Lo que he construido, y el problema que resolvía

Imbra y Mapache pagaban Yuju para conectar su SAP con las tiendas, pero el SaaS global no resolvía sus casos específicos. Armé una integración a medida en el VPS de cada uno: flujos en n8n que bauticé "Caja de Cristal". Cuando la misma arquitectura empezó a servirle a más empresas, la convertí en producto: SaaS multi-tenant con planes, facturación, panel de agencia y diagnóstico de errores asistido por Gemini. Cada cliente sigue con su instancia en su propio VPS, con datos soberanos. Hoy conecta SAP Business One con WooCommerce, Shopify y MercadoLibre sin errores de sobreventa.

• Next.js
• TypeScript
• n8n
• Supabase
• PostgreSQL
• SAP Business One (Service Layer)

Cuando una empresa vende a crédito a otra empresa y no le pagan, alguien tiene que cubrir esa factura. AvalIA es ese alguien, producto de Collectia. Construí toda la plataforma técnica encima del mismo pipeline IA que ya había probado en Wy Crédito: parser + Whisper para extraer los documentos (RUT, cámara de comercio, estados financieros) sin pérdida, comprensión con IA especializada por parámetros de riesgo B2B, y un motor de cupo propio que decide garantía total, parcial o sin cupo antes de aprobar cada factura. Encima le sumé un servidor MCP propio sobre Supabase para que agentes IA operen los datos de forma estructurada. El sitio de marketing es de Collectia; toda la ingeniería, del backend al frontend, es mía.

• Next.js
• Supabase
• PostgreSQL
• Model Context Protocol (MCP)
• Google Gemini API
• Whisper

Evaluar el crédito de una PYME exige leer y cruzar varios documentos legales y financieros distintos (balances, cámara de comercio, composición accionaria, declaración de renta), cada uno con su propio formato. A mano no escala y retrasa la respuesta al cliente. Para Wy Crédito diseñé un pipeline IA en cadena que resuelve el problema completo: arranca con extracción documental sin pérdida (parser + Whisper), sigue con 5 agentes Gemini especializados (contador, abogado, tributario, auditor y normalizador) que interpretan y ordenan según parámetros crediticios, y termina en un motor de análisis de aval que devuelve un resumen financiero listo. Frontend, backend y motor son míos, con control de versiones real del flujo (134 revisiones documentadas).

• Next.js
• React
• n8n
• Supabase
• PostgreSQL
• Google Gemini API

Un bot de WhatsApp genérico contesta preguntas pero no cierra la venta: no arma la orden con la talla correcta, no sabe cuándo pasarle el caso a un humano con contexto, y no le rinde cuentas a nadie de cuánto cuesta cada mensaje. Armé "Chatchis" para resolver ese vacío, y cuando el mismo problema apareció en más marcas lo convertí en PiperX.chat: SaaS multi-marca donde cada cliente corre su propio bot de ventas con IA y su panel de CRM en infraestructura dedicada. Enrutador de intención hacia 3 cerebros IA especializados con guardrails anti-invención de precios, traspaso a humano contextualizado por la propia IA, y panel de consumo con presupuesto y alertas.

• Next.js
• React
• TypeScript
• n8n
• Supabase
• PostgreSQL

Cualquiera despliega una app con un clic en una plataforma administrada. Yo levanto el servidor mismo: parto de un VPS en blanco y llego a producción blindada: Docker, Dokploy o Coolify como capa de despliegue, firewall restrictivo, guardianes automáticos que frenan procesos anómalos y acceso solo por túnel cifrado. Es la misma infraestructura que hoy sostiene Imbra, Mapache, Saprix, ConexFlow y PiperX.chat en producción.

• Docker
• Dokploy
• Coolify
• Hostinger (VPS)
• Traefik
• SSH

Quien quiere entender un partido y decidir con datos tiene dos opciones malas: estadísticas frías o "tipsters" sin sustento. Armé DataMonky para llenar ese vacío. Diseñé un motor matemático propio de Elo + doble Poisson (48 selecciones, ~49.000 partidos desde 1872) con 63% de precisión validada del modelo, ajustes de altitud, calor y localía, y sincronización en vivo cada 2 minutos durante los partidos. Encima construí "Monky", asistente conversacional con RAG real que cruza predicción, xG, historial y tabla, con cadena de modelos y respaldo automático (Gemini 2.5 Pro → Claude Sonnet/Haiku). Arrancó con el Mundial 2026 como banco de pruebas y desde ahí escala a ligas y a NFL/NBA.

• React
• Vite
• TypeScript
• Tailwind CSS
• Express
• Supabase

Modernicé el ecommerce de Saprix a headless sin que perdieran el panel de WooCommerce que su equipo usa a diario para ventas, marketing y catálogo. Frontend en Next.js consumiendo WooCommerce en tiempo real vía REST, con widget de WhatsApp contextual ("Chatprix") que detecta el producto que el cliente está viendo, tracking de pedidos por webhook y PWA instalable. La operación diaria del cliente no se resintió: cambió el frontend, no el back.

• Next.js
• WooCommerce (headless)
• WordPress
• Supabase
• PostgreSQL
• Tailwind CSS

FSO Force vende ropa deportiva y streetwear con transmisiones en vivo por TikTok cada miércoles. Le monté un headless con dos sistemas propios: un motor de descuento progresivo por prenda (1 unidad %, 2 unidades %, 3+ %) recalculado en tiempo real, y una vitrina de lives que la dueña administra sola cargando descuentos por CSV sin tocar código. Chat de ventas con Gemini AI, pasarelas Wompi/Addi/Nequi/PSE y suite de pruebas end-to-end.

• Next.js
• WooCommerce (headless)
• WordPress
• Supabase
• Google Gemini API
• Wompi

Imbra Repuestos (repuestos de moto, empresa colombiana con décadas en el rubro) vendía sobre Shopify. Los saqué de ahí a un headless propio, más rápido y sólido, sin la comisión de la plataforma. Le sumé un motor de búsqueda propio sobre Supabase con extracción de marca, modelo y cilindraje hecha a medida para el rubro, un portal B2B de distribuidores en 4 categorías con mapa interactivo de Colombia, y seguimiento de pedidos punta a punta que llega hasta SAP Business One.

• Next.js
• WooCommerce (headless)
• WordPress
• Supabase
• PostgreSQL
• Tailwind CSS

Mapache Parts (fabricante de componentes de alto impacto y accesorios para motocicletas) también dejó Shopify por un headless propio. Comparte músculo con Imbra en la parte de motor de búsqueda, extracción de marca/modelo/cilindraje, portal B2B multi-región y seguimiento hasta SAP, pero le tocó resolver algo que Imbra no: tras un incidente real de contaminación cruzada de datos entre tiendas, el webhook de sincronización de productos ahora valida su firma HMAC-SHA256. Esa protección nació en Mapache.

• Next.js
• WooCommerce (headless)
• WordPress
• Supabase
• PostgreSQL
• Tailwind CSS

PharmaPlus operaba directo sobre WordPress: lento y limitado, sin separar el back de gestión (WooCommerce, que el equipo sigue usando) de la experiencia de compra. Les armé un headless con reglas propias del rubro que ningún ecommerce genérico resuelve: cadena de frío por metadatos reales (no por palabras clave), fórmula médica con carga guiada en el checkout, pastillero virtual con recordatorios por SMS y motor de promociones alimentado en tiempo real desde el ERP del cliente.

• Next.js
• WordPress
• WooCommerce (headless)
• WPGraphQL
• Supabase
• PostgreSQL

WhatsPay lo armé porque las tiendas headless que manejo perdían pedidos por WhatsApp: mensajes sueltos sin número de orden, sin inventario descontado, sin seguimiento. Lo construí como gateway real de WooCommerce, cuando el cliente lo elige, la orden queda reservada como con cualquier pasarela, el cliente coordina el pago por WhatsApp con la tienda, y el gestor confirma cuando el depósito llega al banco. Cuando el pago no llega dentro del plazo, un LLM (Gemini) genera y dispara un mensaje contextual al cliente según el estado del pedido: el recordatorio se arma con IA en cada caso, sin plantillas estáticas. En producción en Imbra, Mapache, Saprix y FSO Force. Actualmente desarrollo plugins nativos para WordPress y Shopify para que cualquier ecommerce pueda sumar WhatsPay como pasarela independiente.

• WooCommerce
• WordPress (PHP)
• Next.js
• TypeScript
• Supabase
• Google Gemini API