacidad del equipo.
Agentes de voz en las llamadas repetitivas, con un traspaso en caliente que se lleva el contexto.
Hay presupuesto de IA y ninguna idea de hacia dónde apuntarlo.
Un encargo corto que encuentra dónde la automatización se paga sola, antes de construir nada.
Contacto
¿Tienes un flujo de trabajoque merece automatizarse?
Disponible para consultoría y desarrollo de IA independientes
Disponible para consultoría y desarrollo de IA independientes.