Automatización de procesos sin tanta carreta.
Pasé años entre compañías grandes como Microsoft y startups en etapa temprana. En ambos lados vi exactamente el mismo patrón: el back office se come la mayor parte del tiempo del equipo, y casi todo lo que ahí pasa son tareas repetitivas. La gente no falla por falta de criterio. Falla porque está atendiendo cosas que la herramienta debería estar haciendo sola.
La forma más rápida de tener a un trabajador al 100% (y a un negocio al 100%) es eliminando la fricción entre las herramientas que ya usan y los resultados que la compañía realmente necesita.
De ahí nació Data Quimbaya: estudiamos tu data para actuar con ella, no solo para reportarla. Diseñamos el flujo, conectamos las piezas y dejamos al humano decidiendo lo que solo un humano puede decidir.
Human-in-the-loop por defecto
La IA acelera, no reemplaza criterio. Diseño flujos donde la decisión final crítica siempre la toma una persona.
Soluciones, no plataformas
Si una herramienta existente resuelve el problema, la usamos. Si no, construyo lo justo y necesario, sin sobreingeniería.
Mediciones reales, no promesas
Cada automatización entrega métricas: horas ahorradas, conversión mejorada, errores reducidos. Si no mueve un número, no la cobramos.
Stack técnico
Trabajo cómodo en:
- Plataformas no-code: n8n (preferida), Make, Zapier
- Lenguajes: TypeScript/Node, Python
- IA: Claude API, OpenAI API, embeddings, RAG
- CRMs e infra: HubSpot, Pipedrive, Salesforce básico, Postgres, Supabase
- Mensajería y productividad: Slack, WhatsApp Business API, Google Workspace