Tres proyectos con más detalle: proyectos de IA industrial, mi investigación de máster y el backend de Koomy.
Dos proyectos independientes y anonimizados que aplican IA en entornos industriales.
Proyecto independiente
Desarrollé sistemas de detección de anomalías en entornos industriales.
Proyecto independiente
Desarrollé interfaces Chat-to-SQL para entornos industriales.
Se mantienen en reserva las identidades de clientes, socios y productos.
Para mi tesis de máster combiné datos de ventas, meteorológicos y socioeconómicos para estudiar si un modelo híbrido podía generalizar a municipios excluidos del entrenamiento. Fue una evaluación geográfica, no una prueba retrospectiva cronológica.
Alineé registros comerciales, datos meteorológicos diarios de Open-Meteo y datos socioeconómicos municipales. La implementación combina una rama temporal (LSTM bidireccional, Conv1D y pooling) con un MLP para las variables estáticas y une ambas para generar una salida de regresión.
La pregunta era si el modelo podía funcionar en lugares que no había visto durante el entrenamiento. Mantuve todas las secuencias de cada municipio juntas, en entrenamiento o en prueba, con la misma asignación en todos los conjuntos de datos. Esto evalúa la generalización geográfica; no es una prueba retrospectiva cronológica de ventas futuras.
Ajusté el modelo con el RMSE de validación. Muchos municipios tenían pocas ventas registradas o ninguna, y las predicciones se concentraron en un intervalo estrecho. El estudio no incluyó una comparación sistemática con un modelo de referencia ni demostró una mejora comercial, así que no lo presento como prueba de ninguna de las dos cosas.
Metodología de mi tesis, Advancing Sales Strategies with Forecasting Using Multi-Layer Perceptron Neural Network, capítulos 3–4 (pp. 34–70 de la versión impresa). Los datos de la empresa y la tesis completa no son públicos.
Una plataforma de cómics digitales que fundé, con un backend de producción que diseñé y desarrollé.