1. Automatización del Proceso de Altas y Bajas de Usuarios (SomosFit)​​

• Problema: Procesos manuales de gestión de usuarios consumían el 9% de la jornada laboral, generando retrasos y altos índices de errores (20%).​

• Solución: Automatización del flujo utilizando Zapier y UiPath, logrando una reducción del 93% del tiempo dedicado y un descenso del tiempo de espera de 4 horas a 30 minutos.​

• Impacto: ROI del 210% anual, liberación de tiempo operativo y aumento de la motivación del equipo.

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2. Gestión de Solicitudes de Acceso a Grupos en Meta (SomosFit)

• Problema: Verificación manual de solicitudes de acceso a grupos en Meta, consumía el 2.5% de la jornada laboral y tenía un 30% de errores.

• Solución: Automatización del proceso con UiPath, eliminando la intervención manual.

• Impacto: 100% automatización, reducción del tiempo de espera de 1 día a 4 horas y ROI del 500% anual.

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3. Gestión de Nuevas Suscripciones y Pagos (SomosFit)

• Problema: Verificación manual de pagos en MercadoPago y Stripe consumía 5 horas mensuales, con un tiempo de espera de hasta 6 horas por usuario.

• Solución: Creación de un flujo en Zapier para procesar pagos en tiempo real, reduciendo el tiempo de ejecución a 10 segundos por usuario.

• Impacto: 99% de ahorro de tiempo, tasa de error reducida al 1% y ROI del 150% anual.

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4. Web Scraping para Filtrado de Alquileres (Proyecto Propio)

• Problema: La información de pisos en alquiler estaba dispersa en múltiples plataformas sin API, dificultando la búsqueda y filtrado eficiente.

• Solución: Implementación de un web scraping semanal que centraliza los datos en Google Sheets y permite filtrados personalizados.

• Impacto: Mejora significativa en la identificación de oportunidades de alquiler y reducción del tiempo de búsqueda.

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5. Implementación de Chatbot en LANDBOT (SomosFit)

• Problema: Alta carga de consultas recurrentes, saturando el equipo de soporte.

• Solución: Creación de un chatbot conversacional estructurado en LANDBOT, filtrando consultas y redirigiendo solo las excepcionales al soporte humano.

• Impacto: 80% de reducción en tiempo dedicado a consultas repetitivas, mejorando la experiencia del usuario.

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6. Asistente de IA para Creación de Imágenes de Productos (Salto Innovation)

• Problema: Creación manual de imágenes para productos en Amazon, ralentizando la publicación de nuevos ítems.

• Solución: Desarrollo de un asistente basado en IA que genera prompts optimizados para herramientas de imagen, acelerando el proceso creativo en un 80%.

• Impacto: 40% de reducción de tiempo dedicado para la creación de imágenes de concepto.

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7. Migración de Meta Workplace a Viva Engage (Awesome)

• Problema: No existía una integración directa entre ambas plataformas, generando riesgo de pérdida de datos.

• Solución: Creación de un flujo ETL personalizado en Python para migrar datos y mantener la estructura de información.

• Impacto: Migración completada en tiempo récord, asegurando continuidad operativa sin pérdida de datos.

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8. Plugin para Registro de Interacciones en LinkedIn (Proyeto Propio)

• Problema: Registro manual de interacciones en LinkedIn era ineficiente y limitaba el análisis del engagement.

• Solución: Desarrollo de un plugin personalizado en Google Sheets que registra interacciones y exporta datos en CSV.

• Impacto: Registro estructurado de interacciones, permitiendo un mejor seguimiento del engagement sin depender de soluciones comerciales costosas.

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9. Ejecución de Prompts en Lotes usando OpenAI API (Proyeto Propio)

• Problema: Uso intensivo de prompts manuales para crear contenido en redes sociales, generando pérdida de tiempo.

• Solución: Implementación de un sistema automatizado en Google Sheets que permite ejecutar prompts en lotes y estructurar los resultados.

• Impacto: Reducción del tiempo manual en un 70%, mejorando la iteración y refinamiento de contenidos.

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10. Migración de CRM con Datos Desestructurados (Solarium)

• Problema: Datos históricos desestructurados en un campo de notas dificultaban la migración a un nuevo CRM.

• Solución: Uso de OpenAI API para estructurar las notas, identificando fechas y separando los contenidos relevantes.

• Impacto: Migración de 6,000 registros en menos de 2 horas, frente a una estimación de más de una semana de trabajo manual.

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11. Transcripción y Enriquecimiento de Reuniones usando Whisper y Python (Proyecto Propio)

• Problema: en las reuniones se perdía información clave, obligando a repetir las consultas y dificultando la recuperación de datos claves.

• Solución: Implementación de un sistema de transcripción automática con Whisper de OpenAI, permitiendo interactuar con la transcripción para localizar temas específicos. 

• Impacto: Ahorro del 70% del tiempo destinado a procesar grabaciones y extracción de detalles relevantes. Ahorro en tiempo para extraer los datos importantes sin pérdida de información clave.