Estrategia · Customer Intelligence · Gobierno · IA
Ejecutivo de Data & Analytics con experiencia liderando estrategia regional de datos, Customer Intelligence y ecosistemas digitales en LATAM.
Mi trayectoria cruza telecomunicaciones, fintech, medios y negocios digitales. He liderado la estrategia regional de datos de Tigo Money y desarrollado capacidades de customer master, Customer 360, segmentación, churn, next-best-offer, monetización de audiencias, riesgo y reporting ejecutivo.
Trabajo en la intersección de estrategia, gobierno y plataformas, alineando prioridades de negocio con capacidades de datos y analítica. Mi experiencia combina gestión directa de equipos, liderazgo transversal regional y profundidad técnica para orientar la ejecución y la adopción de IA sobre datos gobernados.
Mi trayectoria conecta estrategia, gobierno, plataformas y adopción: del operating model y la arquitectura a decisiones de cliente, producto y gestión.
Dirigir
Definiciones comunes, operating model y prioridades conectadas con decisiones ejecutivas, producto y gestión.
Ownership, calidad, observabilidad, estándares y políticas para que el dato sea comparable, confiable y accionable.
Construir
Arquitectura híbrida cloud y on-premise, customer master y productos de datos sostenibles para escalar analítica y reporting.
Customer 360, segmentación, churn, propensión y next-best-offer conectados con crecimiento, retención, monetización y valor del cliente.
Transformar
Productos, canales, pagos, atención, red y marketing integrados para entender adopción, comportamiento y desempeño digital.
Agentes y experiencias de self-service sobre datos gobernados, catálogo, metadata y arquitectura empresarial.
Artículos, workshops y charlas donde explico decisiones de datos e IA, junto a los laboratorios en GitHub que las ponen a prueba.
Blog
Laboratorios
Un laboratorio reproducible que conecta un modelo causal sintético con cinco casos de Customer Intelligence y agentes que consultan metadata antes de analizar.
Criterio demostrado. Los resultados cambian cuando se fijan ventana, población, leakage y respuesta causal antes de modelar: esas decisiones forman parte del sistema desde el inicio.
Un mapa 3D explorable de una cartera de construcción: cada obra se levanta según su avance, con sus indicadores al lado y una línea de tiempo que reproduce el programa semana a semana.
Criterio demostrado. La obra a medio construir junto a su programa deja a la vista la desviación que en la tabla queda en una columna.
Sigamos en contacto
Comparto lo que voy aprendiendo y construyendo sobre estrategia de datos, Customer Intelligence y Agentic AI.