Tu estrategia de IA fracasará si tu base de datos es débil.
Ayudo a empresas a cerrar la brecha entre plataformas de datos, equipos de ingeniería y ejecución del negocio — para que la tecnología genere impacto real.
Confiado por scaleups de Serie B a pre-IPO · Probado a escala de petabytes · Varsovia, Polonia · Remoto en todo el mundo
La mayoría de las empresas no tienen un problema de IA.
Tienen un problema de ejecución de datos.
El modelo no es el cuello de botella.
El proveedor cloud no es el cuello de botella.
La herramienta de dashboards no es el cuello de botella.
El cuello de botella real está debajo:
- Propiedad poco clara
- Pipelines frágiles
- Ciclos de entrega lentos
- Gobernanza débil
- Plataformas que nunca fueron diseñadas para escalar
¿Te resulta familiar?
Si varios de estos te resultan familiares, el problema no es tu equipo. El problema es la base.
Siete áreas donde la ejecución falla.
Cada una es un lugar donde la desalineación entre datos, IA e ingeniería genera las brechas más costosas.
Arquitectura de Plataformas de Datos
Diseño infraestructura de datos escalable y confiable que crece con el negocio — desde frameworks de ingesta hasta capas de servicio.
Asesoría de Preparación para IA
Evalúo qué necesita ocurrir realmente antes de que la IA genere valor. Cierro la brecha entre la ambición y la base.
Estrategia y Gobernanza de Datos
Defino propiedad, niveles de confianza y marcos de calidad. Convierto la gobernanza de burocracia en ventaja de velocidad.
Asesoría de Liderazgo de Ingeniería
Fortalezco la dirección técnica y la toma de decisiones de arquitectura en organizaciones de ingeniería.
Modernización de Plataformas
Migro sistemas legacy y reemplazo pipelines frágiles sin interrumpir las operaciones ni perder al equipo.
Head of Data Fraccional
Liderazgo senior de plataforma de datos a tiempo parcial. 1–2 días por semana integrado. Toda la dirección. Sin el costo fijo.
Asesoría Tecnológica Ejecutiva
Traduzco la realidad técnica en claridad a nivel de consejo. Alíneo las decisiones de ingeniería con los resultados del negocio.
El Método IT Nomad Lab
Cuatro fases. Aplicadas consistentemente en cada engagement, a cualquier escala.
Diagnosticar la Base
Mapeo los flujos de datos, identifico componentes frágiles y entiendo dónde empezó a romperse la confianza. El primer paso es entender cómo funciona realmente el sistema — antes de cambiar nada.
→ Mapa del sistema + bloqueos clasificados, semana 2
Diseñar para Escalar
Traduzco el diagnóstico en arquitectura que soporta el crecimiento y la ejecución. Identifico victorias rápidas y secuencio el trabajo de base que debe ocurrir antes de que las ambiciones de IA sean realistas.
→ Plan de estabilización 90 días, semana 5
Habilitar a los Equipos
Reduzco los loops de dependencia. Muevo la propiedad más cerca de los constructores. Creo patrones que permiten a los equipos agregar nuevas fuentes de datos sin generar más caos.
→ Framework de habilitación self-service
Entregar Impacto Medible
Convierto la arquitectura en adopción, ejecución y resultados de negocio. Hoja de ruta lista para ejecutivos que cubre arquitectura, secuenciación, brechas de equipo y presupuesto.
→ Hoja de ruta de preparación IA + deck ejecutivo, semana 8
Entender el sistema → Estabilizar la base → Habilitar los equipos → Entregar impacto medible.
Probado a escala de petabytes.
Aplicado donde importa.
En Playtika, lideré la evolución de la plataforma de datos que sirve a docenas de estudios de videojuegos y millones de jugadores en todo el mundo.
El estado inicial era familiar: la incorporación de datos tardaba meses, cientos de equipos competían por un cuello de botella centralizado de ingeniería, y el gasto en infraestructura crecía más rápido que el valor entregado.
Tres años después:
- Incorporación de datos reducida de meses a días — mediante un enfoque shift-left y plataforma self-service
- Cientos de usuarios internos construyendo y operando sus propios pipelines sin depender de ingeniería central
- Millones de dólares ahorrados en licencias innecesarias e infraestructura sobreutilizada
- Docenas de estudios de videojuegos ejecutando analytics de producción y casos de uso de IA/ML a escala
Antes de Playtika, lideré entregables en transformación empresarial en EPAM para la Bolsa de Londres, y trabajé con rapidez en startups como Open Motors y GAMCO. Distintas escalas, el mismo patrón: las bases de datos o aceleran el negocio o lo frenan silenciosamente.
Ese es el trabajo en el que me enfoco ahora — ayudando a scaleups del mercado medio a aplicar el mismo playbook antes de golpear el muro.
Josias De Lima
Fundador, IT Nomad Lab
Líder de ingeniería. Arquitecto de plataformas de datos. Estratega tecnológico enfocado en la ejecución. Trabajo en la intersección donde la infraestructura de datos, los modelos operativos de los equipos y los resultados del negocio se conectan o fallan.
Mi experiencia abarca frameworks de ingesta, orquestación ETL, arquitectura de data lakes, programas de gobernanza, habilitación self-service y el diseño organizacional que hace que las plataformas realmente se utilicen. He liderado este trabajo a escala de petabytes en Playtika, en transformación empresarial en EPAM para clientes como la Bolsa de Londres, y en empresas de productos de rápido movimiento donde velocidad y confiabilidad debían ser verdad al mismo tiempo.
El patrón que sigo viendo: las organizaciones invierten fuertemente en tecnología y aun así se mueven lentamente. No porque la tecnología sea incorrecta. Porque la arquitectura, el modelo operativo del equipo y la estructura de propiedad nunca fueron diseñados para escalar juntos.
Los problemas complejos no requieren magia. Requieren claridad, persistencia y ejecución consistente.
Artículos sobre datos, IA y ejecución de ingeniería.
Escritura práctica para CTOs, Heads of Data y líderes de ingeniería. Primeros artículos próximamente.
Por Qué la Mayoría de las Plataformas de Datos Fallan Antes de Terminarse
La plataforma era técnicamente correcta. La revisión de arquitectura fue aprobada. El equipo construyó lo que fue diseñado. Y aun así falló. Esto es lo que realmente causa los fracasos de plataformas de datos — y casi nunca es la tecnología.
PróximamentePor Qué los Proyectos de IA Fallan Antes de que el Modelo Exista
La mayoría de los proyectos de IA fallan en los primeros 30 días. No porque el modelo sea incorrecto. Porque los datos que lo alimentan nunca fueron confiables. El modelo no arregla bases deficientes. Las amplifica.
PróximamenteLa Gobernanza de Datos como Velocidad, No como Burocracia
La gobernanza tiene un problema de reputación. La mayoría de los ingenieros escuchan la palabra y piensan: proceso, aprobaciones, ralentizaciones. Las mejores plataformas de datos que he visto tratan la gobernanza como lo que hace posible la velocidad.
PróximamentePreguntas que vale la pena hacer.
Respuestas directas a las preguntas que surgen en cada llamada de discovery.
Un consultor de plataformas de datos ayuda a las organizaciones a diseñar, construir y optimizar la infraestructura que almacena, procesa y entrega datos en toda la empresa. Esto incluye decisiones de arquitectura, diseño de pipelines, marcos de gobernanza y estrategias de habilitación de equipos — con el objetivo de hacer que los datos sean confiables, rápidos y de propiedad de los equipos que los usan.
Antes de escalar la IA, corrige la base.
Si tus equipos se mueven rápido pero tus datos aún se sienten lentos, frágiles o poco claros — deberíamos hablar. Una llamada de discovery de 30 minutos es la forma más rápida de saber si lo que hago se ajusta a lo que necesitas.
Sin deck de ventas. Sin secuencia de seguimiento. Solo una conversación estructurada.