Desarrollo software, inteligencia artificial y automatización.
Este web recoge mi trabajo, investigación práctica y experiencia en desarrollo software, inteligencia artificial aplicada e infraestructura técnica.
Áreas de conocimiento
Trabajo en la intersección entre desarrollo, infraestructura e inteligencia artificial.
Desarrollo software a medida
SaaS, ERP, APIs, microservicios y paneles de gestión.
Inteligencia artificial aplicada
Modelos locales, RAG privado, chatbots empresariales sin fuga de datos.
Agentes IA y MCP
Agentes para atención al cliente, CRM, automatización y reservas.
Modelos locales y LLMs
vLLM, Ollama, cuantización, GGUF, inferencia optimizada.
Automatización de procesos
Flujos IA, OCR, clasificación documental, generación de informes.
Infraestructura técnica
GPUs, servidores IA, despliegues on-premise y cloud.
APIs e integraciones
Conectores REST, webhooks, sistemas legacy y plataformas modernas.
Bases de datos y almacenamiento
MySQL, MariaDB, MongoDB, PostgreSQL. Modelado, optimización, migraciones y replicación.
Frontend y aplicaciones web
Next.js, React Native, PHP MVC, interfaces responsivas, Tailwind, SPA y PWA.
Proyectos
Trabajo personal e investigación en desarrollo software e inteligencia artificial.
Daemon en Rust para Linux que regula dinámicamente el power limit de GPUs NVIDIA según su temperatura. Diseñado para servidores de inferencia IA con cargas sostenidas y configuraciones multi-GPU.
Extensión para GNOME Shell que permite gestionar servidores vLLM y cambiar entre modelos de IA directamente desde el panel del escritorio. Muestra el modelo activo, facilita el cambio rápido entre configuraciones y simplifica la gestión de la inferencia local.
App de reservas para restaurantes con asistente IA conversacional. Multi-tenant con roles de restaurante y cliente, panel de gestión integrado, búsqueda por cocina y zona, y recomendaciones personalizadas. Soporte multiidioma (ES/EN).
Sistema de gestión de carnets para la piscina municipal de Tibi. Registro público con pago por tarjeta (Redsys), escáner QR de entradas y salidas, panel admin con roles, historial con exportación CSV y páginas legales editables. MVC propio en PHP sin framework externo.
Agente de IA conversacional en terminal con arquitectura ReAct. Multi-proveedor (Ollama, Claude, Gemini, OpenAI, DeepSeek). 6 herramientas integradas: ejecución de comandos, filesystem, editor de código, búsquedas web, deep thinking y sequential thinking. Gestión automática de contexto con compactación inteligente.
Sistema IA on-premise
ChatGPT privado empresarial con RAG, modelos locales y sin fuga de datos a proveedores externos. Infraestructura privada con 2× RTX A5000.
ERP Academias
ERP multi-tenant propio para academias de oposiciones. Gestión de expedientes, dashboard con KPIs, sistema de snapshots históricos con integridad de datos, API pública con autenticación por tokens, integración Stripe, y migraciones desde otros sistemas.
Banco de Preguntas
Plataforma de gestión de cuestionarios para academias de oposiciones. Preguntas con opciones múltiples, categorización por temas y etiquetas, niveles de dificultad. Autenticación JWT, API REST completa con Swagger UI. Dual DB: MongoDB (Beanie ODM) y MariaDB (SQLAlchemy) intercambiables via factory pattern.
Interfaz gráfica en GTK4 para gestionar servidores LLaMA localmente. Control de modelos GGUF, configuración de parámetros de inferencia y monitorización de recursos del sistema (CPU/RAM/GPU) con psutil.
Proyectos internos
Automatización de procesos empresariales, integración de APIs y sistemas legacy. Flujos de trabajo con agentes IA y herramientas MCP.
Artículos técnicos
Notas sobre desarrollo, IA e infraestructura.
vLLM vs llama.cpp: ¿qué servidor usar para inferencia local?
Comparativa entre vLLM y llama.cpp para servir modelos de lenguaje en local: rendimiento en GPU, cuantización GGUF y FP8, multi-GPU y cuándo elegir cada motor.
El impacto del contexto largo y los agentes en el coste de la IA
La inteligencia artificial es cada vez más potente, pero también más costosa de utilizar. El aumento de las facturas en 2026 no se debe únicamente a una subida de precios por parte de los proveedores, sino a cambios profundos en la forma en que se usan los modelos modernos.
Inteligencia artificial aplicada al desarrollo real de software
La inteligencia artificial ya no es una promesa futura: es una herramienta práctica para crear, mantener y mejorar aplicaciones empresariales.
Guía práctica de cuantización GGUF para inferencia local
Cómo optimizar modelos de lenguaje mediante cuantización GGUF para ejecutarlos en hardware local con llama.cpp y vLLM.
Montando un servidor de inferencia con Ollama y vLLM en local
Pasos para desplegar un servidor de inferencia local con Ollama y vLLM usando GPUs NVIDIA y modelos abiertos.
Agentes IA con MCP: automatización práctica para empresas
Exploración de agentes de IA usando el protocolo MCP y cómo aplicarlos a automatización empresarial real.