Ingeniero AI & Mobile

Construyo IA aplicada y apps que aguantan usuarios reales

Lo hice para Movistar (millones de usuarios), para Ring antes de ser Ring, y para +500 municipios de España. 20+ años construyendo software a escala.

Números reales

Millones

de usuarios — lideré la primera app Android oficial de Movistar Argentina.

10M+

usuarios hoy — construí el primer cliente Android de doorbot, que se convirtió en Ring.

+500

Ayuntamientos de España — una arquitectura base, una app por municipio.

20+

años — de Armada/VR a J2EE, Android, mobile a escala e IA aplicada.

Trabajo

Software desplegado a escala, en producción. Con resultado duro.

Movistar Argentina

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Movistar Argentina

Telefónica necesitaba llevar la autogestión al móvil para millones de clientes y descargar el soporte telefónico.

Lideré el diseño, la arquitectura desde cero y el desarrollo de la primera versión Android de la app oficial.

Resultado

Millones de usuarios gestionando consumo, pagos y trámites desde el teléfono. Caída fuerte de la carga sobre el call center.

Android nativo · arquitectura desde cero · liderazgo de equipo

doorbot → Ring

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doorbot → Ring

doorbot, una startup de timbres con cámara, necesitaba su primer cliente Android.

Construí ese primer cliente Android. El producto después se convirtió en Ring.

Resultado

Hoy Ring lo usan 10M+ personas. Estuve temprano en algo que se volvió gigante.

Android nativo · video / streaming

+500 Ayuntamientos de España

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+500 Ayuntamientos de España

Cientos de municipios necesitaban su propia app, sin construir 500 apps a mano.

Diseñé una arquitectura base instanciable: una sola base, una app por municipio.

Resultado

+500 Ayuntamientos con su propia app. Escala sin fricción operativa.

Flutter · arquitectura instanciable / multi-tenant

Ivess Argentina

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Ivess Argentina

Ivess quería que sus clientes se autogestionaran sin intermediarios.

Desarrollé las apps de autogestión para los clientes de la fábrica.

Resultado

Relación cliente-empresa directa, sin intermediarios.

Flutter

RAG con visual grounding — Workana

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RAG con visual grounding — Workana

Workana necesitaba que su soporte interno (Discord) respondiera con precisión sobre su propia documentación, sin alucinar.

Construí un sistema RAG con una UI de depuración generativa: muestra fuentes, score de relevancia y las llamadas a herramientas detrás de cada respuesta.

Resultado

Respuestas ancladas a la documentación real, trazables. Trabajo pagado por Workana.

RAG · visual grounding · tool calling · LLM

Portfolio IA actual

Lo que construyo hoy: IA aplicada en producción, no demos.

Document AI (OCR+LLM), agente legal que investiga y redacta, asistente multi-agente, agentes de voz de baja latencia, y RAG/GraphRAG sobre conocimiento interno.

Resultado

Agentes que resuelven tareas que antes comían horas de trabajo manual.

LangGraph · RAG/GraphRAG · LiveKit · ElevenLabs

Qué resuelvo

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Consultoría e integración de IA

Te digo dónde la IA resuelve un problema real y dónde no, y la implemento de punta a punta. Criterio antes que hype. (LLMs, arquitectura a medida)

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Sistemas RAG

Tu conocimiento enterrado en manuales y documentos, convertido en respuestas precisas e instantáneas. Sin alucinaciones. (RAG / GraphRAG)

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Agentes de voz y conversacionales

Atención y soporte que resuelven sin intervención humana, en tiempo real. Descargá a tu equipo de las consultas repetidas. (LiveKit, ElevenLabs)

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Automatización con agentes

Procesos que comen horas de gente cara —procesar documentos, extraer datos, ejecutar tareas— hechos por agentes. (Document AI: OCR + LLM, LangGraph)

Cómo trabajo

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Senior de punta a punta

Hablás directo conmigo, que diseño y construyo. Sin capa de cuenta que no entiende lo técnico.

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No tomo más de 2 proyectos a la vez

Foco real en cada uno. Si no puedo darle la atención que merece, te lo digo.

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Criterio antes que hype

IA donde resuelve, no porque vende. Si una app simple alcanza, no te vendo un agente.

Quién soy

Pablo Vagliati

Pablo Vagliati

Ingeniero AI & Mobile senior

20+ años construyendo software a escala. Empecé en la Armada y VR (2002), seguí por J2EE y Android, lideré apps mobile usadas por millones, y hoy construyo IA aplicada: agentes, RAG y voz en producción. Buena parte de esa prueba la construí a través de Jvagliat Studio. Hoy trabajo solo, como independiente: el senior que te responde es el que diseña y escribe el código.

Laboratorio

Frontera: experimentos con artefacto real, no demos de catálogo. Cada pieza nace de algo que construí.

Ingeniería AI-assisted en stack hostil — KMP

Laboratorio
Ingeniería AI-assisted en stack hostil — KMP

Probar hasta dónde aguanta la ingeniería asistida por IA donde ni yo ni el modelo tenemos ventaja: Kotlin Multiplatform, poca data de entrenamiento.

Spec-Driven Development dirigiendo Claude Code Opus 4.7 + un skill de Compose. Visualizador de voz, física de audio, un código → Android/iOS/Web/Desktop.

Resultado

App funcional en 3-4 días / 9 iteraciones, 60 FPS sostenidos. El método aguantó donde el modelo solo colapsa.

Kotlin Multiplatform · Compose · Spec-Driven Development · Claude Code

Leer el detallearrow_forward

UI generativa con agentes

Laboratorio
UI generativa con agentes

Exploración propia: ¿puede un agente de IA generar la interfaz sobre la marcha —gráficos y componentes— consultando una base de documentos?

Construí un dashboard con un asistente que orquesta agentes (transfer_to_agent, search_entities), consulta entidades y genera gráficos y componentes visuales en respuesta.

Resultado

Un agente que arma la UI en tiempo real a partir de los datos. Pieza de laboratorio, no producto desplegado.

CopilotKit · multi-agente · generative UI · tool calling

Contame el problema. Si la IA o una app lo resuelve, te digo cómo. Si no, también.

HABLEMOS DE TU PROYECTO
Pablo Vagliati
PABLO VAGLIATI

Ingeniero AI & Mobile senior. 20+ años construyendo software a escala.

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Quequén, Buenos Aires, Argentina