/ ABOUT · BETWEEN WORLDS
Conectar mundos sin aplanarlos.
Soy ingeniero industrial y trabajo en la intersección entre estrategia, industria, datos e inteligencia artificial. Mi recorrido me ha enseñado a construir sistemas, pero también a entender qué puede hacer que una buena idea no llegue a funcionar.
Mi camino hasta la inteligencia artificial industrial no ha sido lineal. Estudié Ingeniería Industrial en la Universidad de Zaragoza y después pasé por innovación tecnológica en NTT DATA, riesgo tecnológico y transformación en Deloitte, y desde noviembre de 2022 trabajo en AFRY.
En NTT DATA aprendí a convertir posibilidades técnicas en problemas concretos y a trabajar con equipos para llevar soluciones a la operación. En Deloitte trabajé con grandes organizaciones en riesgos tecnológicos, controles, privacidad, gobierno y trazabilidad. Allí entendí que una solución no es buena solo porque funcione: también tiene que poder controlarse, explicarse y mantenerse.
Más tarde fui uniendo esa mirada con la innovación sostenible, los diagnósticos de madurez y las hojas de ruta digitales. Hoy intento hacerme dos preguntas antes de empezar: qué problema merece realmente la pena resolver y cómo sabremos si la solución ha creado valor.
Me interesa construir tecnología que pueda convivir con personas, procesos, restricciones y decisiones reales. No digitalizar por digitalizar, sino mejorar sistemas y dejar la siguiente iteración un poco mejor que la anterior.
Ingeniería industrial
Formarme en la Universidad de Zaragoza con una base mecánica y aprender a mirar máquinas como sistemas físicos, con límites y consecuencias.
NTT DATA · construir
Aprender a convertir posibilidades técnicas en problemas concretos, trabajar con equipos y llevar soluciones desde la idea hasta la operación.
Deloitte · entender el riesgo
Trabajar con grandes organizaciones en riesgo tecnológico, privacidad, gobierno, controles y trazabilidad; descubrir que un sistema también está hecho de reglas.
AFRY · industria e IA
Unir estrategia, operación, datos e inteligencia artificial para construir soluciones que puedan adoptarse, medirse y mejorar.
Conectar sin aplanar
Acercar máquinas, datos, personas y producto sin perder las relaciones que hacen que el sistema se comporte como se comporta.
Construir y controlar forman parte de la misma tarea.
Si no podemos entender el retorno de una mejora, es muy difícil decidir cuánto esfuerzo merece.
Una idea es una hipótesis hasta que encuentra un sistema real que la contradice.
Reducir no significa empobrecer: significa encontrar una forma de actuar sin perder el contexto.
La tecnología tiene que ser útil, gobernable y capaz de sostenerse cuando aumenta la complejidad.
Y TERRITORIO
Un sistema se entiende mejor cuando observamos sus relaciones.
Cuando selecciono ia, aparecen sus vecindades: ingeniería, datos, producto.
cada línea es una preguntano una respuesta cerrada