Dirijo agentes de IA para construir productos completos: del problema de negocio al despliegue, con código abierto, tests y decisiones documentadas. Durante años trabajé en producción industrial. Vi cómo personas excelentes perdían tiempo con herramientas lentas, complejas o diseñadas por quienes nunca habían pisado una planta. Hoy construyo productos digitales que nacen exactamente de esos problemas, y la IA es mi herramienta principal de trabajo.
Dos roles, misma identidad
MES offline-first: trazabilidad, tiempos de máquina y control de planta que funciona aunque se caiga el Wi-Fi.
NestJS · PostgreSQL · Redis · BullMQ · RLS · RAG · Offline-first
17 módulos · 246 tests (229 API + 17 frontend) · 5 ADRs
WMS multi-centro para empresas de limpieza: consumos por centro, alertas de stock bajo y control de presupuesto con datos reales.
Express · Prisma · PostgreSQL · JWT · RAG
45 endpoints · 60 tests · 5 ADRs
Optimización de rutas de reparto con algoritmo 2-opt propio. Planificación de paradas, geocodificación y mapa interactivo en tiempo real.
React · Node · 2-opt propio · OCR · firma digital · RAG
63 tests · 7 ADRs
PWA offline para calcular la eficiencia de producción industrial, pensada para el suelo de fábrica.
Vanilla JS · 0 dependencias · Service Worker
34 tests · 9 ADRs
Rutas seguras para autobuses y camiones: evita puentes bajos y calles estrechas aplicando las dimensiones reales del vehículo en Europa.
Vue 3 · FastAPI · OpenRouteService · Leaflet · Fly.io
6 ADRs
MES/MOM para la transformación de bobinas de acero: motor FIFO, reconciliación con báscula y coste real por lote, nacido desde la metalurgia.
Python · FastAPI · PostgreSQL · React · WebSockets
79 tests · 3 ADRs · demo en vivo
Siempre hay un problema real esperando una herramienta. Si el tuyo encaja, puede ser el próximo.
Estos proyectos no salieron de la nada. Detrás de cada uno hay una forma concreta de trabajar: observo el problema real sobre el terreno, lo simplifico, y lo convierto en software dirigiendo un sistema de IA que he construido y que sigo ampliando en cada proyecto.
No uso la IA como un chatbot. La orquesto como un equipo: un orquestador principal que planifica y delega, y departamentos especializados (metaskills) que ejecutan. Diseñar, codificar, testear, desplegar, documentar. Esa estructura es lo que me permite convertir una idea en un producto verificable, uno tras otro.
El agente que dirijo para construir todo lo que ves aquí. En construcción constante, con 12 departamentos especializados, un orquestador principal y subagentes que ejecutan cada tarea técnica.
Descubre cómo lo construyo →Descompone la visión en tareas técnicas y dirige la ejecución.
Metaskills especializadas: diseño, testing, despliegue, documentación…
Ejecutan cada tarea en entornos aislados y devuelven evidencia verificable.
Hace años terminaba un turno de noche y llegaba a casa con la cabeza llena de ideas. Veía operarios haciendo el mismo trabajo dos veces. Veía hojas en papel. Veía Excel infinitos. Veía decisiones que podían automatizarse y nadie las tocaba.
Esperé durante mucho tiempo a que alguien construyera mejores herramientas. Al final decidí intentarlo yo.
Así nació Kavana Systems: mi laboratorio de producto y software, donde diseño, construyo y despliego productos propios basados en problemas reales de industria y logística. Empecé a diseñar la solución trabajando a doble jornada: en la fábrica, con turnos rotativos, y luego en casa, construyendo el software por las noches.
Antes de diseñar nada, intento entender cómo trabaja realmente la gente. Sin eso, cualquier solución es un tiro en la oscuridad.
La mejor herramienta no es la que tiene más funciones. Es la que resuelve el problema con menos fricción.
Orquesto agentes de IA como herramienta de trabajo para convertir ideas en productos utilizables, no en maquetas. Cada entrega pasa por mi revisión y por la suite de tests antes de desplegarse.
Cada proyecto cambia mi manera de entender el siguiente. Por eso cada herramienta sale mejor que la anterior.
No persigo la tecnología más nueva. Persigo la solución más sencilla.
No diseño para impresionar. Diseño para reducir trabajo innecesario.
La IA no sustituye a las personas. Las ayuda a tomar mejores decisiones.
La mejor interfaz es la que apenas necesita explicarse.
La tecnología solo tiene sentido cuando desaparece y deja que el trabajo fluya.
Durante años, hasta julio de 2026, trabajé en producción industrial.
He diseñado y construido cinco productos de software para industria y logística: un MES offline-first, un WMS multi-centro, un optimizador de rutas con algoritmo propio, una calculadora de eficiencia y un planificador de rutas para vehículos pesados. Cada uno con código abierto, tests y decisiones documentadas.
No estudié informática en una universidad: aprendí construyendo. Lo que empezó siendo curiosidad acabó convirtiéndose en una forma de entender el software: observar un problema real, simplificarlo y convertirlo en una herramienta útil.
No empecé a programar buscando una nueva profesión. Empecé porque quería resolver problemas que conocía de primera mano. Con el tiempo, construir software se convirtió en mi profesión.
Todo empezó con WordPress. Después llegaron el ecommerce, el dropshipping, una marca propia de ropa mediante print on demand, aplicaciones Android con App Inventor y, finalmente, los productos que hoy forman Kavana.
Mi objetivo nunca ha sido escribir más código. Ha sido construir mejores herramientas.
No aprendí software en una universidad. Lo aprendí intentando resolver los problemas que vivía cada día en una fábrica. Hoy sigo haciendo exactamente lo mismo. Solo han cambiado las herramientas.
— Jorge