Kepa EchevarriaIA y consultoría empresarial

IA aplicada con criterio empresarial.

Ayudo a convertir procesos, datos y decisiones complejas en soluciones útiles, con revisión humana, controles técnicos y experiencia real en entornos Oracle EBS y SAP.

Explícame tu reto empresarial Explorar IA y ciencia de datos

Reto empresarial

  1. 01 Contexto y proceso
  2. 02 Datos y controles
  3. 03 IA y automatización
Resultado verificable

Punto de partida

Convertir retos empresariales en sistemas útiles

Analizar procesos, ordenar datos, automatizar trabajo y aplicar IA con controles adecuados.

  • Procesos manuales que consumen tiempo y pierden trazabilidad.
  • Datos dispersos que dificultan la calidad, la conciliación y la decisión.
  • Iniciativas de IA que necesitan contexto, evaluación, privacidad y revisión humana.
  • Sistemas empresariales que deben evolucionar sin comprometer la operación.

Contexto empresarial

Experiencia empresarial que aporta contexto

Oracle técnico y datos, consultoría Oracle EBS y consultoría SAP como tres áreas diferenciadas.

01

Oracle técnico y datos

SQL, PL/SQL, integraciones, ETL, modelado, calidad, rendimiento y controles de ciclo de vida.

Ver área técnica
02

Consultoría Oracle EBS

Procesos financieros y operativos, implantaciones, migraciones, soporte e integraciones controladas.

Ver experiencia Oracle EBS
03

Consultoría SAP

Finanzas, controlling, reporting, planificación, migración, conciliación y apoyo a despliegues.

Ver experiencia SAP

Capacidad principal

IA, agentes y ciencia de datos

Del prompting y el contexto a la preparación de datos, evaluación y revisión humana.

Conocer el enfoque de IA y datos
Contexto

Prompts y conocimiento

Instrucciones, fuentes, límites y criterios de respuesta.

Orquestación

Skills y agentes

Trabajo descompuesto con responsabilidades y puntos de revisión.

Evidencia

Datos y evaluación

Preparación, validación, métricas pertinentes y registro de decisiones.

Control

Privacidad y revisión

Minimización de datos, límites de uso y responsabilidad humana.

Aprender construyendo

Laboratorios conceptuales

Demostraciones educativas, no implantaciones de clientes, para explicar arquitecturas y controles.

Demostración conceptual

Asistente Oracle APEX para calidad de datos

Un patrón guiado para detectar incidencias, proponer revisiones y conservar la decisión final en manos de una persona.

Objetivo
Revisión trazable
Control
Validación humana

Demostración conceptual

Flujo de agentes con puertas de revisión

Una aplicación pequeña para mostrar cómo especializar tareas, compartir contexto y validar cada entrega antes de avanzar.

Objetivo
Trabajo coordinado
Control
Aprobación por etapa

Demostración conceptual

Ciencia de datos con información sintética

Un recorrido reproducible por preparación, exploración, entrenamiento y evaluación sin utilizar información empresarial real.

Objetivo
Evaluación comprensible
Control
Datos sintéticos

Experiencia aplicada

Proyectos anonimizados

Experiencia aplicada sin publicar nombres, información interna ni resultados no verificados.

  1. Transformación internacional

    Migración de procesos financieros entre plataformas

    Análisis funcional, correspondencia de procesos, conciliación de datos y apoyo a la transición entre Oracle EBS y SAP.

  2. Implantación empresarial

    Despliegue por fases de Oracle EBS R12

    Trabajo coordinado en finanzas, compras, costes e integraciones, con atención al ciclo de desarrollo, pruebas y producción.

  3. Continuidad operativa

    Separación organizativa en un entorno EBS

    Apoyo a un carve-out, retirada controlada de datos y documentación para mantener la operación sin divulgar detalles sensibles.

Método

Cómo trabajo

Diagnosticar, diseñar, prototipar, validar, implantar, documentar y evolucionar.

  1. 01

    Diagnosticar

    Entender el problema, el proceso, los datos y las restricciones.

  2. 02

    Diseñar

    Delimitar alcance, arquitectura, responsabilidades y controles.

  3. 03

    Prototipar

    Construir la evidencia mínima necesaria para aprender pronto.

  4. 04

    Validar

    Probar utilidad, calidad, seguridad, privacidad y operación.

  5. 05

    Implantar y evolucionar

    Entregar, documentar, observar y mejorar con trazabilidad.

Las herramientas apoyan el método; no sustituyen el criterio. Ver herramientas y formas de trabajo.

Guías prácticas

Conocimiento para aplicar mejor la tecnología

Guías prácticas con fuentes oficiales, riesgos, controles y listas de comprobación.

01

Cómo diseñar prompts y contexto para trabajo empresarial fiable

Una estructura para definir objetivo, información, límites, formato y validación.

Leer la guía
02

Skills, agentes, subagentes y Superpowers

Responsabilidades, contexto compartido y puertas de revisión para coordinar trabajo.

Leer la guía
03

Calidad de código con asistencia de IA

Pruebas, comentarios útiles, control de versiones, revisión y documentación mantenible.

Leer la guía
04

Privacidad e IA responsable

Minimización, base legal, revisión humana y controles antes de usar datos sensibles.

Leer la guía
05

Oracle APEX e IA aplicada

Patrones para incorporar asistencia de IA en aplicaciones APEX con trazabilidad y validación.

Leer la guía

Compromiso profesional

IA responsable y privacidad por diseño

Aplicar IA de forma útil exige proteger la información, hacer visibles los límites y mantener una persona responsable de la decisión.

Contenido creado con asistencia de IA

El contenido ha sido creado con asistencia de IA, puede contener errores y debe verificarse antes de su uso profesional.

Las demostraciones usan información conceptual o sintética y no deben interpretarse como asesoramiento legal, financiero o de seguridad.