Entiendo procesos complejos y los hago funcionar.

Cómo se ve

Recreación ilustrativa · no son datos reales

Cómo enmarqué el problema

“Un vecino de la comunidad necesita encontrar un servicio recomendado por sus pares en minutos, porque esa confianza colectiva vive enterrada hoy en miles de mensajes de WhatsApp, sin buscador, sin filtro y sin memoria.”

La solución

“Un directorio privado con los 489 contactos que extraje con IA del historial de WhatsApp, buscable por rubro o nombre, con reseñas y recomendaciones reales de la comunidad, y un panel de admin para que siga vivo sin depender de mí.”

• ·Buscador con normalización de tildes y similitud de trigramas, con sugerencias de rubro cuando no hay resultados.
• ·Reseñas, recomendaciones (👍) y calificación con estrellas, con login de Google.
• ·Cualquier usuario puede sugerir un contacto nuevo desde un botón flotante; queda en cola de aprobación con aviso por email al admin.
• ·Importación masiva desde CSV/XLS y directo desde exports de WhatsApp.
• ·Panel de administración completo: crear, editar, aprobar, eliminar.
• ·Analítica de comportamiento con PostHog: búsquedas sin resultados (para detectar rubros faltantes), filtros más usados, tasa de clic a WhatsApp por contacto y funnel de contacto sugerido → aprobado.

El giro de diseño

Cómo enmarqué el problema

“Diseñar cada área por separado, con una herramienta distinta para cada una, resolvía el diagnóstico pero no la solución: el dolor real no vive dentro de un área, vive en el cruce entre lo comercial y lo administrativo, ahí donde hoy se pierde el aviso de que algo hay que facturar.”

La solución

“Una única fuente de datos que unifica identidad de organización, participación por edición y movimiento de dinero, con facturación, análisis y automatización funcionando como satélites que leen de ahí, no copias que hay que reconciliar a mano.”

• ·Relevamiento en las 4 áreas reveló que los mismos dolores se repetían en espejo entre lo comercial y lo administrativo: no faltaba una herramienta, faltaba una identidad compartida.
• ·Diseño de un núcleo de datos compartido: una organización, su participación en cada edición y cada movimiento de dinero viven una sola vez, no duplicados por área.
• ·Facturación, análisis/BI y documentación pasan a ser satélites que leen de esa fuente única, en vez de copias que alguien reconcilia a mano edición tras edición.
• ·Piloto elegido con criterio: arranca por el cobro entre Sponsors y Administración, donde la nueva fuente le gana claramente al status quo antes de escalar al resto.
• ·Migración de lo ya cargado en planillas hacia el núcleo, en vez de pedirle al equipo que vuelva a cargar todo de cero.
• ·Capa de automatización y agentes pensada para una vez que los datos están limpios: clasificación automática, conciliación asistida y consultas en lenguaje natural sobre el estado del negocio.

El producto, paso a paso

Recreación ilustrativa · no son datos reales

Cómo enmarqué el problema

“Un corredor de trail quiere saber cuánto va a tardar en su próxima carrera y qué ritmo puede sostener en cada tramo. Y no con el cálculo de una calculadora genérica, sino en base a sus carreras anteriores, porque no todos tienen la misma condición física.”

La solución

“Un motor propio que separa el modelo físico de la pendiente (Minetti) del ajuste de resistencia del atleta (Riegel con intercepto), calibrado con sus carreras de referencia, validado con backtesting contra carreras reales antes de confiar en un solo número.”

• ·Motor de predicción propio en TypeScript: el mismo código corre en la terminal (para probar) y en el navegador.
• ·Modelo físico de pendiente (Minetti) con un piso realista en bajada: el modelo de laboratorio subestima cuánto se frena en una bajada técnica.
• ·Calibración de resistencia (Riegel) que separa la lentitud propia del terreno del cansancio del atleta, para que ajustar el circuito no rompa lo ya calibrado.
• ·Cada cambio al modelo se valida primero contra carreras reales ya corridas, con un objetivo de error menor al 10%.
• ·Si no hay GPX, extrae el perfil de elevación directo de una foto de altimetría, detectando el estilo de gráfico automáticamente.
• ·Wizard de 3 pasos con mapa, perfil editable con un toque, y una tarjeta de carrera exportable para llevar el día de la carrera.

Cómo se ve

Recreación ilustrativa · no son datos reales

Cómo enmarqué el problema

“Quien está plantando necesita registrar cada árbol en el momento exacto, en el medio del campo y sin señal, no volver a la oficina a cargar coordenadas de memoria.”

La solución

“Una PWA que guarda primero en el teléfono y sincroniza sola cuando hay señal: el registro nunca depende de la conexión, ni de acordarse de nada después.”

• ·App instalable (PWA) offline-first: cada árbol se guarda primero en IndexedDB local, sin depender de señal en el campo.
• ·Ubicación por GPS en vivo con punto azul y anillo de precisión: capturás la posición exacta al plantar.
• ·Sincronización automática a Supabase apenas hay conexión, con badge de “sin sincronizar” para saber qué falta subir.
• ·Cacheo de tiles del mapa para navegar sin señal: se elige la zona de la finca y se guarda para verla offline.
• ·Ficha por árbol: especie (con lista de variedades de eucalipto), fecha de plantación, vivero de origen y notas.
• ·Exportación a CSV de todo el registro, para análisis o reporte fuera de la app.