Dixit Jain, Ingeniero de IA y consultor de automatización. La mayoría de la IA se detiene en la demo. Yo construyo la parte que perdura.
Agentes LLM, sistemas de recuperación de información, IA de voz, y la automatización que los integra en el funcionamiento real de un negocio. Más de 25 sistemas en producción, con usuarios en más de 10 países.
25+
Sistemas en producción
85%+
Precisión de recuperación RAG
12+
Equipos con los que ha trabajado
40%+
Trabajo manual eliminado
50+
Flujos automatizados
10+
Países con usuarios activos
Construido para equipos que entregan productos reales
Plus proyectos en banca y sector público bajo acuerdo de confidencialidad
Sobre mí
Sistemas que sobrevivena usuarios reales.
No un portafolio de demos. Un registro de sistemas de IA diseñados, entregados y todavía en producción.
Las demos son fáciles. Producción es el trabajo.
La mayoría de los proyectos de IA mueren entre el notebook y el despliegue. Yo construyo la parte que sobrevive: evaluación, planes alternativos, observabilidad y sistemas robustos que se comportan cuando llegan usuarios reales.
Primero el problema de negocio, luego el modelo.
Cada sistema que entrego arranca en un dolor operativo: leads que se pudren en un buzón, colas de soporte desbordadas, conocimiento atrapado en PDF. Desde ahí trabajo hacia atrás hasta la arquitectura más pequeña que lo elimina.
Full stack, de principio a fin.
Orquestación de agentes en LangGraph, recuperación sobre búsqueda híbrida, back-ends en FastAPI y front-ends en React. Una sola persona es dueña de todo el sistema, así que nada se pierde en el traspaso.
Cómo construyo
Understand, architect, build, evaluate, ship, improve. The same loop for every system, whether it is a job or something shipped alone.
Leer el procesoLo que construyo
Cuatro capas del mismoproblema.
La mayoría de los encargos empiezan en una de ellas y acaban tocando dos. El modelo rara vez es la parte difícil.
Ingeniería de IA
Sistemas agénticos: agentes que deciden y actúan, recuperación que responde desde tus documentos, y voz que sostiene una conversación. Más el trabajo de fiabilidad que decide si algo de eso sobrevive al contacto con usuarios reales.
- Aplicaciones LLM y agentes de IA
- Orquestación multiagente
- RAG y recuperación híbrida
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Ingeniería de automatización
El trabajo entre sistemas. La mayor parte del dolor operativo no es una funcionalidad que falta, es una persona moviendo datos de una herramienta a otra y olvidándose de vez en cuando.
- Automatización de flujos con n8n
- Automatización de CRM y ERP
- Captura, enrutado y seguimiento de leads
- +4 more
Sistemas de IA para crecimiento e ingresos
Automatización apuntada a los ingresos. Cualificación, personalización y segmentación son problemas de IA con una cifra de ingresos asociada, lo que los hace los más fáciles de justificar.
- Cualificación y puntuación de leads con IA
- Agentes comerciales y secuencias de seguimiento
- Campañas personalizadas a volumen
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Sistemas de negocio a medida
El sistema de registro, ajustado al negocio y no al revés. Normalmente ERPNext, normalmente porque el flujo estándar no describe cómo opera de verdad esta empresa.
- Personalización de ERPNext y Frappe
- Flujos industriales y solares
- Flujos comerciales y de proyecto
- +3 more
Yo soy dueño de la arquitectura y de la construcción. Cuando un encargo necesita más capacidad de implementación de la que tiene una persona, incorporo a un pequeño equipo de ingeniería y automatización con el que ya he trabajado, y sigo siendo responsable de lo que se entrega.
Sistemas que construyo
El trabajo es todo elflujo, no un paso.
Un modelo que responde bien es una funcionalidad. Un lead que llega a medianoche y alcanza a la persona correcta con contexto antes de enfriarse es un sistema.
Llega un lead y nada espera a una persona
Cualificación, escritura en el CRM, respuesta personalizada y seguimiento ocurren todos antes de que nadie abra el buzón. El comercial recibe un aviso con contexto en lugar de una fila que triar.
Hablar de tu flujo de trabajoLead entrante workflow. Flujo principal: Llega el lead, después La IA cualifica, después CRM actualizado, después Respuesta personalizada, después Comercial avisado. Rutas conectadas: Enriquecimiento alimenta La IA cualifica; Secuencia de seguimiento como ruta condicional desde Respuesta personalizada.
Trabajo seleccionado
Sistemas construidos,entregados y en marcha.
Tres que merecen leerse enteros. El resto del archivo está a un clic, cada uno con su propio informe.
LawBot Africa
Plataforma legal con IA para jurisdicciones africanas: un asistente que responde en lenguaje claro, un generador de contratos y un analizador de documentos, en un mismo espacio de trabajo.
Consultar, redactar y revisar en un mismo espacio
Chatterbots.ai
Plataforma para crear asistentes de voz con IA que mantienen una conversación real, responden desde tus propios contenidos, cualifican a quien llama y cierran la cita.
Asistentes de voz que cualifican, agendan y traspasan
MarqHire AI
Plataforma de selección que analiza currículos, los puntúa frente a una oferta y realiza las entrevistas de primera criba por voz.
Cribado automatizado de principio a fin
Casos prácticos
Sistemas de cliente,en profundidad.
Construidos para equipos con un problema operativo, cada uno documentado con la arquitectura, las concesiones y lo que cambió tras el lanzamiento.
01 Automatización comercial
Pipeline de leads con IA para un equipo comercial
Un equipo de servicios B2B clasificaba a mano más de 200 leads entrantes por semana, con los comerciales dedicando más tiempo a introducir datos y triar que a vender.
80%
menos clasificación manual
3x
primera respuesta más rápida
02 Recuperación de conocimiento
RAG en producción sobre documentos de empresa
Un equipo interno perdía horas cada semana rebuscando entre PDF, wikis y registros de ERPNext dispersos para responder preguntas rutinarias.
85%+
de precisión de recuperación
Horas
ahorradas por equipo cada semana
03 Soporte al cliente
IA de voz para soporte al cliente
Un equipo de soporte en crecimiento estaba sepultado bajo consultas repetitivas de nivel 1, con largas esperas y desgaste de los agentes.
60%
resuelto sin una persona
24/7
de disponibilidad
IA, datos, automatización, crecimiento
Los sistemas apuntan a una cifra, no a una demo
Junto a la ingeniería, el trabajo también ha corrido por el lado comercial: personalización de campañas, segmentación, análisis de ciclo de vida y retención, y la inteligencia de cliente que sostiene las tres. Es la razón por la que las conversaciones de arquitectura arrancan en un problema operativo y no en una elección de modelo.
Captación
Cualificación y enrutado que llevan un lead con encaje a una persona mientras la intención sigue caliente.
Conversión
Personalización construida sobre enriquecimiento en vez de sobre campos combinados, y asistentes que agendan en lugar de responder.
Activación
Segmentación, mensajes dirigidos y señales de comportamiento para decidir qué enviar y cuándo callar.
Retención
Análisis de ciclo de vida y abandono, para que la intervención llegue antes de que el cliente ya se haya ido.
Soporte
Desvío de los contactos repetitivos, con la capacidad reservada para los que exigen criterio.
Eficiencia comercial
Menos tiempo en el CRM, más contexto por conversación, y un seguimiento que no depende de la memoria.
En sus palabras
Las personas queencargaron el trabajo.
Cada cita enlaza al sistema del que habla, para que la afirmación y el trabajo estén uno al lado del otro.
MarqHire y Brandry pasaron ambos de una idea a algo que podíamos poner delante de clientes, con Dixit al mando de la construcción de principio a fin. Leyó la parte de producto con el mismo cuidado que la técnica, avanzó rápido y convirtió requisitos aún difusos en software que funciona. Los dos productos son claramente mejores por ello.
Tushar Jain
CEO, TechMarqX
Necesitábamos que nuestros leads se gestionaran bien, no otro panel más. El sistema de gestión de leads con IA que construyó Dixit se hizo cargo del seguimiento, sacó a la superficie las oportunidades que de verdad merecían la pena y se tradujo en leads cualificados y crecimiento real para un equipo pequeño. Entendió las limitaciones con las que trabajábamos y construyó para ellas.
Jonathan
Audtri
Disciplina es la palabra que usaría. Durante su etapa en UB Webs sacó los proyectos en plazo, se hizo con tecnología desconocida sin necesidad de que le llevaran de la mano, y asumió responsabilidad de forma autónoma mientras mejoraba de manera constante. El tipo de ingeniero en el que un equipo puede apoyarse.
Sandeep Aggarwal
Director general, UB Webs
Bajo el capó
Las herramientas, y el bucleen el que funcionan.
Cada herramienta con la que entrego, conectada igual que se conecta el trabajo, y el bucle de razonamiento bajo cada sistema agéntico que construyo.
The map · drag a node to explore
drag nodes · hover to explore
The loop · every system runs this
User
Query, voice, or event
Agent
LangGraph orchestrator
Reasoning Core
LLM · tools · memory
Vector DB
Hybrid semantic retrieval
Response
Grounded and cited
Dónde compensa
¿En qué te puedo ayudara automatizar?
Si una de estas frases se ha dicho en tu empresa este trimestre, es un sistema que ya tiene forma.
Entran leads y nadie hace seguimiento.
Cualificación y enrutado automatizados, con una primera respuesta que sale en minutos.
El equipo comercial se pasa el día actualizando el CRM.
Registros escritos por el pipeline, para que el CRM sea un subproducto del trabajo y no un segundo empleo.
Las mismas preguntas de clientes llegan a una persona cada día.
Un asistente anclado en tus propios contenidos, que escala solo lo que debe escalar.
Encontrar cualquier cosa implica rebuscar entre documentos.
Recuperación sobre tus archivos que responde con una cita en lugar de con una carpeta.
Las campañas son imposibles de personalizar a volumen.
Primero el enriquecimiento y después la generación por registro, para que la personalización tenga hechos detrás.
Los datos de cliente están repartidos en cuatro sistemas.
Integración y deduplicación hacia un único registro que cada sistema pueda leer.
Los procesos clave siguen corriendo sobre hojas de cálculo.
El proceso trasladado al sistema de registro, conservando los pasos que la gente inventó fuera de él.
El trabajo en el ERP es manual y nadie se fía de los informes.
ERPNext personalizado al flujo real, con automatización entre él y todo lo que lo rodea.
La gente copia datos entre sistemas todo el día.
Sincronización por eventos, con una cola de revisión para los casos que no debería decidir una máquina.
El contenido lleva demasiado tiempo, así que se para.
Un pipeline de investigación, generación y publicación que sobrevive a una semana cargada.
Las llamadas de soporte se comen la capacidad del equipo.
Agentes de voz en las llamadas repetitivas, con un traspaso en caliente que se lleva el contexto.
Hay presupuesto de IA y ninguna idea de hacia dónde apuntarlo.
Un encargo corto que encuentra dónde la automatización se paga sola, antes de construir nada.
Contacto
¿Tienes un flujo de trabajoque merece automatizarse?
O un puesto por cubrir, un producto por construir, o un proceso que nadie quiere gestionar. Todo lo anterior es solo la introducción; dime cuál de ellos te trajo aquí y la respuesta se centrará en eso.
Acepta puestos de ingeniería a tiempo completo y colaboraciones seleccionadas por contrato o proyecto, en remoto y en cualquier zona horaria. La mayor parte de ese trabajo se hace con equipos en Europa, Reino Unido, Norteamérica y Australia. Cuando una empresa contrata desde el extranjero, el trabajo de proyecto se desarrolla como una prestación de consultoría y no como empleo, sin necesidad de permiso de trabajo local por ninguna de las dos partes.