# Waldemar Szemat — Arquitecto de Soluciones IA · Fractional Head of AI

La mayoría de los pilotos de GenAI nunca llega a producción. Llevarlos ahí y mantenerlos funcionando a escala es lo que hago.

llevando GenAI a producción

## Sobre mí

Como CTO de una startup en una industria regulada, construí un producto desde cero integrando IA generativa en el núcleo y lo escalé a miles de usuarios. Lo difícil nunca fue el modelo. Fue todo lo que lo rodea: las integraciones, la operación del día a día, y una arquitectura que se mantuvo estable a escala.

Hoy trabajo como Fractional Head of AI y AI Solutions Architect: hago POC-to-Production Sprints acotados para equipos cuyo proyecto de GenAI está estancado. Entro, encuentro por qué no llega a producción (casi nunca es el modelo), y lo llevo ahí, con spec-driven development, sistemas multi-agente, RAG, evals y guardrails. Construido para producción, no para demo. Multi-stack y agnóstico de vendor: Azure, Anthropic, LangGraph, Semantic Kernel, OpenAI, más AWS y GCP.

Trabajo ambos lados: el comercial (consultoría tecnológica, gestión de equipos, trato con clientes) y el técnico (ingeniería, arquitectura, manos en el código). Ingeniero full-stack, líder técnico, luego CTO, con experiencia en distintos sectores. Si tienes un proyecto de GenAI que necesita realmente lanzarse, hablemos.

## Trayectoria

### Ex-CTO IA en sector regulado
Construí un producto de IA generativa desde cero y lo escalé a miles de usuarios. Estable a escala.

### GenAI en producción · Agentes
Agentes de IA, RAG, evals, guardrails. Sistemas multi-agente construidos para lanzar, no para demo.

### Spec-driven development
Primero specs claras, después construir. La IA hace el trabajo mecánico; las personas toman las decisiones de alto orden.

### POC-to-Production Sprints
Encuentro por qué tu piloto de GenAI no llega a producción (casi nunca es el modelo) y lo llevo ahí, con alcance acotado.

### Multi-stack · agnóstico de vendor
Azure, Anthropic, LangGraph, Semantic Kernel, OpenAI, AWS, GCP. Elijo el stack que le sirve al problema.

## Cómo trabajo

Las piezas que uso para llevar GenAI a producción, y cómo se conectan.

### GenAI en producción · Agentes
Agentes de IA, RAG, evals, guardrails. Construido para lanzar, no para demo.

### Estrategia de IA
Qué construir, qué no, y cómo: la visión de negocio conectada con la ejecución técnica.

### Fractional Head of AI
Lidero la función de IA de forma fraccional: roadmap, equipo y decisiones de alto orden.

### Spec-driven development
Specs claras primero, después construir. La IA hace lo mecánico; las personas deciden.

### Multi-stack · cloud
Azure, AWS, GCP, y Anthropic, LangGraph, Semantic Kernel, OpenAI. Agnóstico de vendor.

### Industrias reguladas
IA donde el riesgo y los datos sensibles importan: privacidad, guardrails y trazabilidad.

## Contacto

¿Tienes un proyecto de GenAI que necesita realmente lanzarse? Hablemos.

waldemar@szemat.pro

## Explora el sitio

- [POC-to-Production Sprint](https://szemat.pro/es/sprint/): Un Sprint acotado para llevar tu piloto de GenAI a producción: proceso por fases, entregables claros y código que es tuyo. Para lanzar, no para demo.
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- [Fractional Head of AI](https://szemat.pro/es/fractional/): Liderazgo de IA fraccional: estrategia, roadmap y estándares de entrega para que tu equipo lleve GenAI a producción, sin un ejecutivo a tiempo completo.
- [Evidencia](https://szemat.pro/es/evidence/): Sistemas, casos y escritos con prueba verificable de cómo llevo la IA a producción en industrias reguladas.
- [Preguntas frecuentes](https://szemat.pro/es/faq/): Preguntas frecuentes sobre el POC-to-Production Sprint, el AI Discovery Sprint y el Fractional Head of AI: código e IP, NDA, alcance, precio y modalidad.