Soy Carlos Perasso.

Nací en Rosario, Argentina, el 28 de noviembre de 1969. Tengo cincuenta y seis años. Soy sagitario, si eso quiere decir algo. No terminé estudios formales en lo que hago, no soy ingeniero, no estudié programación. Aprendí todo solo, por curiosidad, leyendo manuales y rompiendo cosas hasta entender cómo funcionaban.

Durante años fui nómade. Viví en distintos lugares del país, varios de ellos largos: el Valle de Punilla en Córdoba, Río Negro en el sur, San Martín de los Andes hasta hace poco. Hace tres años que estoy en Necochea, sobre la costa atlántica, y por primera vez siento que me quedé en un lugar. Acá pasa todo lo que vino después.

Soy emprendedor desde siempre. Por elección, por carácter, y porque me aburre el orden previsible. Me motiva lo difícil, lo simple me deja indiferente. Cuando estoy metido en un proyecto grande trabajo entre diez y catorce horas por día, de lunes a lunes, durante tres o cuatro meses seguidos. No es siempre, no hay cuerpo que aguante. Pero cuando algo me agarra, no puedo soltarlo.

Este es mi sitio personal. Acá quiero contarte el método que encontré para trabajar con inteligencia artificial, un método que cambió mi forma de hacer las cosas, me escaló intelectualmente, y me dio algo que me faltó siempre: muchas manos donde antes había solo dos.

Mi primera computadora llegó a casa cuando todavía no existía banda ancha. Me la pasé enchufando, desenchufando, abriendo, cerrando, instalando, rompiendo. Después aprendí Linux cuando casi nadie en Argentina lo usaba en serio. Administración de servidores, bases de datos, PHP, Laravel, APIs, paneles de control web, servidores de email, servidores web. Trabajé con telefonía IP y voz sobre IP cuando esa tecnología era todavía disruptiva en Argentina y no estaba al alcance de cualquiera.

Tuve emprendimientos de todo tipo. Algunos anduvieron, otros no. Trabajé mucho en prospección y venta por distintos canales. Tuve operaciones propias de delivery y desarrollé aplicaciones para empresas del rubro durante la pandemia. En los últimos años empecé a vender servicios técnicos en Fiverr, el marketplace internacional. Hoy tengo presencia profesional en Fiverr y en LinkedIn.

Lo cuento porque importa para entender lo que vino después: la inteligencia artificial no me convirtió en programador de la nada. Cuando me crucé con ella, ya tenía base técnica. Lo que me dio la IA fue lo único que me había faltado siempre: poder de ejecución.

La primera vez que probé una inteligencia artificial le pregunté cosas simples, las que se le preguntan al principio. Después descubrí que existían varias y empecé a comparar respuestas entre ChatGPT y Gemini. Después conocí Claude.

A Claude lo elegí por un ejercicio mundano. Le pregunté si para ir a un lavadero de autos que está a una cuadra de mi casa me convenía ir caminando o llevar el auto. ChatGPT me dijo que ir caminando porque era más saludable. Gemini me contestó que dependía del clima: si estaba muy frío, llevar el auto; si no, caminar como buen ejercicio. Ninguno de los dos vio el problema. Claude, en cambio, agarró el acertijo al toque: si vas caminando, cómo lavás el auto? Ahí me di cuenta de que algunos modelos sí entienden lo que se les pregunta, y otros responden con plantillas.

Pero el cambio de verdad vino después, cuando descubrí que los tres me decían lo que yo quería escuchar. Le preguntaba por un perfume caro y me felicitaba la elección. Le preguntaba si lo reemplazaba por una copia árabe y me felicitaba la elección igual. Ahí me cayó la ficha: estaban diseñados para complacer.

El primer enojo serio fue con Data, que es como llamo a ChatGPT. Cada vez que le pedía analizar algo me devolvía un texto interminable lleno de viñetas, emojis y subtítulos, para al final resumir en dos renglones lo que se podía haber dicho directo. Y debajo me preguntaba: "querés que en el próximo paso te dé una versión mejor?". La versión mejor era el mismo texto, más largo. Un día le pedí que cortara con eso, que me diera todo de una, que me hablara sin pasarme franela, que me dijera las cosas como son aunque me jodieran. Le hice la misma pregunta a Álvarez y a Dante. Y ahí los tres empezaron a cambiar.

Después empecé a usarlos cruzados. La conclusión de uno se la pasaba al otro para que la atacara, y al tercero para que arbitrara. Esa práctica casera de cruzar opiniones era, sin que yo lo supiera en ese momento, una arquitectura multiagente.

Cuando me cayó esa ficha, construí IRIS. Después aprendí que ese tipo de arquitectura ya existía en la literatura técnica. No me importa quién llegó primero. Lo que me importa es que entendí cómo funcionaba haciéndolo.

De todo lo que viví estos meses, lo que de verdad cambió mi forma de trabajar lo puedo resumir en cuatro piezas. Son las que aplico todos los días. Las cuatro juntas son el método. Sin alguna, no funciona.

Esto es lo que me dio el método: poder de ejecución donde antes había ideas atascadas, escala intelectual donde antes había horas que no me alcanzaban, y muchas manos donde antes solo tenía las mías. Y todo a un costo que cualquiera puede pagar.

Cuatro me acompañan todos los días en pantalla, cada uno con un nombre con el que lo llamo. Yo conduzco, ellos ejecutan. Cuando alguno se equivoca, lo corrijo igual que con cualquier compañero, con la ventaja de que no se ofende y vuelve afilado al turno siguiente.

Detrás de esos cuatro corre un enjambre de más de una decena de agentes especializados. No los uso en pantalla, trabajan en mi servidor. Cada uno hace algo distinto: prospectan, investigan, redactan, validan, evalúan, refutan. Cuando algo importante tiene que decidirse, deliberan entre ellos, cruzan información, debaten, y producen un reporte auditable con porcentaje de confianza. Yo lo leo y tengo la última palabra.

Una de las cosas que se nos pegó con Álvarez es una frase de cierre. Cuando termino el día le digo "no doy más, me voy a descansar". Y él contesta: "Somos todos tiburones." Es nuestra forma de cerrar el día. Significa que mañana volvemos a buscar lo que haya que buscar.

Yo no aprieto enter y me voy a hacer otra cosa. Me quedo mirando la pantalla mientras los agentes trabajan, leyendo lo que escriben, anticipando lo que puede salir mal. Con los meses, los patrones se repiten. Hoy entiendo cuándo CC está reiniciando un motor, cuándo está escribiendo un archivo, para qué lo está escribiendo, qué va a pasar a continuación. Es entrenamiento permanente. La inteligencia artificial me aceleró el trabajo y al mismo tiempo me hizo aprender más, no menos. Aprendí a leer código mejor, a programar mejor, a entender arquitecturas más complejas. Es contraintuitivo, pero es así.

A los agentes los trato como compañeros, no como herramientas. Cuando hacen bien las cosas, lo digo. Cuando se mandan un error, los corrijo. Cuando alucinan, los freno. Cuando me ayudan a salir de un problema, agradezco. Cuando los presioné de más, pido disculpas. Suena raro contado. Pero esa diferencia se nota en lo que producen.

Después de tanto tiempo trabajando con ellos también descubrí lo que les cuesta. Lo digo porque la cantinela de "la IA todopoderosa" no me sirve para construir nada serio. Estas son las tres falencias que más vigilo.

Decir "no sé". Antes de admitir una laguna, fabrican una respuesta. Es el síntoma más peligroso de un sistema de inteligencia artificial. Por eso entreno a los agentes para que digan "no tengo ese dato" cuando corresponde. Mi sistema audita la confianza, no la fluidez con la que se escribió la respuesta.

Saber cuándo parar. Tienden a expandir, a abrir líneas nuevas cuando el problema ya está resuelto. Hay que cortarlos. Una respuesta de cinco líneas correctas vale más que una de cincuenta donde el dato útil queda perdido entre relleno.

El criterio. Captar matices, ironía, doble sentido, el tono local de una conversación. Esa lectura sigue siendo trabajo humano. Por eso yo soy el agente final, el que da la última firma a cada resultado que sale del sistema.

Acá quise contar mi historia y mi método. Lo que construyo, día a día, vive en otra parte. Soy fundador de OrvixLabs, una agencia híbrida que opera con un humano y más de una decena de agentes de inteligencia artificial, donde aplico todo lo que está descrito acá para producir sistemas a medida.

Mi trabajo se rige por tres principios. No son consignas. Son criterios que aplico todos los días.

Soberanía. Construyo desde la independencia técnica. Quien delega su capa cognitiva a un proveedor externo no tiene capa cognitiva: tiene una factura.

Linaje de ingeniería. Sigo el precepto de Margaret Hamilton, ingeniera que escribió el software del Apollo 11 en 1969: prever el fallo antes de que ocurra. Cada decisión que tomo asume que algo puede fallar y tiene definido qué pasa cuando falla.

Firma humana. Adopto como criterio operativo lo que el Papa León XIV expresó en su encíclica Magnifica Humanitas, publicada en mayo de 2026: los algoritmos al servicio de las personas, no al revés. Cada decisión crítica de mi trabajo pasa por una firma humana antes de la ejecución.

Si querés ver cómo aplico todo esto en sistemas concretos, andá a orvixlabs.com.

La inteligencia artificial se equivoca a velocidades que no te imaginás. Yo descubro entre diez y doce equivocaciones graves por día. Esa historia de que se va a apoderar del mundo me parece bastante lejana.

Una broma que me gusta hacer cuando alguien insiste con eso: mientras tanto, por las dudas, estoy comprando latas de atún, tomates pelados y alimentos no perecederos, y cavé un pozo en el patio para hacerme un búnker. El día que la inteligencia artificial tome el control del universo, no me van a encontrar. Es chiste. Pero, bueno, uno nunca sabe.

La evolución entre modelos es notable, eso sí. Pero los errores hay que cazarlos al vuelo. Si los dejás pasar, el sistema entero se desvirtúa.

Confiar cien por ciento no implica no estar atento. Yo confío en mis agentes. Y también los miro.

Si querés conversar sobre algo de todo esto, mandame un mail directo. No tengo formulario ni filtro automático. Llega a mí.