Ingeniero civil y AI Automation Engineer en gen+ × AECODE. Diseño y opero los flujos que emiten comprobantes, consolidan la cobranza, validan pagos y controlan las clases, sobre una plataforma de automatización propia. Dicto n8n, Python y machine learning en programas certificados con el Colegio de Ingenieros del Perú.
16 proyectos en cinco temas: automatización e IA, producto web, visión computacional, investigación y hardware, e ingeniería civil.
Reemplaza a n8n Cloud en gen+ y AECODE: editor de flujos, piezas de integración, agentes con modelo, memoria y herramientas, y una API con servidor MCP para crear flujos desde Claude. 46 flujos publicados en producción; el despliegue del 17 de setiembre de 2026 pasó sin regresiones sobre 396 nodos reales. GAIA FLOW es una instancia del mismo motor con piezas para gestión vial.
Consulta la base de la organización con RAG sobre pgvector, busca contactos y agenda reuniones; un Apps Script convierte cada reunión en evento de Calendar con correo. A las 7:00 publica la agenda del día. Corre en Agent Flow con 13 nodos y 9 herramientas; tras el bloqueo del número de WhatsApp en setiembre de 2026, los avisos pasan a Telegram.
Conecta por webhook las 5 cuentas Zoom de AECODE: avisa cuando una grabación está lista, controla el plazo de subida a Drive, valida la asistencia contra el padrón y mide la retención minuto a minuto. Inventario de febrero a julio de 2026: 496 sesiones y 1 598 h. Tres de sus procesos están detallados en la sección siguiente.
Scraper con Playwright sobre el portal SEACE que guarda cada convocatoria, calcula su vigencia en 6 estados y pide a Gemini una recomendación de postular o descartar, incluso leyendo el PDF de las bases. Costo de IA menor a US$ 0,50 al mes.
Un modelo multimodal transcribe cada página escaneada (órdenes por defectos, planillas de nivel de servicio, actas, valorizaciones), detecta los documentos y sus campos, y deja corregir todo antes de exportar a Excel. Probado sobre 591 páginas de expedientes públicos con un costo de US$ 2,35. En la evaluación sobre 30 notificaciones reales el contexto corto respondió mejor que el híbrido (56 % frente a 48 %), así que las preguntas de expediente van a SQL y las normativas a RAG.
Plantillas por marca, vista previa y envío desde la cuenta del equipo con la API de Gmail. El módulo de certificados estampa el nombre de cada participante en el PDF y lo envía como adjunto.
Demo de venta: recorrido por la fachada, tour 360 enlazado entre ambientes, planos por tipología y simulador de cuota. Hecha con Three.js y desplegada en Vercel.
Conversa con el viajero y arma un itinerario día a día con perfil de altitud, horarios, costos y experiencias. Para el producto se analizaron 8 915 reseñas de cinco plataformas con NLP. Responsable técnico del equipo fundador.
Las cámaras de la obra pasan por una Jetson Orin Nano Super que detecta el EPP y guarda un clip de 60 s de cada falta. El panel web muestra cámaras en vivo, el feed de alertas, el timelapse y reportes, y envía avisos por WhatsApp. Operó en obra desde mayo de 2026 con un YOLO11s propio de 3 clases (persona, casco y chaleco) y seguimiento por trabajador. Producto de gen+.
Primera versión: app de escritorio que analiza imagen, video o webcam con un YOLOv8 propio de 11 clases y guarda el historial. Incluye control de acceso por reconocimiento facial (DeepFace con ArcFace) con verificación de casco, y un clasificador de narrativas de accidentes con DistilBERT entrenado con reportes públicos de OSHA.
Modelo de barras de un puente de arco atirantado de 51 m en servicio (68 nodos, 398 grados de libertad) para comparar redes de grafos y redes densas como sustitutos del análisis estructural, midiendo lo que el R² no muestra: esfuerzos, equilibrio y condiciones de contorno. En un grafo de diámetro grande conectar nodos lejanos rinde más que sumar capas: 3 capas con atajos a los apoyos superan a 18 sin ellos. Manuscrito en inglés con docentes de la UPC.
Cadena probada en banco: acelerómetro MPU-6050, FPGA Gowin GW1NR-9 programada en Verilog (lectura, display de 7 segmentos y envío por UART), ESP32 y servidor. Un flujo de n8n con un agente Claude redacta el diagnóstico que llega por Telegram. Todavía no se instala sobre una estructura.
Add-in en C# para Revit 2026 con 19 comandos: arma el acero de vigas, columnas (rectangular, L, T y cruz), zapatas y losas aligeradas con la notación peruana (6@10, @15) desde un formulario con vista previa de la sección. También crea pilares a partir de polilíneas de AutoCAD, habitaciones y tabiquería.
Lee el modelo de SAP2000 (.s2k), propone la familia y el tipo de Revit para cada sección y crea niveles, vigas, columnas, arriostres y losas. Con él pasé a Revit la cobertura metálica del Teatro de Yunguyo: 1 472 barras y 492 áreas.
Modelo estructural en Revit con acero de refuerzo y la cobertura importada de SAP2000, armado con mis add-ins. Para la misma obra automaticé en Python la valorización mensual: reproduce el Excel real sin descuadres en 506 partidas, comprobado contra 3 informes. Incluye cronograma en MS Project y control de variación de insumos.
En Python, verificación de tuberías de acero enterradas bajo presión, temperatura, tráfico y sismo, tramo por tramo y con factor de seguridad (casos a 50 bar con acero API 5L X65). En HP Prime, la curva de remanso de un canal por paso directo, integración gráfica o tramos fijos.
Seis procesos de gen+ y AECODE rediseñados de punta a punta: cómo se hacía, dónde se atascaba, el flujo que corre hoy y sus cifras.
Leer las hojas, formularios y reportes tal como están antes de fijar reglas.
El sistema nuevo debe dar la misma cifra que el tablero a mano antes de reemplazarlo.
Una prueba antes del lote, modos que no escriben y lo que actúa hacia afuera nace apagado.
En el punto crítico valida alguien del equipo y queda registrado quién y cuándo.
Guía de uso con capturas, pruebas automatizadas y alertas de datos congelados.
Ninguno de estos procesos tiene aún una medición formal de horas ahorradas; las cifras son de volumen, tiempo de respuesta y exactitud.
Seis sitios que se abren sin cuenta: una demo comercial y material interactivo de clases.
Tour 360, planos por tipología y simulador de cuota para venta inmobiliaria.
ainy-demo-inmersiva.vercel.app
Un modelo de rendimiento que se entrena en el navegador con datos sintéticos de obra.
puente-modelo.vercel.app
El mismo problema de obra con dos modelos, para ver por qué los árboles capturan la curva.
modelos-ml.vercel.app
Detecciones reales de un modelo de EPP sobre fotos de obra, para limpiar el dataset a mano.
taller-falsos-positivos.vercel.app
24 herramientas en 3 grupos con empresa, modelo y dato clave; foto a agosto de 2026.
panel-ias-aec.vercel.app
Guía con 19 conceptos y 6 demos que corren en el navegador, más un reto de repaso por rondas.
ai-talent-fundamentos.vercel.appInstructor en programas de AECODE certificados con el Colegio de Ingenieros del Perú y autor de material para capacitación corporativa. Cada taller se corre de verdad antes de clase y el error real del modelo pasa a ser contenido.
Dicté la mayoría de las sesiones de n8n y diseñé los talleres y flujos demo: flow engineering, manipulación de datos (Set, Code, IF, Switch, Merge), arquitectura de agentes y un asistente de solicitudes multicanal (web, Telegram y correo) probado de punta a punta. Un proyecto aplicado por alumno.
Dicto cerca de la mitad de las sesiones. Python desde cero con un ritual por concepto (predice, corre, investiga, modifica, crea): control de flujo, funciones con Copilot, NumPy y Pandas con Excel, Gantt y curva S con Matplotlib. Seis módulos que llegan a las APIs de Revit y ETABS, machine learning y visión.
Varias sesiones de machine learning y visión computacional: un dashboard Streamlit con 5 modelos de obra, diagnóstico de fallos del detector, dataset propio en Roboflow, data augmentation y reentrenamiento de YOLOv8 en Colab con despliegue de los pesos.
Sesiones de n8n como instructor y material de prompting, investigación con IA, Claude y fundamentos de automatización. Cada pack trae deck, guía, taller y la corrida real hecha antes de clase; una obra ficticia atraviesa todos los talleres.
Capacitación corporativa en IA agéntica, automatización e IA predictiva. Diseñé el flujo de triaje con Gemini de la sesión 2 y las cuatro demos interactivas de la sesión 3 (rendimiento de cuadrilla, XGBoost, visión y falsos positivos). Unos 262 certificados de 10 h emitidos.
Mentoría a becarios y guía interactiva de fundamentos de IA con demos que corren sin API, reto de repaso por rondas y el taller de automatización con un agente de cinco herramientas probado en Telegram.
Del primer flujo en n8n a un agente en WhatsApp con Evolution API: servidor con dominio y HTTPS, agente con memoria y herramientas probado en Telegram. 54 páginas y 4 plantillas ejecutadas en un n8n real, donde aparecieron dos fallas que la validación de esquema no detecta.
Página de apoyo y demo del bucle de un agente (pensar, actuar, observar) que falla a propósito por un permiso faltante y reintenta. No llama a ningún modelo, así que funciona sin internet de sala ni costo de API.
Claude, n8n y los modelos se ejecutan de verdad; el error que aparece, como un informe que dice «en plazo» con 9,9 puntos de atraso en la ruta crítica, se vuelve el contenido.
En Python se parte de código que ya corre, en Colab desde el primer día y con participación cada pocos minutos.
En las sesiones prácticas el grupo avanza junto y se rompe el modelo a propósito para aprender a arreglarlo.
Expedientes con contradicciones, registros con hallazgos y falsos positivos reales de YOLO para practicar la validación humana.
Herramientas usadas en proyectos reales. Al pasar el cursor sobre cada una aparece dónde se usó.
De la oficina técnica de obra a la automatización de operaciones y la docencia en IA.
Relevamiento de procesos, diseño e implementación de automatizaciones con IA, y capacitación en n8n, Python y machine learning para equipos técnicos.