Impacto

Los programas se juzgan por qué se movió y cuánto.

Cuatro casos de estudio ejecutivos: transformación de la red empresarial, transformación de valor, IA y redes autónomas, y fusiones, adquisiciones e inversión.

28+

Años de liderazgo tecnológico

Escala empresarial, de principio a fin

$100M+

Ahorros operativos acumulados

En programas de transformación empresarial

~450+

Profesionales de tecnología liderados

Organización distribuida en varias regiones

$30M+

Portafolio anual de CapEx / OpEx

Bajo gestión, gobernado por ROI

Resultados de negocio

Cuatro dimensiones con las que se juzga el trabajo.

Los programas tecnológicos son fáciles de describir y difíciles de evaluar. Estos son los ejes con los que los mido.

Valor empresarial

Más de $100M de ahorro operativo acumulado
Más de $30M de portafolio anual de CapEx y OpEx bajo gobernanza de ROI
Consolidación de plataformas que elimina el costo de licencias en lugar de reubicarlo
Desplazamiento de licencias COTS mediante ingeniería de producto interna

Crecimiento

Plataformas digitales y monetización de la red
Experiencia del cliente tratada como resultado operativo, no como campaña
Menor tiempo al mercado mediante ingeniería orientada a producto

Transformación

Más de 10 casos de uso de IA y ML llevados a producción, no pilotos
Latencia de datos de desempeño de red de ~12+ horas a ~15 minutos
Operación de lazo cerrado supervisada, con el Nivel 3 de autonomía como meta
Modernización de plataformas a gran escala entregada bajo carga de producción en vivo

Liderazgo

Más de ~450+ profesionales de tecnología en varias regiones
Desarrollo de liderazgo y sucesión integrados en el modelo operativo
Forrester Technology Strategy Impact Award, finalista de Norteamérica 2025
Dirección de la debida diligencia tecnológica e integraciones posfusión

Plataforma de DatosDe más de ~12+ horas a menos de ~15 minutos

~12+ horas de latencia, reducidas a ~15 minutos

Desafío: Plataformas heredadas, datos fragmentados y toma de decisiones operativas lenta.
Liderazgo: Estrategia de transformación empresarial en sistemas de red y datos.

Definí la arquitectura de la plataforma de datos global de la unidad de negocio Network Services de Verizon. Los reportes que antes llegaban al día hábil siguiente ahora se entregan en menos de ~15 minutos, devolviendo las decisiones sobre desempeño de red al mismo turno en que ocurre el evento.

Resultados

Disponibilidad de datos en menos de ~15 minutos en toda la red
Decisiones devueltas al mismo turno en que ocurre el evento
Una sola plataforma integrada al servicio de varias unidades de negocio
Modernización secuenciada en torno a la disponibilidad continua

Valor EmpresarialMás de $30M de portafolio anual de CapEx/OpEx bajo gestión

Transformación de Valor de más de $100M

Desafío: Plataformas COTS de alto costo de licencia y unidades de negocio antes aisladas que cargaban con costo tecnológico estructural.
Liderazgo: Portafolios de CapEx y OpEx gobernados por ROI, escalabilidad y crecimiento sostenible, no por aumento de personal.

Más de $100M en ahorros operativos acumulados en programas de transformación empresarial. Los ahorros provinieron de la consolidación, del desarrollo interno frente a COTS con licencia y de la automatización del trabajo operativo repetitivo.

Resultados

Desplazamiento de licencias COTS mediante ingeniería de producto interna
Consolidación de plataformas entre unidades de negocio antes aisladas
Trabajo operativo repetitivo eliminado con automatización, no con tercerización

Operaciones con IAMúltiples casos de uso de IA en producción

IA / Red Autónoma

Desafío: Manejo reactivo de tickets y colas de incidentes en las operaciones de red.
Liderazgo: Liderazgo de la implementación de un modelo multiagente de IA que abarca operaciones de lazo abierto y cerrado para el desempeño de la red.

Múltiples casos de uso de IA en producción — en cumplimiento regulatorio, planificación de red, ingeniería y operaciones de desempeño, sobre una arquitectura multiagente. El modelo operativo va de plataformas de datos → modelos de ML → arquitectura multiagente → supervisión humana → operación de lazo cerrado. Los modelos son la parte visible; el trabajo lo hicieron ingenieros de ciencia de datos, plataforma y operaciones que tuvieron que ponerse de acuerdo sobre qué puede hacer una máquina sin supervisión.

Resultados

Operación reactiva → operación predictiva → operación supervisada de lazo cerrado
Avanzando hacia la autonomía de red de Nivel 3 — desde la operación actual supervisada de lazo cerrado hacia la remediación autónoma
Orquestación multiagente en lazos abiertos y cerrados
Entregado por tres disciplinas con una sola definición de terminado

Fusiones y AdquisicionesDebida diligencia → Integración → Realización de sinergias → Inversión

Fusiones y Adquisiciones / Inversión

Desafío: Decidir si la tesis de una adquisición sobrevive al contacto con la realidad.
Liderazgo: Dirigí la debida diligencia tecnológica e integraciones posfusión.

Debida diligencia tecnológica, integraciones posfusión y consolidación sinérgica de plataformas, junto con una inversión en el sector salud. La experiencia operativa y la asignación de capital se alimentan mutuamente.

Resultados

Debida diligencia: dirección de la debida diligencia tecnológica
Integración: dirección de integraciones posfusión
Realización de sinergias: consolidación sinérgica de plataformas para acelerar el tiempo de valor
Inversión: invertí en una empresa del sector salud y salí después de tres años

El marco de operación

~70M+

Clientes atendidos por plataformas modernizadas

~40M+

Transacciones procesadas al día

~400 Gbps+

Rendimiento de datos sostenido

~12+ h → <~15 m

Latencia de datos de red, decisiones en el mismo turno

10+

Casos de uso de IA y ML puestos en producción

Nivel 3

Meta de autonomía. Hoy, operación supervisada de lazo cerrado

Lo que sigue

La próxima cifra que me interesa mover es la de alguien más.

Transformación empresarial, entrega habilitada por IA o un patrimonio de datos que superó su arquitectura.

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