agm.

ESPÉCIMEN №01 · AI BUSINESS ARCHITECT

Procesos manuales retirados. En producción en semanas.

PILOTO DE CAZA · INDUSTRIAS REGULADAS · UN SOLO RESPONSABLE

Retrato en cabina — Alejandro Gutiérrez Mourente, máscara de oxígeno puesta, vuelo horizontal
RETRATO №00 · COCKPIT · OXÍGENO PUESTO
↓ DESLIZAR

EN CIFRAS

5 M€/año

Proceso manual retirado

DocFields · proyectado a 12 meses

100+ FTE

Carga equivalente

Validación de compras · UAT de campo

1+ año

En producción

Motor de onboarding · 35 nodos · 3 idiomas

<1s

Respuesta de catálogo por voz

Askalog · 24.000 SKUs · cero precios alucinados

8

Productos lanzados en solitario

4 prod · 2 pre-prod · 1 alpha · 1 build

SOBRE

Tu empresa está pagando a personas por leer documentos, copiar campos y perseguirse unas a otras para aprobar cosas. Yo encuentro ese proceso, lo pongo delante de sus propios números y lo retiro: especificado primero, construido de extremo a extremo, en producción con usuarios reales en semanas. 5 M€ al año retirados hasta hoy, el trabajo de 100 personas, en un grupo regulado.

Una persona significa un solo responsable. Tienes al mismo constructor desde la primera llamada hasta la primera incidencia en producción. Y nunca dependes de mí: cada sistema se entrega con la spec de la que nació, cada decisión por escrito, tests en cada entrega y un traspaso que tu equipo puede llevar sin mí.

Disciplina operativa de una década en cabina: entender la operación antes de tocarla, ninguna improvisación en campos críticos, ninguna excepción no declarada en producción.

LO QUE HE PUESTO, SOLO, DELANTE DE USUARIOS REALES

01.

Una plataforma de inteligencia documental con cuatro motores de extracción y generación de contratos. Retiró un proceso manual de 5 M€/año (proyectado a 12 meses) y la carga equivalente de más de 100 personas. Más de un año en producción.

02.

Un portal de cliente que guía al vendedor de un vehículo por 35 nodos de decisión y 34 tipos de documento en tres idiomas, y entrega al back office un expediente limpio y cruzado. Producción, un año.

03.

Validación autónoma de expedientes de compra en un back office empresarial: cada campo comprobado contra cada otro documento, trazabilidad por campo, permisos por trabajo. Nueve hallazgos de una revisión de campo cerrados en 48 horas.

04.

Un asistente de IA nativo del negocio que vive dentro del propio sistema de la empresa: lee los expedientes, los documentos y la ley que debe cumplir, y actúa a través de las herramientas de la plataforma, con capacidades por tenant y traza de extremo a extremo.

05.

Cadencia de prototipo a producción: una demo funcional en días, un sistema integrado en semanas y un rastro escrito que un CTO puede auditar.

Lo he hecho en financiación de automoción, aviación, fintech, legal y defensa. Lo que se transfiere es el método: aprender la operación más rápido de lo que esperan quienes la llevan, cuestionar los requisitos que aceptaron como fijos y usar la IA para construir más allá.

Estrategia, ejecución y el teléfono de guardia. Una persona, responsable.

TRABAJO SELECCIONADO

Espécimenes

Cuatro en producción. Dos en pre-producción. Uno en alpha. Uno en construcción.

ESPÉCIMEN A · INTELIGENCIA DOCUMENTAL

DocFields.ai

Situación: un grupo regulado extrayendo campos de 34 tipos de documento a mano. Resultado: 5 M€/año retirados, una salida normalizada, en producción.

Veinticuatro procesadores empresariales, fallback escalonado por confianza, una salida normalizada. La mayoría de los contratos paran en el escalón más barato.

— nota de diseño
STACK· Python · Document AI · Anthropic · OpenAI
ESTADO· Producción · docfields.ai
ALCANCE· 24 procesadores · proceso manual de 5 M€/año retirado (proyectado · 12 meses)
NOYESNOYESDocument receivedREGEXRegex parser · 4 detectors~0 cost · < 50 msCritical fieldsextracted?DOC AIDocument AI · 24 processorsDNI · vehicle reg · invoices · contractsConfidence≥ threshold?VISIONVision · Anthropic | OpenAIclaude-sonnet-4 · gpt-4o · selectableUNIFYNormalize + provenancesingle shape · provider trace · signature checkStructured payload out~70% of docsstop here.LEGENDStart / EndStepFocal decisionDecisionMergeConvergent output
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ESPÉCIMEN B · ONBOARDING DE CLIENTE

Onboarding de Financiación de Vehículos

Portal cliente para un grupo de retail automovilístico · sobre DocFields.ai

Detección de conflictos entre documentos, atestación append-only por campo. Ni una pulsación humana entre la subida del documento y el payload de underwriting.

— nota de diseño
STACK· Next.js 16 · Hono BFF · GraphQL · DocFields.ai
ESTADO· Pre-producción
ALCANCE· Onboarding de financiación auto para un grupo de concesionarios multi-tenant
OUR PLATFORMHTTPStRPCCALLEXTRACTEXTRACTFIELDSSIGNUNDERWRITEUSERCustomerbrowser · mobile-firstWEBClient PortalNext.js 16 · App RouterBFFHono BFFedge runtime · GraphQL outROUTERDocFields.ai Enginemulti-provider · fallbackCLOUDDocument AI24 EU processorsCLOUDVision ModelsAnthropic · OpenAIGUARDConflict Checkercross-document fieldsSTOREAttestation Logappend-only · per fieldOUTUnderwriting Payloaddecision-ready JSONNo human keystroke between document upload and the underwriting payload.Every field carries provenance: which document, which model, which confidence tier.LEGENDFocal · orchestrator / outputInternal serviceStoreExternal AI providerExternal API callUnderwriting handoffTrust boundary
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ESPÉCIMEN C · MOTOR DE ONBOARDING

Cuestionario de Onboarding

Motor de árbol de decisión para conjuntos documentales · más de un año en producción

Treinta y cinco nodos. Treinta y cuatro tipos de documento. Tres idiomas. El grafo decide qué papeles tiene que subir cada cliente —y qué pila exigir cuando la respuesta fácil no vale.

— nota de diseño
STACK· TypeScript · motor de grafo · i18n · handoff a DocFields.ai
ESTADO· Producción · 1+ año
ALCANCE· 35 nodos · 34 tipos de documento · ES / EN / PT
35 NODES · 34 DOC TYPES · 3 LANGUAGESperson.typeROOTNATURALLEGALnatural personAGE · NATIONALITY · DOCSlegal entityNIF · REPRESENTATIVE≥18<18spanish?FOCAL BRANCHminorTUTOR · LIBRO · AUTHYES · DNINODNI · 2 docsFAST PATHNIE · pasaporte · drivingFOREIGN · 4–6 DOCStutor + minor5–7 DOCSREPRESENTATIVENIF · representative · address4–6 DOCSOUTPUTrequired[]optional[]i18n_keyDocFields.aiLEGENDDECISIONINFO / FORMTERMINAL · DOC SETFOCAL · FAST PATH
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ESPÉCIMEN D · AUTOMATIZACIÓN DE BACK OFFICE

Business Management System

Situación: más de 100 personas releyendo expedientes de compra. Resultado: los expedientes se cierran solos; el operador solo ve lo que no cuadra. QA de campo: nueve hallazgos, cerrados en 48 horas.

Cada campo del contrato cruzado contra cada otro documento del expediente. La mayoría de los archivos se cierran sin que un operador los toque.

— nota de diseño
STACK· BMS multi-tenant · DocFields.ai · motor de cross-validation
ESTADO· Pre-producción · UAT
ALCANCE· Carga proyectada equivalente a más de 100 FTEs
BMS · OPS PLATFORMUPLOADUPLOADPARSE BUNDLEEXTRACTEXTRACTFIELDS + SRCFEEDSAUTO-APPROVEFLAGBUNDLEClient DocsDNI · payslip · IBANBUNDLECar Docspermiso · ITV · ficha · contratoOPS UIBMS Consolebackoffice operator portalROUTERDocFields.ai Enginemulti-provider · fallbackCLOUDDocument AIDNI · permiso · ITV · contratoCLOUDVision ModelsAnthropic · OpenAI · fallbackLEDGERProvenance + Attestationsfield · doc · model · confidenceCHECKCross-Validation EngineDNI · plate · VIN · owner matchOUTCompras Decisionapproved file · or operator queueSample checksDNI on contract ≡ DNI extractedplate ≡ permiso ≡ ITV ≡ fichaVIN on contract ≡ VIN on fichaowner name on permiso ≡ sellerall signatures + dates validMost purchase files clear without an operator touch.When something disagrees, BMS gets one alert with the exact field, document, and conflict — not a stack to re-read.LEGENDFocal · check & outputInternal serviceLedger / storeExternal AIUpload / APIFlag / returnAuto-approvalTrust boundary
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ESPÉCIMEN H · IA NATIVA DEL NEGOCIO

Asistente nativo del negocio

Situación: una plataforma multi-tenant de servicios profesionales con una IA que no sabía nada de sus propios expedientes. Resultado: un asistente que vive dentro de la plataforma, lee los expedientes y actúa con sus herramientas.

Conoce el expediente, el documento, la agenda y la ley que aplica, porque corre dentro del sistema que los guarda. Cada capacidad por tenant. Cada acción con traza.

— nota de diseño
STACK· Anthropic · herramientas MCP · Inngest · Langfuse · OnlyOffice · conectores Workspace · RAG legal
ESTADO· Producción · despliegue multi-tenant
ALCANCE· Expedientes · documentos · agenda · legislación (estatal + 17 autonómicas) · capacidades por tenant
COMPANY PLATFORM · PER TENANTASKSPLANSACTSREASONSRESUMESTRACEUSERLawyer · Operatorchat · voice · documentsAGENTNative Assistantcontext · memory · planGATECapability Gatesper tenant · per user · per toolCase filesmatters · tasks · deadlinesDocumentsread · draft · OnlyOfficeWorkspacemail · calendar · drive · per tenantLegal RAGnational + 17 regional codesMODELSModel Routerbudget · fallback · per-tenant keyCLOUDAnthropictool use · long contextJOBSDurable RunsInngest · retries · scheduled tasksLEDGERTrace + CostLangfuse · every call · every euroWhat it knowsthe open matter and its deadlinesthe document it is asked aboutthe user's calendar and mailboxthe law that applies with the articlewhat it is allowed to do, per tenantA chatbot bolted onto the side knows nothing. This one runs inside.Same permissions as the user, same data as the platform, and a trace of every action and every euro spent, per tenant.LEGENDFocal · gateInternal service / toolLedger / storeExternal AIGated actionAsync / traceTrust boundary
ESPÉCIMEN E · COMERCIO POR VOZ

Askalog

Agente de catálogo por voz sub-segundo · askalog.com (alpha)

Pregunta en español, te trae el coche. Sub-segundo, determinista, cero precios alucinados —la economía unitaria del comercio por voz, por fin.

— nota de diseño
STACK· Pipecat · LiveKit · Deepgram · Cartesia · Postgres
ESTADO· Alpha · askalog.com
ALCANCE· Grupo de retail auto · 24.000 SKUs · cobertura comercial 24/7
STREAM AUDIO ~150MSPARTIAL TRANSCRIPTMCP · SEARCH(...)VALIDATE LIVE INVENTORYREAL VEHICLE IDSRESPONSE TOKENSHIGHLIGHT MATCHESVOICE + UI · ~90MS FIRST BYTEUSERCustomerbrowser · WebRTCSTTDeepgram Nova-3streaming · es-ESAGENTLLM + MCP Tools25+ inventory toolsTTSCartesia Sonic-2streaming · es-ESCTLGUI + Catalog24K vehicles · liveLEGENDFocal agentStreaming / APIValidated returnCustomer-facing outputLive ground truth
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ESPÉCIMEN F · TRADUCCIÓN MULTILINGÜE

SmithVox

Traducción agéntica en tiempo real para reuniones reguladas

KUDO te vende intérpretes. Wordly te vende subtítulos. SmithVox te vende una transcripción multilingüe a prueba de manipulación —en la voz del propio orador— y un agente que evita que la reunión se desvíe.

— nota de diseño
STACK· Pipecat · LiveKit · Deepgram Nova-3 · GPT-4.1 · ElevenLabs
ESTADO· En construcción · MVP semana 6
ALCANCE· 32 idiomas · clonación de voz por orador · libro encadenado por hash
SMITHVOX BRAIN STACKRAW MIC INPER-LANG MIX OUTAUDIO + SPK IDSYNTHESIZEDTEXT + LANGTGT + VOICE IDLOOKUP TIMBRESTATE SYNCHASH-LOG TURNUSERSpeakers · NEN · ES · MN · DE …HUBLiveKit SFUper-participant tracksUSERListeners · Neach in chosen langSTTDiarization + STTDeepgram Nova-3BRAINTranslation HubGPT-4.1 + glossary RAGTTSTTS · MultilingualElevenLabs MML v2 · cloneSTOREVoice Clone Vaultinstant clone · session-scopedAGENTSession Chairdecisions · names · jargonLEDGERCompliance Ledgerhash chain · OpenTimestampsOne ingress.N egress mixes.each listener hears the room in their language · in the speaker's own voicePer-turn latencySTT ~250 mstranslate ~380 msTTS ~280 msjitter ~180 msp50 ≈ 1.09 sp95 ≈ 1.28 sLEGENDFocal · brain & ledgerInternal serviceStore / vaultExternal providerOptional / parallel agentAudio · WebRTCState syncNotarized handoff
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ESPÉCIMEN G · PIPELINE ABSA

Prism Engine

Sentimiento por aspectos con RAG sectorial · whyrating.com (pre-producción)

Treinta y seis primitivas, escaladas por intensidad, ancladas al texto verbatim de la reseña. El ruido reputacional se vuelve una señal de underwriting consultable.

— nota de diseño
STACK· Python · Pydantic · Anthropic · pgvector
ESTADO· Motor en producción
ALCANCE· 85+ clasificaciones · 36 primitivas
FETCH UNCLASSIFIEDLOAD SECTOR VOCAB36 PRIMITIVES + ADDONSBATCH × 5 PARALLELABSA EXTRACTSTRUCTURED JSONVALIDATE + ANCHOR GROUNDPYDANTIC + UPSERTFEEDReview Streamv3 · LEFT JOINORCHClassification Pipelineasync · semaphore × 5RAGSector Vocabularyprimitives + addonsAIAnthropic LLMclaude-sonnet-4GUARDValidator + DBPydantic · v3 upsertLEGENDFocal orchestratorExternal / API callReturnCritical guard stepRAG / store
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AHORA EN VUELO

Semana del 22 sep 2026

  • PRE-PROD

    Validación de compras, UAT de campo

    Una revisión de campo del equipo de operaciones levantó nueve hallazgos. Los nueve cerrados en 48 horas: una URL por expediente, permisos por trabajo, identidad validada escrita en la ficha.

  • PROD

    DocFields, equivalencia de campos

    La escalada a LLM para coincidencias difusas sale ahora con una marca explícita de degradado. El consumidor descarta los veredictos degradados en vez de fiarse.

  • PROD

    Asistente en plataforma, conectores

    Conectores de Google Workspace por tenant y herramientas de RAG legal detrás de flags de tenant. Cada llamada a herramienta con traza.

Actualizado a mano, no por un job.

EL PRIMERO EN CAER

En algún sitio de tu empresa hay un proceso que sigue corriendo sobre personas releyendo documentos. Ese es el primero que retiro.

CÓMO TRABAJAMOS

Tres puertas de entrada. Cada una acaba con algo en manos de usuarios.

Anclado en resultados, no en horas. Cada paso se descuenta del siguiente, y cada entrega sale con spec, tests y traspaso.

01 · DIAGNÓSTICO

Dos semanas. Un proceso, sobre el papel, con su precio.

Mapeo el proceso, mido lo que te cuesta hoy, diseño el sistema que lo retira y escribo el plan. El documento es tuyo, sigamos o no.

Precio fijo · se descuenta del piloto

02 · PILOTO

De seis a ocho semanas. Un proceso, en producción, con usuarios reales.

De extremo a extremo: modelo de datos, extracción, reglas, interfaz, integración con lo que ya tienes. Especificado antes de construirlo; probado en cada entrega; traspasado con las decisiones por escrito.

Mitad al empezar · mitad cuando está en manos de usuarios

03 · RETAINER

Mes a mes. El siguiente proceso, y el de después.

El mismo constructor, el mismo método, una capacidad estable para seguir retirando trabajo manual y coger el teléfono cuando producción llama. Prioridad en tu roadmap, sin volver a empezar.

Mensual · se cancela con un mes de aviso

Si el diagnóstico no encuentra un caso que merezca construirse, te lo digo, y el informe es tuyo.

MÉTODO

Aprende la operación más rápido de lo que esperan quienes la llevan, cuestiona los requisitos que aceptaron como fijos y usa la IA para construir más allá.

FINANCIACIÓN DE AUTOMOCIÓN·
LEGAL·
AVIACIÓN·
FINTECH·
DEFENSA
F/A-18 Hornet en ascenso vertical

FOTO №01 · F/A-18 HORNET

RECORRIDO

Una década como piloto de caza.

Una década como piloto de caza y Oficial de Seguridad Operacional en el Ejército del Aire. La disciplina operativa se transfirió a la arquitectura de software: los sistemas o funcionan bajo presión, o fallan a las personas. Ese estándar atraviesa cada proyecto aquí —los audit trails, los guardas deterministas, la trazabilidad por campo.

El mismo bucle en los dos trabajos: entender la operación primero, después construir lo que realmente necesita. Ninguna improvisación en campos críticos. Ninguna excepción no declarada en producción.

Autorretrato en cabina, máscara de oxígeno puesta, vuelo horizontal
RETRATO №01 · COCKPIT · VUELO HORIZONTAL
Dashboard del Safety Management System de aviación — postura de riesgo, SPIs, vista de cumplimiento
ESPÉCIMEN №07 · SAFETY MANAGEMENT SYSTEM · AVIACIÓNMapa de riesgo, SPIs, auditorías, investigaciones —la misma operación que tenía que hacer cumplir, ahora como software.

CONTACTO

Retrato de Alejandro Gutiérrez Mourente
RETRATO №02 · 2026

Treinta minutos. Un proceso. Un número.

Si eres CTO, director de operaciones o fundador en un negocio regulado, reserva la llamada de diagnóstico. Sales con tres cosas: qué proceso retirar primero, lo que te cuesta hoy y si soy la persona adecuada para hacerlo. Si no hay caso, te lo digo.

Dirección revelada al hacer click · resistente a spoofing