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Implementador de IA y Automatización · QA de sistemas con IA

IA que llega a operación,
probada antes de entregar

Llevé el costeo de una empresa de 3–5 días de rezago a mismo día con OCR e IA sobre más de 150 hojas diarias. Opero un agente telefónico con RAG en producción y diseñé el programa interno de formación en IA de mi empresa.

150+ hojas al día sin capturista
17/26 certificados en mi programa de IA
32 llamadas simultáneas con IA
15+ años enseñando tecnología
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Carlos Presuel
Casos de estudio

Problema, mi parte y resultado

CICSA · Nov 2025 – actual

Costeo con OCR e IA

Problema

La captura manual de 150 hojas tomaba unos 3 días y, al terminar, ya había otro lote igual. El costeo iba de 3 a 5 días atrasado.

Mi parte

Sistema codiseñado con otro desarrollador. Yo hice la capa de IA y OCR, el agente que conecta cualquier escáner por WebSocket (app de escritorio para cada oficina) y el analista de IA que redacta informes ejecutivos.

Cómo funciona

OCR de reportes digitales y manuscritos (Azure AI + Gemini) → conciliación para saber qué órdenes cobrar, con qué equipo y personal → un segundo modelo verifica las cifras de cada informe.

Resultado

Costeo el mismo día. Más de 150 hojas diarias sin capturista; lo usan 5 personas en varios puntos de operación.

Python Azure AI Gemini WebSocket HITL
Visor del sistema de costeo con OCR
TRIV (remoto) · Jun 2026 – actual

Agente telefónico con RAG

Problema

El sistema de voz anterior, en Node.js, fallaba en producción.

Mi parte

Reconstruí el backend en Python/asyncio sobre Asterisk y el panel de operación.

Cómo funciona

Deepgram (voz a texto) → Claude con un RAG por campaña (Voyage AI + pgvector) → Cartesia (texto a voz). Si el dato no está en los documentos, el agente dice "no tengo ese dato" y pasa a un humano. Si un proveedor falla, entra uno de respaldo.

Resultado

4 campañas en paralelo con 8 llamadas simultáneas cada una, remarcación automática cada 300 s y costo medido por encuesta completa (~$1.28 USD con voz).

Python FastAPI Asterisk RAG pgvector Playwright
CICSA · 2025 – actual

Programa de formación en IA

Problema

La empresa quería que sus equipos usaran IA en el trabajo diario, no solo que la probaran.

Mi parte

Diseñé, impartí y califiqué el programa. También redacto las políticas de uso de IA y las reglas de certificación.

Cómo funciona

4 niveles sobre Google Workspace + Gemini: tronco común, automatización con Apps Script, datos y dashboards, y agentes. La evaluación es práctica y no aprueba a todos.

Resultado

17 personas certificadas de 26 en 3 generaciones. Los egresados siguen usando IA en sus procesos.

Gemini Apps Script Diseño instruccional Gobernanza de IA
Sesión del programa de formación en IA
Clínica oftalmológica · 2026

Auditoría de seguridad antes del lanzamiento

Problema

La plataforma de la clínica (Next.js + Supabase) iba a salir a producción con datos de pacientes.

Mi parte

Dirigí la auditoría y revisé cada corrección antes de desplegarla.

Cómo funciona

Semgrep más 3 modelos auditores de solo lectura. Las correcciones las hicieron agentes por lotes y yo revisé cada diff.

Resultado

2 vulnerabilidades críticas de secuestro de cuenta cerradas, RLS e índices endurecidos, OTP atómico y lint de 35 a 1 aviso, con ~$0.40 USD de costo de IA.

Supabase RLS Next.js Semgrep QA
Cómo trabajo

IA para construir, QA para entregar

Servidor MCP propio

Escribí en TypeScript un servidor MCP que integra Gemini (Vertex AI) en Claude Code, para pedir segundas opiniones y análisis largos sin salir del flujo de trabajo.

Agentes por rol

Trabajo con agentes especializados (arquitecto, programador, QA, DevOps) y hooks que sincronizan el contexto entre mis computadoras.

Tareas delegadas con costo medido

Un harness propio delega el trabajo mecánico a modelos baratos (Gemini, OpenAI, DeepSeek) en copias aisladas del repo. Yo escribo el spec con criterios de aceptación, reviso el diff y cada tarea registra su costo.

QA antes de entregar

Pruebas de carga, verificación visual con Playwright, auditorías con varios modelos y un segundo modelo que revisa las cifras. Si no se probó con datos reales, no está listo.

Trayectoria

De la robótica a la IA en producción

2010 Instructor de robótica — Microbotix (hoy Robotix)

Empiezo a enseñar robótica y programación.

2018 Freelance

Soporte técnico, sitios web y, después, automatización con IA.

2021 – 2025 Docente — Instituto Gardner

Equipos campeones nacionales en 2023 y 2024; asesor de equipos ganadores en WRO Panamá e Infomatrix Colombia.

2025 QA Engineering Bootcamp — TripleTen

Pruebas funcionales, de APIs y automatización.

Nov 2025 Implementador de IA y Automatización — CICSA

Costeo con OCR e IA, programa de formación y gobernanza de IA.

Jun 2026 Ingeniero de IA de voz — TRIV (remoto)

Agente telefónico con RAG en producción.

Tecnologías

Stack que uso en producción

IA y agentes

Claude Gemini OpenAI RAG pgvector Voyage AI Deepgram Cartesia Asterisk OCR

QA

Playwright Cypress Postman Semgrep Jira Pruebas de carga

Backend

Python FastAPI asyncio Node.js Express TypeScript

Datos

PostgreSQL Supabase (RLS) MySQL SQL Server MongoDB Power BI

Frontend

Next.js React Tailwind CSS

Cloud y DevOps

AWS (EC2) Azure AI Vertex AI Docker GitHub n8n
Carlos enseñando robótica Carlos en su espacio de trabajo
Sobre mí

Ingeniero que enseña lo que construye

Soy Ingeniero Mecatrónico. Pasé más de 15 años enseñando robótica y llevando equipos a competencias internacionales; ahí aprendí a validar cada prototipo antes de presentarlo.

Hoy aplico lo mismo a la IA: un sistema no está listo hasta que se probó con datos reales, y una herramienta no sirve hasta que el equipo la usa sin mí.

Mecatrónica QA Docente IA aplicada
Currículum

Mi CV en dos páginas

Con cifras que se pueden verificar. Disponible en español e inglés.

Descargar CV (español) Download CV (English)

Contacto

¿Tienes una vacante o un reto con IA?

Escríbeme y te respondo por WhatsApp o correo.

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