Joaquín Fernández
Datos, IA y Automatización
De datos desordenados a procesos inteligentes que sostienen el crecimiento.
Soy Joaquín Fernández, consultor en datos e inteligencia artificial. Me especializo en tomar información operativa desordenada y convertirla en sistemas de decisión, automatización y reporting que mejoran el día a día del negocio.
Trabajo en tres frentes:
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estructuro datos
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los conecto con IA para clasificar, extraer o enrutar información.
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los llevo a tablas y procesos que la empresa puede mantener.
No hago “proyectos de análisis” aislados: diseño soluciones que reducen trabajo manual, dan visibilidad real al gasto y aceleran la toma de decisiones. Hablo negocio y hablo técnico, por eso puedo bajar la idea hasta el flujo concreto.
Basado en Ámsterdam, trabajando con equipos en Europa y Latinoamérica.
Proyectos Destacados
Casos reales en Europa y Latam
Oatly (food / Europa) - Spend cube y clasificación de gasto con IA
Reto: OC y facturas fuera de control; sin categorías de gasto consolidadas.
Qué hice: consolidación en un modelo único + sistema de clasificación con LLM cubriendo 100% del gasto (~USD 2B).
Resultado: reporting de días a minutos y base estable para compras/dirección.
Flink (quick commerce / Países Bajos) - Calidad de datos de catálogo.
Reto: dimensiones de productos sucias o erróneas en miles de SKUs.
Qué hice: modelo de IA para detectar outliers y corregir + validación automática para nuevas altas.
Resultado: catálogo consistente y reducción drástica de errores en un 93% en la base de productos.
Oxley Consulting (consultoría / USA) - Gobierno de datos para reportes.
Reto: áreas viendo números distintos y sin estandares de reporte.
Qué hice: definición de métricas únicas y estandarizadas con despliegue en Power BI sobre el modelo de gasto.
Resultado: una sola base de datos que origina reportes para comités y proyectos.
Flink (quick commerce / Países Bajos) – Optimización de picking
Reto: altos tiempos de picking en CD.
Qué hice: modelo de datos + algoritmo de ubicación de productos según demanda, tamaño, peso y categoría.
Resultado: −14% en tiempo de picking y ahorro cercano a €60.000/mes.
Oatly (servicios / UE) – Automatización documental con IA
Reto: alta carga manual para revisión de documentos y contratos.
Qué hice: orquestación de agentes de IA para extracción y registro de datos.
Resultado: >90% menos trabajo manual (≈ 180 h/mes).
Rhelsa (Ingeniería / Chile) – Control y predicción de inventario
Reto: sobrestock y compras “al ojo”.
Qué hice: cimientos de la base de datos + sistema de control de inventario conectado a modelos de predicción.
Resultado: compras basadas en datos y base lista para escalar.
"La calidad de tus decisiones no supera la calidad de tus datos"