Economista de la Universidad de Chile y Magíster en Inteligencia Artificial para la Ciencia del Comportamiento de la Universidad de La Rioja. Especialista en el diseño e implementación de soluciones de inteligencia artificial aplicada, con experiencia avanzada en modelación predictiva, procesamiento de lenguaje natural (NLP), arquitecturas de datos y automatización inteligente mediante integración de APIs, modelos generativos y sistemas analíticos de alta escala.
Su trabajo se centra en el desarrollo de modelos de machine learning y deep learning orientados a resolver problemas complejos de decisión, optimizar procesos críticos y automatizar el análisis de información masiva. Ha implementado modelos econométricos de alto rendimiento, simulaciones de Monte Carlo, análisis multivariante, segmentación avanzada (k-means++, GMM) y modelos penalizados (Lasso, Ridge), además de pipelines automatizados diseñados para operar en entornos institucionales de alta demanda.
En Mutual de Seguridad lideró la aplicación de modelos de inteligencia artificial para el análisis automatizado de accidentes graves, utilizando modelos GPT para la identificación del tipo de accidente desde el relato textual. Este trabajo permitió construir un sistema robusto de codificación automática, mejorar la precisión de la clasificación de eventos críticos, reducir tiempos de procesamiento y habilitar nuevas capacidades analíticas mediante NLP avanzado, modelos supervisados y validación estadística.
Para ODEPA desarrolló la arquitectura analítica del SIGESS con enfoque en inteligencia artificial y econometría aplicada, integrando modelos penalizados, automatizaciones en Python, diseño de variables operativas, benchmarking internacional y lineamientos para la diferenciación territorial del instrumento. Su aporte permitió avanzar hacia una estructura programática basada en modelos predictivos y reglas de decisión sustentadas en evidencia.
En Duoc UC dirige la implementación de sistemas de análisis basados en IA para la evaluación social y operativa de iniciativas que involucran a más de 100.000 estudiantes. Ha diseñado modelos de impacto, sistemas de evaluación automatizada, indicadores predictivos y plataformas analíticas en Big Data, fortaleciendo la toma de decisiones institucionales con herramientas de IA generativa y modelos estadísticos avanzados.
Su enfoque profesional integra inteligencia artificial, ingeniería de datos, análisis económico y automatización avanzada, orientado a transformar datos complejos en sistemas inteligentes que mejoran eficiencia operacional, anticipan riesgos y fortalecen la toma de decisiones estratégicas en organizaciones de alta complejidad.