Equipo multidisciplinar: ingenieros de IA, desarrolladores full-stack, consultores de automatización y especialistas en cumplimiento regulatorio. Operamos íntegramente desde España.
Fundador de TimeStack. Dirige la implementación técnica de proyectos de IA aplicada al negocio en España: chatbots con RAG, agentes Voice AI, automatización de procesos y cumplimiento RGPD/AI Act. Trabaja sobre stacks reales (OpenAI, Anthropic, modelos open-source on-prem, Twilio, Shopify, WhatsApp Business API) y arquitecturas pensadas para operar 24/7 con SLA enterprise.
Cada proyecto que entra por la auditoría inicial lo revisa personalmente antes de asignar equipo, para garantizar viabilidad técnica, encaje regulatorio y métricas de ROI realistas. Sin intermediarios comerciales entre cliente y quien diseña el sistema.
Arquitectura RAG, fine-tuning, function calling y evaluación de modelos. Experiencia con stacks de OpenAI (GPT-4o, GPT-4 Turbo), Anthropic (Claude 3.5/4), Google (Gemini) y modelos open-source (Llama, Mistral, Qwen) para despliegues on-premise.
Stacks de ASR (Deepgram, AssemblyAI), LLM optimizado para latencia, TTS (ElevenLabs, OpenAI, Cartesia) e integración SIP con centralitas (Twilio, Vonage, Plivo, Asterisk, 3CX). Diseño de conversaciones de voz naturales en español de España.
Desarrollo en Shopify (App + Liquid + Functions), WooCommerce (plugin + REST API + HPOS), PrestaShop, Magento, BigCommerce, headless commerce. Optimización de Core Web Vitals y funnel de compra.
Conexión con ERPs (SAP, Dynamics, Odoo, Holded, Sage), CRMs (HubSpot, Salesforce, Pipedrive, Zoho), helpdesks (Zendesk, Freshdesk, Intercom, Front), agendas (Doctoralia, Clinic Cloud) y APIs custom.
RGPD + LOPDGDD + AI Act europeo + LSSI + sectoriales (sanidad, financiero, despacho profesional). Documentación lista para auditoría AEPD, evaluaciones de impacto y registro de actividades de tratamiento.
OpenTelemetry, evaluaciones automáticas en CI, dashboards en Grafana/Looker/PowerBI, alarmas de calidad y drift, reentrenamiento periódico y operación con SLA enterprise.
Cada proyecto tiene un responsable técnico asignado que actúa como punto único de contacto desde el discovery hasta la operación continua. A su alrededor se forma un equipo ad-hoc según el stack y la complejidad: ingeniero ML, full-stack, integraciones, regulatorio. Para proyectos medianos suelen ser 2-4 personas; para enterprise, 4-8.
Trabajamos en sprints de 2 semanas con un canal compartido en Slack/Teams. Ceremonias mínimas (no metodologías escolares): kickoff, demo cada 2 semanas y retrospectiva mensual. El cliente ve lo que se construye, no powerpoints de progreso.
No subcontratamos a freelancers externos para tareas críticas (modelo, integraciones, cumplimiento). El equipo es interno, lo que evita el patrón habitual de "firmamos con la agencia y trabaja un becario".
En la auditoría inicial conocerás a la persona que será responsable técnico si decidimos trabajar juntos. Sin intermediarios comerciales: hablas directamente con quien va a diseñar y construir.
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