IA en producción
en semanas, no meses.

Integro IA en tu negocio sin romper lo que ya funciona. Diagnóstico, agentes y features. Para founders y CTOs LATAM.

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Carlos García
8+
Años de experiencia
30+
Clientes felices

Aporto el conocimiento, vos traés la visión — juntos llevamos IA a producción.

Ocho años de backend en Go más consultoría hands-on de IA para SaaS en LATAM. Del diagnóstico inicial a features de IA corriendo en tu producto — precio fijo por scope, USD, pago por hitos. Sin agencia, sin slides.

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01

Diagnóstico de IA · 2 semanas

Auditoría de tus procesos y producto para encontrar dónde la IA genera mayor ROI. Entregables: mapa de prioridades, roadmap de implementación, estimación de costos.

02

Agentes y automatización de procesos

Automatización de flujos con LLMs y agentes — n8n, LangGraph, Claude/OpenAI APIs. Integrado con tu stack: Slack, HubSpot, WhatsApp Business, bases de datos.

Diverse team doing strategic planning session
03

Features de IA en tu producto SaaS

Construyo features de IA dentro de tu producto: RAG sobre tu data, copilots, búsqueda semántica, generación. Arquitectura, economía de tokens y observabilidad incluidas.

04

AI Tooling para Dev Teams

Estandarizo cómo tu equipo de devs usa Claude Code y otras herramientas de IA. Plugins custom, prompts compartidos, dashboard de ROI. 5 semanas del caos a la velocidad medible.

Success Stories

Impacto real en negocios modernos

Con una trayectoria de proyectos exitosos, mi portfolio muestra pensamiento estratégico, ejecución cuidada y diseño con propósito. Cada solución está pensada para abordar los objetivos únicos del cliente, entregando resultados medibles y valor a largo plazo.

Calculadora de costos IA — founders LATAM estiman budget en minutos

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AI Tooling corporativo — estandarización de Claude Code en equipos de 5-50 devs

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Refactor i18n bilingüe — routing ES/EN basado en URL para SEO LATAM-first

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Preguntas frecuentes

Diagnostico dónde la IA genera el mayor ROI en tu negocio, después entrego features o agentes que se pagan solos. Diagnóstico en 2 semanas, agentes y features de IA en producto — para SaaS y empresas tech-enabled en LATAM.

Lo que dicen quienes han trabajado conmigo

Feedback real de founders, CTOs y compañeros de equipo.

Llevo años trabajando con Carlos. Cuando me preguntan por consultores de IA en LATAM, lo recomiendo sin dudarlo.

Jose Chavez
Jose Chavez
Ex-CEO · Bayonet
Conozco a Carlos desde 2020 cuando trabajamos juntos en Manzana Verde. Cuando llegó el momento de meter IA al producto, no dudamos en traerlo como consultor.

Carlos Andrade
Carlos Andrade
CEO · Manzana Verde
Escribe el código que entrega y deja a mi equipo en condición de mantenerlo. Sin intermediarios, sin promesas vagas.

Adin Garcia
Adin Garcia
CTO · Manzana Verde
Automatizó procesos clave con IA y el impacto en horas ahorradas fue inmediato. Precio fijo, sin sorpresas, y un consultor que piensa como founder.

Cristian Vega
Cristian Vega
Co-founder · Talently
Desde la primera llamada te dice qué se puede hacer, qué no, y cuánto cuesta. Sin slides, sin rodeos.

Ximena Caballero
Ximena Caballero
Founder · Pipemakers
Empezamos con un diagnóstico de IA y terminamos implementando dos features dentro del producto. Desde el día uno trabajó con nuestro repo, no con un PowerPoint.

Jose Mayor
Jose Mayor
Founder · Pipemakers
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Insights profesionales y tips de mi blog

Orgulloso de trabajar con clientes en múltiples empresas y aportar su feedback positivo, sugerencias y soporte.

Inherent y Faraday (27B params) superan a GPT-5.5 y Opus 4.8: por qué los modelos chicos son el futuro de los SaaS LATAM

Inherent y Faraday (27B params) superan a GPT-5.5 y Opus 4.8: por qué los modelos chicos son el futuro de los SaaS LATAM

El 22 de agosto de 2026 Inherent, startup londinense fundada por alumni de Google DeepMind, publicó que su agente Faraday sobre Qwen 3.6 de 27B parámetros superó a Claude Opus 4.8 y GPT-5.5 (modelos frontier 10-50× más grandes) en replicación ciega de papers científicos. Análisis para CTOs y founders LATAM: qué significa el "raw scale se acabó" para decisiones de stack, cuándo conviene modelo chico fine-tuneado vs API frontier, costos de inferencia para SaaS en LATAM, y por qué "research taste" puede ser más valioso que 200B parámetros.

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