Construido en México, para empresa mediana mexicana.

DSInteg Consulting se fundó en 2013 con una tesis simple: la inteligencia artificial era inevitable, pero el modo en que llegaría a empresa mediana mexicana iba a requerir un puente — alguien que tradujera capacidades técnicas a decisiones operativas concretas.

En esos trece años acumulamos casos en cuatro sectores: automotriz, farmacéutico, financiero y transporte. Cada caso dejó heurísticas que hoy son patrimonio cross-cliente. No vendemos plantillas Fortune 500 traducidas; calibramos productos con datos vivos de empresas mexicanas reales.

Nuestra apuesta de los próximos años se llama Xaman: la metodología y software que articula el Norte del CEO mexicano y entrega cada lunes la recomendación de mayor impacto. Es nuestro producto bandera, construido sobre todo lo que aprendimos en las consultorías anteriores.

Matemático aplicado de formación. Doctorado por CINVESTAV, una de las instituciones más serias en matemáticas aplicadas de América Latina. La tesis cruzó modelado estocástico con problemas de inferencia bayesiana — terreno que después se reveló útil para forecasts probabilísticos en empresa real.

Trece años construyendo IA aplicada a problemas concretos: scoring de crédito en banca regional, modelos de demanda en armadoras automotrices, optimización de inventario en cadenas farmacéuticas, gemelos digitales de transporte cross-border México–USA. La práctica dejó claro que la fricción nunca está en el algoritmo; está en cómo el algoritmo entra en una organización que no fue diseñada para usarlo.

Profesor del programa "IA Aplicada a los Negocios" en ITAM Digital ExEd: 9 cohortes de directivos, más de 700 alumnos ejecutivos. La docencia no es decoración del CV; es input directo a Xaman. Cada cohorte aporta perspectiva sobre los retos reales que viven los líderes mexicanos.

Speaker en COMIA 2026 (Sociedad Mexicana de IA): "Agentes Cognitivos Sintéticos con LangGraph". Autor del Substack Movimiento 37 donde escribe sobre IA, decisiones bajo incertidumbre y el oficio de convertir matemáticas en operación.

Nahual es nuestro motor cognitivo de simulación de Buyer Personas mexicanos. El nombre viene del náhuatl nāhualli: el ser que toma forma de otro. Eso hace Nahual: simula consumidores y decisores mexicanos con suficiente fidelidad para someter campañas, productos o pricing a un test ex-ante. Actualmente en piloto con SURA, una de las aseguradoras más grandes de la región.

LogOS es la plataforma de digital twin para transporte de carga México–Estados Unidos. Cliente activo. La pieza conversacional de LogOS — el agente que vive dentro de Microsoft Teams del cliente — se llama Athena LogOS y opera con el ecosistema de Anthropic. Es un caso vivo de cómo Xaman se integra cuando el cliente ya tiene infraestructura de datos seria.

El I+D no es un departamento separado. Cada cliente activo es un laboratorio donde calibramos las heurísticas que luego se vuelven patrimonio cross-cliente. No usamos los datos de un cliente para vender al siguiente, pero las heurísticas sectoriales que aprendemos sí se acumulan, y el siguiente transportista que entra como cliente Xaman se beneficia desde día uno del trabajo hecho con el primero.

Arquitectos de software, ingenieros de machine learning, científicos de datos y consultores sectoriales. La mezcla es deliberada: una empresa que adopta IA en serio necesita más que un modelo entrenado — necesita arquitectura, ingeniería de datos, observabilidad operativa y alguien que entienda el negocio del cliente lo suficiente para no romper más de lo que arregla.

Trabajamos en formato núcleo + colaboradores expertos por proyecto. Para cada cliente Xaman, asignamos un consultor humano dedicado todo el contrato. No es escalable a la manera de SaaS, y eso es a propósito.