Tu empresa no puede depender de que tú estés encima de todo. Eso no escala.

Banco de Chile — área que cruza pagos contra bases de fraude para responder a la Ley 20.009.

El problema. Cada mes, cruzar las bases de pago contra las de fraude tomaba 50 horas-hombre en una ventana de 3 días, con errores manuales constantes. Un proceso crítico que dependía de que las personas correctas no se equivocaran bajo presión.

Qué hice yo. Lo diseñé y construí yo: el cruce automático, la detección de errores y el informe normativo. No fui un analista más del área — fui quien rehízo el proceso.

Cómo lo repensé. Reemplacé el esfuerzo mensual heroico por una rutina diaria automática que detecta sus propios errores. Lo que antes era una carrera contra el reloj pasó a correr solo, todos los días.

Qué corre hoy. Proceso productivo y estable. El equipo quedó liberado para analizar, no para mover archivos — y el cumplimiento de la Ley 20.009 dejó de depender de un sprint manual.

Dole — necesitaba saber la temperatura interna de containers en tránsito, en condiciones donde no existía un producto comercial que sirviera.

El problema. No había visibilidad de qué pasaba dentro de los containers en ruta. Sin esa data, las decisiones se tomaban a ciegas y los problemas se descubrían cuando ya era tarde.

Qué hice yo. Construí el dispositivo desde cero — hardware, sensórica y electrónica — para medir en condiciones hostiles y enviar la data en tiempo real. Diseño propio, no un equipo comprado y configurado.

Cómo lo repensé. Convertí un punto ciego en un flujo de datos: el container dejó de ser una caja negra y pasó a reportar su estado mientras viaja.

Qué corre hoy. Prototipo funcional operando en terreno. Visibilidad donde antes no la había, para decidir con datos y no con suposiciones.

Induropa — sus planillas de royalties exigían llenado manual y un macro de aprobación que rechazaba cualquier formato que no fuera el suyo.

El problema. El sistema interno obligaba a llenar planillas a mano y validaba con un macro rígido. Horas de digitación repetitiva cada vez, y un proceso que se caía si la persona que lo conocía no estaba.

Qué hice yo. Construí en Python el adaptador que dejaba los datos exactamente en el formato que el macro aceptaba. Entendí el proceso real, no el que estaba en el manual, y lo automaticé.

Cómo lo repensé. Saqué a la persona del medio del trabajo mecánico: los datos llegan listos para aprobar, sin digitación ni errores de formato.

Qué corre hoy. Proceso sin trabajo manual repetitivo. El conocimiento dejó de vivir en una persona y pasó a estar en el sistema.

Distribuidor industrial B2B — su equipo de ventas se ahogaba en consultas repetitivas y su sitio anterior era lento, vulnerable y mal posicionado.

El problema. Las mismas preguntas saturaban al equipo todos los días, robándole tiempo a las ventas que sí importaban. Y el sitio no ayudaba: lento, inseguro y sin tráfico.

Qué hice yo. Mapeé los flujos reales de consulta, separé lo repetitivo de lo que necesita a un humano, y reconstruí el sitio en función de cómo compra de verdad un cliente B2B. El diseño de todo el journey fue mío.

Cómo lo repensé. Lo repetitivo pasó a responderse y calificarse solo; el equipo quedó libre para las consultas que cierran ventas. El sitio nuevo se construyó alrededor del recorrido de compra, no de la estética.

Qué corre hoy. Atención funcionando sin sumar gente, leads llegando calificados al equipo, y un sitio nuevo con su conversión medida en vez de adivinada.