Sistemas, equipos,
y ahora agentes.
Soy Mauricio, CTO en Bunker db. Hace más de 20 años que armo sistemas y equipos. Hoy me dedico a que los agentes de IA funcionen de verdad en productos reales, no solo en la demo.
Este sitio, pensado como un grafo de agentes
El roadmap IA en Producción dibujado como un grafo de LangGraph: cada nodo es un módulo y cada paso es un post real. Así pienso los sistemas, y así se arma este blog.
- graph.invoke({ roadmap: "ia-produccion" })
- 5 nodos · 10 posts · listo
Pasá el mouse (o navegá con Tab) por un nodo para inspeccionar su estado.
Click en un nodo → te lleva a ese módulo del roadmap.
Casi todos eligen: o te metés en la tecnología o liderás personas. Yo hice las dos cosas durante toda mi carrera. Diseño los sistemas y armo los equipos que los hacen durar. Para llevar agentes de IA a producción hacen falta las dos.
Lo que más le falta a un líder técnico casi nunca es técnica. Es saber escuchar.
Soy coach ontológico profesional. Me formé para entender cómo hablamos, qué sentimos y cómo eso hace que una persona o un equipo cambie de verdad. Lo uso todos los días para llevar conversaciones difíciles, resolver conflictos y generar confianza.
Sumado a 20 años de ingeniería, puedo mirar el sistema y a las personas que lo construyen. Eso es lo que convierte a un grupo de ingenieros en un equipo que shippea.
Agentes de IA que aguantan en producción
Lo que aprendí haciendo sistemas event-driven, aplicado ahora a sistemas con LLM. En esto estoy trabajando.
Agentes con LangGraph
Agentes que resuelven tareas de varios pasos y recuerdan en qué quedaron (con estado): planifican, usan tools y le piden confirmación a una persona cuando hace falta (human-in-the-loop). Y que se puedan observar y testear.
Sistemas multiagente
Varios agentes trabajando juntos, cada uno con una responsabilidad clara, reintentos y guardrails. Lo mismo que aprendí con microservicios, aplicado a IA.
RAG que aguanta
Que el agente busque en tus datos y responda bien: cómo partir los documentos (chunking), que la respuesta se apoye en la fuente (grounding) y que la info esté al día. Medido con evaluaciones reales, no a ojo.
Evals y observabilidad
Traces, evals y tests de regresión para saber si un cambio mejoró o empeoró el sistema. Medir en vez de suponer.
Backbone event-driven
La base sobre la que corren los agentes: AWS (SQS, SNS, EventBridge) e infraestructura como código con CDK o Pulumi.
De la POC a producción
Hacer una demo es fácil. Lo difícil es sacarla a producción, monitorearla y mejorarla todas las semanas. En eso vengo trabajando hace diez años.
Sistemas distribuidos
Arquitectura que sigue funcionando cuando el producto crece.
IA y agentes
Productos con LLM hechos con la misma seriedad que cualquier sistema.
Liderazgo de ingeniería
Armar equipos que funcionan y la cultura que los sostiene.
CTO
Bunker dbACTUALLidero toda la tecnología: arquitectura, plataforma, equipo y roadmap. Y estoy sumando agentes de IA al producto.
Sr Lead Engineer
XepelinArmé y estuve a cargo del dominio de cobranzas. Diseñé la infraestructura cloud con CDK y Pulumi y armé sistemas distribuidos con event sourcing sobre SQS, EventBridge y SNS. Lideré el equipo, contraté y cuidé que todos se sintieran seguros para opinar y equivocarse.
VP of Engineering
BlueTarget.aiLideré ingeniería en una plataforma para monitorear, diagnosticar y explicar modelos de IA. Ahí aprendí de cerca observabilidad de ML y MLOps.
Sr Engineering Manager · Agile Coach
PedidosYaDos años en una de las apps de delivery más grandes de LatAm. Estuve a cargo de monitoreo y observabilidad, empujé OKRs atados a resultados y acompañé el cambio hacia equipos que se organizan solos.
Co-Fundador
CuentasHoyCofundé el producto y lo construimos desde cero, en paralelo con mi trabajo liderando ingeniería. Me enseñó a sacar cosas con pocos recursos.
Head of Engineering
123SeguroEntré como Software Engineer y terminé como Head of Engineering, casi diez años después. Diseñé la arquitectura en AWS, sumé event-driven y DDD, y armé el área de ingeniería: contratación, planes de carrera, dual-track ágil y formación.
Temas que me apasionan
Algunos me acompañan en toda mi carrera. Otros me tienen curioso fuera del trabajo.
Diez años haciendo tecnología para seguros. Aprendí cómo se arma un precio, cómo se vende una póliza y qué implica trabajar en un mercado regulado.
Monitorear modelos de ML en producción: desde que se entrenan hasta el día en que empiezan a fallar (drift). Todo el ciclo de MLOps, con las manos en el código.
Hoy estoy metido en marketing technology: datos, atribución y los sistemas que ayudan a un negocio a crecer.
Me apasionan las inversiones y los mercados desde hace años. Sobre todo cómo el riesgo y el interés compuesto juegan a largo plazo.
Notas sobre sistemas y agentes
Gemini 4 Argon: lo probé en mi agente contra 3.8 Flash
OpenAI Decisions API vs Jev: los System One ya son commodity
Guardrails para LLM: medí un modelo generativo contra Jev
Cómo evitar que tu agente de IA rompa tu infraestructura
¿Estás armando algo con IA?
Puedo sumarme como CTO fraccional o advisor. O simplemente charlamos sobre agentes y cómo armar el equipo que los lleva a producción.