CTO Fraccional

CTO Fraccional para
AI y Machine Learning

Ayudo a founders de startups SaaS a llevar AI a producción. Del ML clásico a RAG y agentes. Trabajo con equipos en US y Latam.

20+
Años Exp.
30+
Empresas
USA
& LATAM
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¿Por qué contratar un CTO Fraccional para AI/ML?

Lanzá Funcionalidades AI en Semanas, No en Trimestres

Basta de POCs abandonadas en un repo. Te ayudo a lanzar pipelines RAG y agentes listos para usuarios reales.

Reducí Costos de AI en un 60% Sin Sacrificar Calidad

Optimizá inferencia, reducí tokens, dimensioná bien tu infra. Ahorros típicos: US$10K-US$30K/mes.

Evitá Errores de US$200K

Alucinaciones, privacidad, compliance, escalabilidad—son problemas que ya vi y resolví. 25+ años operando sistemas en producción.

Casos de Estudio en Arquitectura de AI

CTO · MateBio

GraphRAG para Startup TechBio

Lideré la transformación de datos crudos de un knowledge graph biomédico en una plataforma escalable, defendible y comercialmente viable. MateBio ofrece herramientas con AI que permiten a investigadores de laboratorio en empresas de biotech y pharma explorar relaciones biológicas complejas mediante consultas en lenguaje natural y visualizaciones interactivas.

  • Diseñe la arquitectura de un agente LLM multi-tool que convierte preguntas biomédicas en lenguaje natural en consultas Cypher validadas sobre un knowledge graph en Neo4j que integra más de 80 fuentes de datos, con reconocimiento de entidades, trazabilidad de procedencia y puntuación de confianza.
  • Construí un motor híbrido de resolución de entidades que mapea términos imprecisos ("p53", "cáncer de mama") a identificadores exactos del grafo, combinando NER biomédico heurístico, búsqueda full-text y vectorial por tipo, y desambiguación con un modelo chico.
  • Sumé una capa de analítica de biología de sistemas: centralidad con Graph Data Science (PageRank y personalized PageRank sobre proyecciones pre-computadas) más un servicio de cohortes de EHR sintético que genera "Spoke signatures" para rankear genes y vías a partir de cohortes clínicas.
  • Construí ingesta de datos multimodal para que los investigadores pudieran sumar sus propios datos junto al grafo: RAG de documentos PDF y URL, más análisis de CSV y ómicas con diagramas mermaid generados automáticamente.
  • Desplegué la plataforma en dos nubes (AWS y GCP, cada una con Neo4j y PostgreSQL) con CI/CD en Terraform, migraciones de base de datos automáticas y un camino de migración cross-cloud probado.

Líder y Arquitecto · Xogito

AI para Automatización de FinOps

Lideré el desarrollo de un chatbot con AI para una startup de FinOps en Seattle. La plataforma ayuda a equipos enterprise a atribuir, presupuestar, monitorear y optimizar el gasto en AI entre proveedores.

  • Abstracción multi-proveedor sobre OpenAI, Anthropic y AWS Bedrock: razonamiento, RAG, generación de imágenes.
  • Instrumenté el chatbot como una aplicación GenAI representativa, mostrando cómo la plataforma trackea uso por proveedor, consumo de tokens y atribución de costos sobre tráfico real de la aplicación.
  • Streaming de tokens, indicadores de progreso de tool calls e historial persistente para que consultas largas se sientan rápidas y transparentes.
  • Aislamiento por workspace y control de acceso por rol para soportar despliegues multi-tenant enterprise desde el día uno.
  • MVP en un mes reusando componentes e infra existentes—clientes tempranos y validación de product-market fit sin rediseñar todo.

Explorá más de mis experiencias como CTO Fraccional...

Ágora

Un agente de AI que conoce tu empresa, no otra demo.

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Servicios GenAI

Implementación de Pipeline RAG

RAG listo para producción en 8-12 semanas, con bases vectoriales, búsqueda híbrida, ciclos de evaluación y observabilidad para mejorar la calidad de las respuestas.

Desarrollo de Flujos de Trabajo Agénticos

Agentes que realmente funcionan. Soporte al cliente, asistentes de investigación, tareas complejas de múltiples pasos.

Optimización de Costos de LLM

Bajá costos de inferencia 60%+. Optimizá prompts, implementá caching, dimensioná modelos, cambiá de proveedores cuando convenga.

Pipeline de POC AI → Producción

Resucitá esos POCs abandonados. Agregá guardrails, monitoreo, compliance y escalabilidad para que generen ingresos.

Fine-Tuning y Personalización de Modelos

Cuando los modelos base no alcanzan, fine-tuning para tu dominio. Mejor calidad, menor costo, menos latencia.

Estrategia de Integración de AI

OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, Azure—te ayudo a elegir, arquitectar y cumplir compliance sin perder velocidad.

Estrategia de AI: De ML a Modelos Fundamentales

El panorama de AI cambia cada semana. Te ayudo a elegir el enfoque correcto para tu problema, empezando siempre por lo más simple y barato que pueda validar tu hipótesis.

  • ML Tradicional: Para problemas estructurados con datos limpios. A veces no necesitás un LLM.
  • Modelos Fundamentales: Cuando necesitás entender o generar lenguaje natural.
  • RAG: Para conectar tu base de conocimiento con capacidades de AI.
  • Flujos Agénticos: Automatización de tareas complejas con múltiples pasos y decisiones.
  • Fine-Tuning: Cuando los modelos generales no alcanzan y necesitás algo a medida.

La idea es simple: arrancar chico, validar rápido, escalar lo que funciona.

¿Este Sos Vos?

Si alguno de estos desafíos de AI te suena familiar, hablemos:

¿Gastaste más de US$50K en POCs de AI que nunca llegaron a producción?

¿Tus costos de LLM están aumentando de US$5K a US$30K/mes sin un ROI claro?

¿Las alucinaciones y problemas de precisión hacen que tus funcionalidades de AI no sean confiables?

¿Tus competidores están lanzando funcionalidades de AI mientras vos estás evaluando proveedores?

¿Tu equipo de ciencia de datos no puede llevar modelos a producción?

¿Necesitás navegar privacidad de datos, cumplimiento normativo y seguridad para sistemas de AI?

Si marcaste aunque sea una casilla, hablemos.

Reservá tu Consulta Gratuita

Opciones de Contratación

Desde evaluación de AI hasta un MVP acotado y liderazgo completo de ingeniería de AI. Precios claros, sin sorpresas.

Evaluación de AI

US$4K única vez

Entendé qué vale la pena construir. Revisión de oportunidad, datos, arquitectura, riesgos y camino a producción antes de comprometerte con un retainer.

  • Revisión de preparación y arquitectura de AI
  • Mapa de riesgos de POC a producción
  • Plan de implementación priorizado
MÁS POPULAR

Asesoría + MVP de AI

US$5K-8K/mes

Te ayudo a decidir y probar que funciona. Estrategia, proveedores, arquitectura, costos y un MVP o POC acotado de AI por mes.

  • Sesiones semanales de estrategia de AI
  • Orientación en selección de proveedores y modelos
  • Revisiones de arquitectura y diseño
  • Implementación de MVP o POC acotado

CTO de AI Integrado

US$10K-15K/mes

Yo manejo tu área de ingeniería de AI. Soy dueño del roadmap, lidero a tus ingenieros, entrego features de AI en producción y cargo con la responsabilidad técnica.

  • Todo lo de Asesoría + MVP de AI, más...
  • Desarrollo práctico de RAG/agentes
  • Despliegue y monitoreo en producción
  • Capacitación del equipo y transferencia de conocimientos

Todos los compromisos comienzan con una consulta gratuita para evaluar el ajuste y definir el alcance de tus necesidades de AI.

¿Querés empezar con algo más chico? Arrancá con una Evaluación Técnica (US$4K) — cubre preparación para AI junto con el resto de tu stack.

Preguntas Frecuentes sobre AI

¿Cómo manejás las alucinaciones?

Varias capas: RAG con fuentes verificadas, puntuación de confianza, validación de output, human-in-the-loop para decisiones críticas. Para casos de alto riesgo, guardrails y fallbacks.

¿OpenAI, Anthropic o AWS Bedrock?

Depende. Evalúo: calidad del modelo para tu tarea, latencia, residencia de datos, costo a escala, vendor lock-in. La respuesta suele ser "empezá con uno, preparate para cambiar".

¿Fine-tuning o RAG?

RAG agrega info relevante a los prompts—ideal para conocimiento que cambia seguido. Fine-tuning entrena el modelo con tus datos—para tareas muy especializadas. Empezá con RAG (más rápido, más barato). Fine-tuning solo si RAG no alcanza.

¿Cuántos datos necesito?

RAG: lo que tengas documentado. Fine-tuning: 500-5,000 ejemplos buenos. Entrenar desde cero: millones (no lo hagas). La mayoría sobreestima—los modelos base ya son muy capaces.

¿Podés llevar mi POC a producción?

Sí, es uno de mis servicios core. Agrego monitoreo, manejo de errores, rate limiting, controles de costos, compliance, escalabilidad. Tiempo típico: 6-10 semanas de POC a producción real.

¿Privacidad y compliance?

Anonimización, despliegue on-premise o nube privada, audit logging. GDPR, HIPAA, SOC 2 según necesites. Para datos sensibles, puedo arquitectar sistemas que nunca mandan raw data a LLMs externos.

¿Y si los costos se van de las manos?

Controles desde el día uno: optimización de prompts, caching, rate limiting, modelos bien dimensionados, dashboards. Alertas automáticas cuando se pasan umbrales. Reducciones típicas: 40-70% sin perder calidad.

Charlemos sobre tu proyecto de AI

30 minutos para entender tu situación y ver si tiene sentido trabajar juntos. Sin compromiso, sin pitch de ventas.

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