Interfaz
Interfaz multi-departamental, renderizado en servidor y cliente según la necesidad real de cada pantalla.
Arquitectura y evidencia
No me limito a la interfaz: también diseño la arquitectura funcional, técnica y de gobernanza que hace posible la solución.
Flujos de datos, la nube, IA aplicada, seguridad, gobernanza y despliegue — la profundidad detrás de la demostración.
De la necesidad de negocio al sistema, nunca al revés.
1. Arquitectura funcional
Cada capa tiene una responsabilidad clara — los sistemas operativos siguen siendo la fuente de verdad, la integración nunca duplica autoridad, y la IA interviene solo cuando los datos son confiables.
- 1Sistemas operativos (ERP, SQL Server on-prem, sistemas departamentales)
- 2Capa de integración (eventos, sincronización)
- 3Datos consolidados (BigQuery)
- 4Servicios de negocio
- 5Interfaz multi-departamental
- 6Decisiones humanas asistidas por IA
Un stack elegido capa por capa, no apilado por costumbre.
2. Arquitectura técnica
Datos
BigQuery como fuente de verdad analítica consolidada; SQL Server on-prem sigue siendo el sistema de referencia operativo — sin duplicar autoridad.
Nube e integración
Despliegue serverless, almacenamiento de archivos, eventos asíncronos, tareas programadas, secretos nunca escritos en el código.
IA aplicada
Extracción y razonamiento asistidos por IA — siempre junto a validación determinista, nunca entregados sin filtro.
Seguridad e identidad
Autenticación federada, permisos por rol — nunca acceso implícito a datos sensibles.
CI/CD
Integración y despliegue continuos, imágenes versionadas y trazables antes de llegar a producción.
Una sola verdad, nunca una duplicación.
3. Datos
La pregunta no es «dónde poner el dato» sino «quién es responsable de él». BigQuery consolida para el análisis y la visibilidad multi-departamental; los sistemas operativos existentes siguen siendo la autoridad en su dominio.
Ejemplo de decisión de arquitectura — ilustrativo
- Contexto
- El sistema SQL Server on-prem ya es propietario de los datos operativos de un departamento.
- Decisión
- SQL Server on-prem sigue siendo el sistema de referencia para ese dominio.
- Solución
- La plataforma consolidada almacena referencias y proyecciones analíticas en BigQuery, no una copia con autoridad.
- Por qué
- Evitar una doble autoridad, proteger la gobernanza ya existente, reducir el riesgo de migración.
- Rechazado
- Crear una base de datos paralela que duplicaría el dato operativo.
Portabilidad y costo donde corresponde.
4. Nube
Cloud Run permite pagar por el uso real en lugar de una capacidad siempre encendida — relevante para una carga operativa variable. Pub/Sub desacopla los componentes para que la lentitud de un servicio no bloquee a otro; Secret Manager saca las credenciales del código.
Útil, nunca sin control.
5. IA aplicada
Document AI extrae información de los documentos entrantes; Vertex AI / Gemini razona sobre el contexto consolidado. En ambos casos, la validación determinista protege las reglas de negocio críticas — el mismo principio que en la página anterior: la IA propone, nunca ejecuta sola una acción con impacto operativo.
Identidad y permisos como base, no un añadido posterior.
6. Seguridad
Okta/OIDC para autenticación federada en lugar de un sistema casero de contraseñas. RBAC para que cada rol vea exactamente lo que necesita — nunca más. Los secretos viven en Secret Manager, nunca en el código ni en un archivo de configuración versionado.
Trazabilidad y responsabilidad, por diseño.
7. Gobernanza
Cada dominio de datos tiene un propietario claro. Las decisiones de arquitectura importantes se documentan, no solo se implementan — para que la siguiente persona entienda el porqué, no solo el qué.
Entregar seguido, sin romper lo que funciona.
8. CI/CD
- 1Commit y revisión de código
- 2Build automatizado (Azure DevOps)
- 3Pruebas
- 4Imagen versionada (Artifact Registry)
- 5Despliegue (Cloud Run)
- 6Observabilidad posterior al despliegue
Lo que realmente hizo, no lo que dice saber hacer.
9. El rol real de Steve
| Dominio | Contribución |
|---|---|
| Arquitectura funcional y técnica | Diseño de principio a fin, desde la necesidad de negocio hasta la implementación. |
| Datos y nube | Elección de BigQuery como fuente de verdad analítica; arquitectura Cloud Run / GCS / Pub-Sub. |
| IA aplicada | Integración de Document AI y Vertex AI / Gemini, con validación determinista. |
| Seguridad y gobernanza | Autenticación OIDC, permisos RBAC, gestión de secretos. |
| CI/CD | Pipelines de Azure DevOps, imágenes versionadas vía Artifact Registry. |
El tipo de mandato que este perfil sirve mejor.
10. Roles objetivo
Operaciones
Director de operaciones
Director de planta
Director multisitio
Director de mantenimiento / confiabilidad
Director de excelencia operativa
Director de mejora continua
Transformación digital
Director de transformación digital
Director de soluciones de negocio
Director de sistemas de negocio
Responsable de automatización e IA
Director de automatización
Director de innovación
Intersección negocio / tecnología
Asesor de transformación digital
Arquitecto de negocio
Asesor principal de transformación
Arquitecto de soluciones orientado al negocio
Business Solutions
Product Operations
Más de 20 formaciones completadas en Google Cloud Skills Boost.
Formación continua
Entre marzo y junio de 2026, formación estructurada que cubre infraestructura en la nube, seguridad, redes, Kubernetes, Terraform e IA generativa — todas completadas y aprobadas.
Formación completada
Generative AI Leader Certification
Completada en marzo de 2026 — Google Cloud
IA generativa y agentes
- Gen AI: Beyond the Chatbot
- Gen AI: Unlock Foundational Concepts
- Gen AI: Navigate the Landscape
- Gen AI Apps: Transform Your Work
- Gen AI Agents: Transform Your Organization
- Engineer AI Agents with Agent Development Kit (ADK)
Arquitectura e infraestructura
- Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure
- Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services
- Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
- Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process
- Cloud Architecture: Design, Implement, and Manage
Redes y seguridad
- Networking in Google Cloud: Fundamentals
- Networking in Google Cloud: Network Architecture
- Implement Cloud Security Fundamentals on Google Cloud
- Managing Security in Google Cloud
Despliegue y automatización
- Manage Kubernetes in Google Cloud
- Develop Serverless Applications on Cloud Run
- Getting Started with Terraform for Google Cloud
- Implementing Cloud Load Balancing for Compute Engine
- Set Up an App Dev Environment on Google Cloud
Certificaciones en curso
- Professional Cloud Architect Certification
- Professional Data Engineer Certification
- Cloud Architect Accelerated Path for AWS professionals
- Integrate Generative AI Into Your Data Workflow
Próximo paso
Hablemos de tu problema de negocio.
Describe la situación actual — un problema operativo real es suficiente como punto de partida.