Daniel Orlando · AI Engineer · Madrid
Trabajar con IA
es la parte
más fácil.
El problema es decidir qué construir con ella, en qué orden, y por qué. Ahí es donde entro.
El malentendido que frena a todo el mundo
Hay dos cosas completamente distintas: crear un modelo de inteligencia artificial y usar uno. Crear un transformer desde cero requiere años de matemática, ingeniería e investigación. Usarlo requiere hacerle una pregunta.
A un modelo de lenguaje
le entra texto.
Le sale texto.
Lo que decides hacer con ese texto
— eso es ingeniería.
La IA que no llega a producción no falla por la IA. Falla porque nadie preguntó antes si tenía sentido construirla. Esa pregunta sí requiere experiencia. Y llevar cinco años construyendo en producción es lo que me permite responderla.
De física nuclear a AI Engineer
Cuando tuve que elegir carrera no sabía qué quería. Solo sabía que quería lo difícil. Empecé física nuclear en La Habana y en el primer año encontré la programación. Me cambié de carrera. No he mirado atrás.
El año equivocado
Empecé física nuclear porque era lo más difícil que existía. En el primer año encontré la programación y lo cambió todo. Me cambié de carrera. No he mirado atrás.
Ciencias de la Computación
MatCom, Universidad de La Habana. Investigación en AutoML con el equipo de AutoGOAL. Primeros proyectos con LLMs y modelos de difusión cuando nadie los llamaba así: libros ilustrados, grabadoras de reuniones, asistentes conversacionales.
Máster en Inteligencia Artificial
Pontificia Universidad Católica de Chile. Empresa colaboradora: Foris. Construí Merlin/Stella — sistema MLOps de predicción de deserción para 23.000 alumnos. Hoy opera en 65+ universidades y más de un millón de estudiantes en diez países.
Ciberseguridad, libros y consultoría
Máster en Ciberseguridad (UCM), TFM sobre seguridad en LLMs para FinTech. Terminando Agentes IA — el primer libro técnico completo en español sobre agentes. Newsletter diaria. Consultoría de IA para PYME.
Lo que he construido
- Stella / Merlin Foris · EdTech
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Predicción de deserción estudiantil con XAI. AutoML (Optuna/MLflow), Argo Workflows, explicaciones SHAP/LIME en tres capas. 23.000 alumnos, 65+ universidades, más de un millón de estudiantes en diez países.
- Agentes IA Libro técnico
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~255.000 palabras. El interior de un agente componente a componente — conceptos, prácticas y código ejecutable en Python, TypeScript y Go. Sin frameworks opacos. Uno de los primeros libros técnicos en español sobre agentes.
- PromptGuard TFM · UCM
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Framework de red teaming para LLMs en entornos FinTech. 22 vectores de ataque alineados con OWASP LLM Top 10 y MITRE ATLAS. Defensas modulares con Microsoft Presidio, NeMo Guardrails y DistilBERT fine-tuned.
- La IA ctualidad Newsletter diaria
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