--- title: "Charlie Tang Hoong — Forward Deployed AI & Automation Engineer, Malasia" url: https://cv.tanghoong.com/es/ locale: es description: "Ingeniero de IA aplicada y automatización forward deployed en Selangor, Malasia. Más de 15 años convirtiendo problemas de negocio difusos en sistemas de IA, automatización y software en producción, en Malasia, Singapur y Asia-Pacífico." --- # Charlie Tang Hoong **Forward Deployed AI & Automation Engineer** — Selangor, Malasia · UTC+8 Convierto problemas de negocio difusos en sistemas de IA, automatización y software listos para producción. Quince años, desde Selangor, Malasia — y casi todo ese trabajo empieza igual: un sistema que construyó otro, sin documentación, y un negocio que no puede pararse mientras se arregla. ## Evidencia - **2 de 3 desaconsejados** — Estudios de viabilidad de IA en tres ámbitos sin relación. Dos los desaconsejé por la inversión; el tercero se construyó. - **Miles de millones de impresiones** — Cada mes, en la plataforma de AdTech en la que trabajé — decenas de miles de peticiones por segundo, y p95 por debajo de 100 ms en las rutas de backend que reconstruí. - **15+ canalizaciones** — Vigilancia de precios, captación de clientes potenciales e inteligencia de mercado — para pymes que necesitaban vigilar una lista de precios, ⛔ no construir una plataforma. - **15+ años** — Cuatro empleadores, un contrato en Singapur, dos empresas propias y entrega independiente — lo mismo para equipos de operaciones corporativos que para pymes de dos personas. Dos de esas tres propuestas de IA no siguieron adelante, y ese es justo el punto: el cliente tuvo una cifra real lo bastante pronto como para decir que no de forma barata. ## Trabajo seleccionado Cinco encargos seleccionados, escritos todos igual: qué intentaba hacer el cliente, qué estaba poco claro, qué decidí, qué construí o aconsejé, y qué resultado vino después. - Caso 1 — Construir sobre un sistema que no era nuestro: Una plataforma de reservas y pedidos con varios roles entró en producción sobre el ERP heredado de un cliente corporativo, con el contrato de API negociado directamente con los ingenieros del propio cliente y cada cambio de alcance firmado antes de llegar a ingeniería. - Caso 2 — Quitar el tecleo de un flujo documental que no podía pararse: Una canalización híbrida de OCR y LLM redujo sustancialmente la introducción manual de datos en un flujo de documentos de transporte marítimo de alto volumen, dentro de una operación cuyos sistemas de origen no tenían API y no se podían sustituir. - Caso 3 — Servir el tráfico de un asistente de IA sin mantener una conexión abierta: Rediseñé la ruta de petición de un asistente de atención al cliente con IA para que una conversación se encole y se consulte por sondeo en lugar de mantenerse abierta en una conexión síncrona — entregado e integrado. - Caso 4 — Tres propuestas de IA, y las dos que desaconsejé: Tres encargos de viabilidad de IA en tres ámbitos sin relación entre sí, cada uno convertido en un diseño de solución con una estimación de coste: dos se rechazaron con buen criterio por inversión, y el tercero se construyó. - Caso 5 — El suelo de ingeniería: miles de millones de impresiones y un mercado que se gestionaba solo: Once años en dos etapas en la misma empresa de AdTech: cuatro como único ingeniero de frontend en una conversión de plataforma, después un mercado publicitario de autoservicio construido de principio a fin, y después servicios de backend que soportaban decenas de miles de peticiones por segundo. ## Cómo trabajo Los mismos siete pasos tanto si el cliente es un equipo de operaciones corporativo como una pyme de dos personas. El orden importa más que las herramientas: casi todos los fracasos de entrega que he visto quedaron decididos antes de escribir una línea de código. - **01 Descubrir** — Sentarme con quienes hacen hoy el trabajo y documentar el proceso actual tal como funciona de verdad, ⛔ no como lo describe el organigrama. Casi nada de lo que importa está en el briefing. - **02 Definir** — Dibujar el flujo propuesto, recorrerlo con la parte interesada y conseguir una confirmación por escrito antes de que empiece la ingeniería. Nombrar lo que queda explícitamente fuera de alcance, y lo que se aplaza a propósito a una segunda fase. - **03 Diseñar** — Decidir qué comprar y qué construir antes de decidir cómo construirlo. Integrar las piezas de mercado, construir a mano el camino crítico, y ser honesto sobre qué restricciones son reales: conectividad, permisos, el ciclo de versiones de otro, un presupuesto que no va a estirarse. - **04 Construir** — Asumir personalmente el trabajo complejo que define el contrato; delegar la superficie sencilla. Cuando una tarea lleva treinta minutos sin dirección clara, se convierte en una conversación de diseño y ⛔ no en retrabajo silencioso. - **05 Desplegar** — Dar por hecho que el entorno no es mío para cambiarlo. Integrar sin invadir: leer de lo que ya existe, poner puntos de control en las ejecuciones largas para que una interrupción reanude en vez de reiniciar, y dejar siempre una vía para que una persona tome el relevo a mitad de ejecución. - **06 Medir** — Decidir de antemano qué significa «funciona» y cómo se va a observar: comportamiento ante reintentos, visibilidad de los fallos, coste por petición, y en sistemas de IA un conjunto de evaluación en lugar de una impresión. - **07 Iterar** — Entregar la fase, mantener visibles los requisitos previos de la segunda, y dejar que lo que revela la producción reordene la lista. ## Lo que aporto - **Levantamiento de requisitos y definición de solución** — Trabajar directamente con quien tiene el problema —personal de operaciones, fundadores, los propios ingenieros de un cliente— para convertir un briefing incompleto en un alcance definido con una estimación costeada y una definición de «terminado» acordada. Lo he hecho desde los dos lados: como especialista interno de procesos de negocio cartografiando flujos financieros y logísticos sin documentar, y como ingeniero externo definiendo proyectos de IA para pymes que nunca habían comprado uno. - **IA aplicada y automatización de flujos** — Sistemas de IA que tienen que funcionar dentro de una operación real: extracción documental con un paso de revisión humana antes de guardar nada, asistentes de atención al cliente con estructura de conocimiento, integración de herramientas, gestión de sesiones y escalado a una persona, y flujos de RPA sobre tareas financieras y logísticas que antes se tecleaban a mano. - **Arquitectura de soluciones e integración corporativa** — Conectar sistemas que nunca se diseñaron para conectarse — el ERP heredado de un cliente, sistemas de origen sin API alguna, plataformas de comercio y pago de terceros, colas de mensajes, y los pasos manuales de en medio. La decisión recurrente es construir o comprar, y he estado en ambos lados las veces suficientes para saber que la pregunta interesante es qué restricción hace fallar al componente comprado. - **Ingeniería de producción y fiabilidad** — Hacerse cargo de un sistema más allá de su entrega. Trabajos largos que reanudan donde pararon en vez de empezar de cero. Fallos que salen a la luz a una hora en que una persona todavía puede volver al proceso manual. Tratamiento por colas para que una petición lenta no pueda bloquear al siguiente cliente. Envíos que no se pueden duplicar recargando la página. Capacidad ociosa que se libera en vez de retenerse. - **Entrega técnica y alineación de partes interesadas** — He dirigido la entrega y las decisiones técnicas, ⛔ no una plantilla: la decisión final de arquitectura y de elección de tecnología tras escuchar al equipo, la práctica de revisión de código con la que trabaja un equipo, y acompañar a desarrolladores a través de lo que de verdad los bloquea, que en mi experiencia casi siempre es el contrato de la API y no el código.