Nueve meses dirigiendo la ingeniería de una startup de inteligencia minorista — y el caso que señalo para cómo trabajo actualmente: usando IA para construir con más rapidez y eficiencia.
Sus clientes eran algunos de los nombres más grandes que venden en Brasil — Ambev, GPA, Haleon, Corteva y Grupo Boticário entre ellos — así que los datos de precios de la plataforma tenían un peso comercial real.
Me incorporé como CTO interino con un traspaso breve del CTO saliente, y luego asumí el roadmap: priorizando las decisiones técnicas del equipo mientras seguía metido de lleno en la base de código en TypeScript y React. Uno de los proyectos fue migrar una base de datos de productos de MongoDB a ClickHouse. Estábamos asociados con otra empresa que aportaba la capa de IA conversacional, al estilo ChatGPT — por nuestro lado, nos correspondía alimentarla con los datos, para que los clientes pudieran hacer preguntas sobre números que antes exportaban a hojas de cálculo. Eso requería consultas mucho más rápidas de las que MongoDB podía servir; una base de datos SQL columnar como ClickHouse encajaba mucho mejor con el acceso analítico y de lectura intensa que ella exigía. Hice el trabajo preliminar — adaptando las APIs en Python y traduciendo los pipelines de agregación de MongoDB a consultas de ClickHouse, con IA asistiendo por el camino — antes de pasárselo a un ingeniero backend senior para que lo retomara y lo terminara.
Otras dos cosas se lanzaron en paralelo: una actualización importante de la app móvil en React Native, y un Portal de Captación de Revendedores para Boticário — la mayor marca de belleza de Brasil — un MVP construido principalmente con IA que exploraba la base de usuarios existente para identificar y calificar posibles revendedores.
Es el caso que muestro para hacerme cargo de un roadmap y un equipo sin dejar el código — y para tratar las herramientas de IA como una forma de entregar, no un discurso de moda.