No solo un ingeniero.
Un constructor con criterio.
Empecé a escribir apps para Android en Java en 2012, cuando los smartphones todavía sorprendían a la gente.
En 13 años he trabajado en casi toda la pila: Android e iOS nativos, luego React Native, después web full-stack con React, Next.js y Node, y más recientemente servicios backend en Python con FastAPI. En 2025-26 construí funcionalidades respaldadas por LLM sobre Azure OpenAI: una prueba de concepto de RAG documental con redacción de PII antes del modelo, e integraciones con tres plataformas de agentes detrás de una única capa de orquestación.
Lo que me dejó la década en mobile es el hábito de construir dentro de restricciones. No puedes parchear en caliente una app ya publicada, así que la compatibilidad hacia atrás deja de ser opcional. Y construyes para el dispositivo que te dan: en un servicio backend, el número de hilos y el tamaño de lote son configurables entre los planes de App Service, así que corre en el más barato que aguante la carga.
Ahora estoy profundizando en el lado de la fiabilidad de los sistemas de IA: evaluación, corrección de la recuperación y coste.
El rendimiento es una característica
Rápido y tolerante a fallos por diseño, no por accidente. La mayoría de mis mejoras vinieron de medir primero la ruta lenta en vez de adivinarla.
La IA como núcleo, no como adorno
Cuando uso un LLM quiero que haga trabajo real: recuperación que devuelva el documento correcto, redacción antes del prompt, una interfaz de verdad detrás. No un chatbot pegado encima de un producto existente.
Instinto de usuario del mobile
13 años publicando para usuarios reales te da una perspectiva que la mayoría de los ingenieros backend nunca obtienen. Nunca olvidé quién está al otro lado de la API.
Evolución honesta
Android en 2012. Sistemas de recuperación en 2026. Profundizo en lo que viene pero no abandono lo que sigue funcionando.