Sobre mí

IA aplicada con rigor y resultados

Soy JL y dirijo delatorre.ai, un estudio boutique de IA aplicada.
Convierto problemas reales en soluciones que se usan, se miden y se entienden.
Primero lo hago fácil de leer; si hace falta, abro la caja técnica
(AI-TPACK = integrar IA en contenidos, pedagogía y tecnología;
BIAT = auditoría ética aplicada con sesgos, mitigaciones e impacto).

• ✅ Aplicación inmediata — artefactos que quedan
• ✅ Método en 3 pasos: quick-win → marco → autonomía
• ✅ Ética auditable y trazabilidad (RAG citacional, control de calidad)

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Educación primero, consultoría también · España · LatAm · UE ·
estudiando IA educativa en China

Quién soy y qué puedes esperar de mí

Vengo de cruzar educación, ingeniería y narrativa ejecutiva. Ese cruce me permite traducir la complejidad de la IA a decisiones operativas sin perder matiz. Trabajo con instituciones educativas —CEPs, direcciones de centro, FP y universidades—, y cuando tiene sentido, con consultoras y sectores regulados. Lo que esperas de mí no es un discurso sobre el futuro, sino trabajo útil mañana: materiales concretos, procesos claros, responsabilidades definidas y métricas sencillas para saber si hemos mejorado.

Cómo pienso y actúo

• Aplicación inmediata. El primer paso siempre deja algo útil encima de la mesa (una plantilla, un prompt estructurado, una rúbrica, un guion de SA).

• Trazabilidad. Todo lo que entrego explica cómo funciona y dónde están los límites (RAG citacional = búsqueda aumentada por recuperación con citas y fuentes; control de calidad y verificación).

• Ética integrada. Si no es explicable ni auditable, no se despliega. La ética no es adorno: es una garantía para equipos, familias y dirección (BIAT).

• Lenguaje claro. Primero comprensible; lo técnico va entre paréntesis. Sin humo.

Lo que hago

Formación especializada (docentes y equipos directivos)

Diseño e imparto formaciones en IA aplicada para que la herramienta salga de la “curiosidad” y pase a procedimiento de centro. Trabajo por familias y necesidades reales (evaluación, diseño de SA, documentación, atención a la diversidad, gestión de aula y comunicación). No son demostraciones: son sesiones prácticas con datos y retos de tu contexto.
Resultados que busco: ahorro de tiempo en tareas críticas, subida de calidad en evaluación y documentación, y criterio para decidir cuándo sí y cuándo no usar IA (prompts estructurados por roles, flujos con verificación de fuentes, rúbricas reutilizables).

Consultoría estratégica (con entrega operativa)

Ayudo a decidir, priorizar y desplegar IA con garantías. La consultoría incluye marcos que ordenan la acción y entregables que puedes usar al día siguiente.

• Gobernanza y cumplimiento. BIAT aterriza principios en procesos y evidencias; alineación con AI Act, ISO 42001 y NIST AI RMF.

• Arquitectura de uso. RAG citacional con controles de coste/tokens; flujos reproducibles, bitácoras de cambios y criterios de revisión.

• Formación aplicada. Capacitación orientada a artefactos (no a herramientas aisladas), con transferencia real al equipo.

Productos digitales y artefactos licenciables

Desarrollo plantillas, guías, datasets y playbooks para arrancar hoy sin fricción. Funcionan como piezas que encajan con tus procesos y escalan cuando prueban su valor.
Ventajas: time-to-value corto (menos reuniones, más uso), estandarización para replicar en equipos, y escala: del piloto a la práctica de centro o a la oferta de una consultora.

Cómo trabajo (iterar bien es parte del método)

1. Quick-win (3–5 días). Elegimos un objetivo simple, útil y medible. Entrego un prototipo que ya sirve y nos deja aprendizaje real (prompts estructurados, controles de calidad, trazabilidad).

2. Proyecto estructural (semanas/meses). Formalizamos un marco estable: plantillas, rúbricas, guías y procesos que quedan en tu organización (integración con RAG citacional, control de costes/tokens, checklists de cumplimiento, formación de equipos).

3. Transformación y sostenibilidad (12+ meses). Escalamos lo que funciona, documentamos bien y traspaso el conocimiento para que el equipo sea autónomo (SLAs ligeros, mejoras iterativas, KPIs de seguimiento). Yo reduzco mi presencia a soporte y revisión periódica.

Por qué este ritmo funciona

• Aprendizaje rápido y decisiones con evidencia.

• Menos riesgo y correcciones de bajo coste si algo no rinde.

• Apropiación interna: el conocimiento se queda en casa y no dependes de mí para cada paso.

Ética y cumplimiento (sin esto, no hay proyecto)

La IA que no se explica ni se puede auditar no me sirve para ti. Prefiero avanzar un paso más lento si eso garantiza calidad, seguridad y confianza.
Cómo lo aterrizo:

• Sesgos e impacto. Evaluación desde el inicio (no como checklist de cierre), con mitigaciones y criterios de exclusión claros.

• Privacidad y trazabilidad. Datos, fuentes y decisiones documentadas; versionado de entregables y bitácoras de cambios.

• Cumplimiento progresivo. Hitos alineados con la normativa vigente y evidencias listas para auditoría (AI Act, ISO 42001, NIST AI RMF).
  Beneficios:

• Confianza con equipos, familias, estudiantes y dirección.

• Menos riesgo regulatorio y reputacional.

• Base sólida para escalar sin sobresaltos.

Impacto esperado (sin nombres, con hechos)

Qué puedes esperar cuando trabajamos juntos:

• Ahorro de tiempo en procesos pedagógicos y administrativos repetitivos.

• Mejor criterio para decidir sobre IA (qué usar, cuándo y para qué).

• Documentación y evaluación con más calidad y menos fricción.

• Autonomía interna: menos dependencia externa, más capacidad del equipo.
  Cómo lo muestro:

• Antes / Después con métricas simples (horas, adopción de plantillas, calidad de entregables).

• Qué queda (manuales, rúbricas, playbooks, prompts).

• Aprendizajes y ajustes: no todo sale perfecto a la primera; lo importante es mejorar con datos.

Dónde trabajo y hacia dónde voy

Actúo sobre todo en España y LatAm, con apertura a UE. Mi hoja de ruta no va de correr: va de hacer bien lo que toca y sumar socios donde tenga sentido.
Líneas de innovación:

• SaaS ligeros para procesos educativos críticos (por ejemplo, generadores de documentación evaluativa y flujos de revisión con trazabilidad).

• Automatización de quick-wins para reducir aún más la fricción de entrada en centros y redes.

• Evolución continua de marcos y datasets, con versiones abiertas a revisión para fortalecer la calidad y la confianza.
  En paralelo, estoy estudiando el ecosistema de IA educativa en China para identificar buenas prácticas transferibles y oportunidades de colaboración internacional con garantías.

Cómo encajamos si eres consultora, institución o empresa

Consultoras. Te aporto IA responsable sin inflar estructura. Puedes integrar artefactos white-label en tu oferta y probar valor en preventa con plazos cortos (playbooks, rúbricas, guías y flujos replicables).
Instituciones educativas. Formación con resultados de aula y materiales que permanecen. Rúbricas y guías que conectan la IA con objetivos pedagógicos y evaluación, con criterios de uso y límites claros.
Empresas y sectores regulados. Decisiones sobre IA con riesgo controlado y cumplimiento demostrable. Playbooks de despliegue y reporting ejecutivo sin opacidad; BIAT para gobernanza y RAG citacional para transparencia.

Cómo colaboro

Me gusta la claridad. Acordamos objetivos al inicio de cada fase, definimos entregables concretos y agendamos una revisión antes de avanzar. Documentamos lo aprendido. Eso nos permite decidir con tranquilidad y mover ficha sin dudas.