Fractional AI Architect · Medellín, LATAM

80% of AI projects fail in production.

I know exactly why.

I work with founders and CTOs in LATAM to build AI systems that survive the real world — not just the demos.

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10years in production

7+years in AI/ML

$180K+AI Rescue Volume

3continents, 1 mission

PRODUCTION_READY · v2.4.1

LIVE

CLIENT_INPUT

REST · WebSocket

1.2k req/min

RAG_LAYER

ChromaDB · FAISS

latency: 28ms

LLM_ROUTER

GPT-4 / Claude / Groq

~800 tokens

EVAL_GUARD

Hallucination filter

pass: 99.1%

RESPONSE

Structured · Typed

p95: 180ms

99.7%

uptime

$0.003

cost/req

94.2%

accuracy

PRODUCTION_READY

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Resultados comprobados en

Naciones Unidas

AI Consultant · UNDP

ONU + Univ. Ricardo Palma · Proyecto Sechura, Perú

Plataforma geoespacial open-source para diseño de políticas públicas

Globant

Senior Data Scientist

Sistema multi-agente: detección y remediación de amenazas cloud enterprise

IA para optimización de rutas en tiempo real — operaciones críticas

Servex

CTO

Cerebro de IA clásica: NLP + autómata no determinístico con transiciones épsilon

60+ microservicios · voicebot de recupero en producción · TTS/STT propio

VECANOVA

Principal AI Architect

Neural Factory — software que se autoproduce con agentes IA

Aeón: razonamiento autónomo y memoria persistente · sin intervención humana

¿Esto te suena familiar?

Trabajo contigo si estás aquí

El sistema funciona en demo, muere en producción

Tu equipo construyó algo que impresiona en presentaciones pero colapsa con usuarios reales. Los bugs son profundos: latencia, alucinaciones, costos desbordados.

Tienes ingenieros de IA, no tienes un arquitecto

Cada miembro del equipo implementa IA de forma diferente. No hay una visión unificada, no hay estándares, y cada sprint genera más deuda técnica que valor.

Quieres implementar IA pero no sabes por dónde empezar

Ves la oportunidad, entiendes la urgencia, pero el ruido es enorme. ¿LLMs? ¿RAG? ¿Agentes? Necesitas alguien que diseñe la estrategia correcta para tu caso específico.

El problema es real

Los números que
nadie quiere ver

No es un problema de modelos. GPT-4, Claude, Gemini — todos son capaces. El cuello de botella es la arquitectura que los rodea.

Pipelines sin evaluación automatizada

Costos de tokens sin monitoreo

Latencia sin baseline ni SLA

de proyectos de IA fallan antes de escalar

McKinsey & MIT, 2024

$0.1M

USD promedio perdido por proyecto mal diseñado

Gartner Research

de equipos sin un AI Architect dedicado

LinkedIn Workforce Report

La verdad que nadie te dice

La IA en producción
no falla por el modelo.
Falla por la arquitectura.

Después de 10 años construyendo sistemas en producción — en fintech, enterprise, UNDP, Globant — aprendí que la diferencia entre un proyecto que escala y uno que colapsa no está en GPT-4 vs. Llama 3.

Está en las decisiones que se toman antes de escribir la primera línea de código.

Anatomía del fallo típico

Sin arquitectura

Q1–Q2

Build sin diseño

El equipo implementa. Impresiona en demos.

Colapso en producción

Latencia, costos, alucinaciones. Rewrite urgente.

Q4+

Crisis técnica

$180K+ perdidos. Confianza del equipo destruida.

Con arquitectura primero

Diagnóstico + roadmap

60 min de auditoría. Hallazgos concretos.

S2–4

Implementación informada

Código de producción desde el día 1. Sin sorpresas.

Post

Sistema que escala

Observable, transferible, adaptable al negocio.

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El proceso

Sin cajas negras.
Sin magia. Solo sistema.

01_DIAGNÓSTICO

60 minutos

Auditoría técnica. Identifico los puntos de falla exactos: arquitectura, datos, latencia, costos. Entregable: informe de hallazgos + roadmap priorizado.

02_ARQUITECTURA

Semana 1–2

Diseño el sistema completo: flujos de datos, selección de modelos, estrategia RAG/agentes. Sin ambigüedades: cada componente tiene dueño y criterio de éxito.

03_IMPLEMENTACIÓN

Semana 2–4

Código de producción, no prototipo. Tests de evaluación para cada sistema LLM. Telemetría desde el día uno.

04_TRANSFERENCIA

Cierre de sprint

Tu equipo entiende qué se construyó y por qué. Documentación técnica, runbooks operativos, sesión de Q&A. El objetivo es que no me necesites para mantenerlo.

01_DIAGNÓSTICO · 60 minutos

Auditoría técnica. Identifico los puntos de falla exactos: arquitectura, datos, latencia, costos. Entregable: informe de hallazgos + roadmap priorizado.

02_ARQUITECTURA · Semana 1–2

Diseño el sistema completo: flujos de datos, selección de modelos, estrategia RAG/agentes. Sin ambigüedades: cada componente tiene dueño y criterio de éxito.

03_IMPLEMENTACIÓN · Semana 2–4

Código de producción, no prototipo. Tests de evaluación para cada sistema LLM. Telemetría desde el día uno.

04_TRANSFERENCIA · Cierre de sprint

Tu equipo entiende qué se construyó y por qué. Documentación técnica, runbooks operativos, sesión de Q&A. El objetivo es que no me necesites para mantenerlo.

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NovaTrade

SaaS · Fintech

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ReactFastAPIPostgreSQLJWT

LexRank

SaaS · Legal SEO

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Next.jsAI SEOMulti-tenantCOP

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About me

John Tapias

Principal AI Architect · Medellín, Colombia

10 years building systems that survive production. I started as a full-stack engineer and migrated to AI when the first transformers began to change the rules. Today, I design the architecture that connects business vision with the AI systems that execute it.

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Naciones UnidasIndex.about.role_undp

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GlobantIndex.about.role_globant

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ServexIndex.about.role_servex

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VECANOVAIndex.about.role_vecanova

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La siguiente acción es tuya

El arquitecto que tu
equipo necesita ya existe.

La pregunta es cuándo lo contratas.

No es una llamada de ventas. Es una conversación técnica. Si hay fit, lo veremos juntos. Si no, te diré exactamente qué necesitas.

// 2 slots activos este mes · Sin lista de espera por ahora

¿Prefieres escribir? tapias.architect@gmail.com