Ayudo a empresas de petróleo, gas e industria a convertir la fricción de campo en sistemas con IA para mantenimiento, supply chain, infraestructura y control ejecutivo.
18+ años construyendo infraestructura tecnológica, redes, sistemas eléctricos, automatización y empresas operativas reales en Argentina, Chile e Italia.
Un AI Operations Architect diseña los sistemas que hacen utilizable la IA en condiciones industriales reales — no demos. El rol vive entre infraestructura IT/OT, ejecución de campo, supply chain y control ejecutivo, convirtiendo datos operativos fragmentados en workflows agénticos, órdenes de trabajo automatizadas, inteligencia de inventario y dashboards en vivo. Esta página es para operadores de petróleo, gas, energía y servicios industriales que necesitan transformación digital que aguante el campo.
Referencia: IEA · Energy and AI (2024)El sector energético se mueve de pilotos desconectados a workflows agénticos, operaciones digitales y automatización medible. Los ganadores no van a ser las empresas con más herramientas. Van a ser las que rediseñen ejecución de campo, mantenimiento, compras, infraestructura y visibilidad ejecutiva alrededor de flujos de datos confiables.
La ejecución de campo sigue siendo demasiado manual
Los datos de mantenimiento suelen estar fragmentados
El supply chain necesita señales de riesgo más tempranas
La infraestructura IT/OT define si la IA puede funcionar
Los ejecutivos necesitan visibilidad operativa en vivo, no reportes tardíos
Scrollea para moverte horizontalmente entre cinco zonas operativas.
Las órdenes de trabajo, inspecciones, fotos y aprobaciones están dispersas entre WhatsApp, email y planillas.
Workflows móviles, checklists, evidencia, firmas, escalamiento y cierre estructurado.
Mantenimiento reactivo, historial de activos débil y baja visibilidad de repuestos.
Órdenes asistidas por IA, planes preventivos, timeline de activo, sugerencias de prioridad y detección de patrones de falla.
Compras, inventario y proveedores dependen demasiado de memoria, búsqueda manual e información tardía.
Inteligencia de inventario, agentes de compras, comparación de proveedores, búsqueda en contratos y alertas de stock crítico.
Los sitios remotos suelen tener redes inestables, monitoreo confuso y propiedad de dispositivos fragmentada.
Monitoreo de salud del sitio, redundancia de conectividad, segmentación, control de credenciales, inventario de activos y alertas.
La gerencia ve los problemas operativos cuando ya se volvieron caros.
Dashboards en vivo de backlog, downtime, riesgo, costo, stock, compliance y disponibilidad.
La mayoría de los perfiles de IA no entiende el campo. La mayoría de los perfiles de campo no diseña sistemas con IA. Jhonatan opera en el medio: infraestructura, electricidad, redes, operaciones, compras, construcción de empresas y automatización.
Construyó IT outsourcing antes de que fuera común en su mercado
Construyó retail y servicios tecnológicos en la Patagonia remota
Construyó operaciones de infraestructura y conectividad con logística difícil
Construyó DITAP como infraestructura tecnológica y automatización empresarial
Construye SaaS, dashboards, workflows y agentes de IA a partir de problemas operativos
Mapear fricción, stakeholders, sistemas, procesos actuales, datos y riesgos.
Seleccionar un piloto. Definir workflow, usuarios, datos, KPIs, controles y condiciones de éxito.
Implementar un workflow: órdenes de trabajo, radar de inventario, agente de proveedores, reporte de campo o monitor de sitio.
Correr con usuarios reales, capturar excepciones, medir adopción y arreglar lo que rompe.
Pack ejecutivo con valor medido, costo, riesgo, plan de rollout y decisión de escalar o no.
Outsourcing IT, redes, servidores, soporte.
Infraestructura eléctrica y ejecución de campo.
Infraestructura y conectividad en Patagonia.
1.200+ SKUs, compras, asesoría técnica, operaciones.
Infraestructura empresarial, servicios gestionados, seguridad, automatización.
Plataforma de inteligencia de conectividad.
No. El primer paso es un diagnóstico controlado y un piloto medible.
No. La primera fase mide el readiness de datos y elige un piloto que pueda funcionar con los datos disponibles.
No. Se trata de reducir fricción manual, mejorar visibilidad y darle mejores sistemas a campo y gerencia.
Sólo si la infraestructura se trata como parte del problema. Por eso IT/OT, conectividad y monitoreo están incluidos.
Identificar si hay un workflow operativo que valga la pena diagnosticar en detalle.
Sin pitch genérico. Identificamos un cuello de botella operativo y decidimos si un scan de fricción de 10 días tiene sentido.