Consultora de IA con formación en ingeniería — ayudo a las organizaciones a llevar la IA de la presentación al producto real: sistemas RAG, flujos multiagente y la gobernanza de datos que los hace fiables.
Soy Crista Villatoro, ingeniera de IA y consultora de Datos en Berlín. Mi camino empezó en la ingeniería química y ambiental — una formación que me enseñó a descomponer sistemas complejos en partes medibles y resolubles. Esa misma mentalidad guía hoy cómo construyo soluciones de datos e IA.
Mi primer año en proyectos de Airbus lo pasé en el hangar y no en un conjunto de datos, junto a las personas que montan los aviones. Por eso empiezo cada proyecto de datos preguntando qué ocurre realmente sobre el terreno.
Hoy trabajo en proyectos de Airbus desde CIMPA (empresa del grupo Sopra Steria), donde lidero un portafolio de gobernanza de datos con más de 40 iniciativas en plataformas de datos empresariales como Palantir Skywise. Defino los estándares y la documentación que los sostiene, dirijo las campañas recurrentes que los hacen cumplir y construyo los dashboards y herramientas que vuelven la gobernanza medible en lugar de aspiracional.
Como AI Accelerator nominada oficialmente, soy la persona de referencia y quien construye los casos de uso de IA: desarrollo prototipos, prompts, automatizaciones y sistemas multiagente, además de acompañar a colegas e impulsar la adopción práctica de la IA en la organización.
Lo que más disfruto es convertir una idea en una demo que funciona — rápido. Pruebas de concepto que hacen tangible la IA para problemas reales de negocio.
Desde plataformas empresariales hasta demos prácticas — proyectos donde diseñé, construí o lideré soluciones con IA.
Diseñé y lideré el desarrollo de un catálogo interno de plataformas impulsado por IA, sustituyendo la documentación dispersa por una fuente de verdad consultable. Construí una arquitectura de recuperación multiagente que combina búsqueda léxica, vectorial y basada en grafos — con respuestas fundamentadas en fuentes y pasos trazables.
Construí SPARK: once agentes de IA especializados que funcionan como un equipo de entrega real — gestión de producto, arquitectura de soluciones, ingeniería de datos e IA, desarrollo, revisión de seguridad, QA y despliegue — en un pipeline de 15 estaciones con aprobación humana en cada entrega. Cada agente tiene una única función y entrega un resultado estructurado al siguiente, lo que mantiene el trabajo revisable y reutilizable. Hoy funciona dentro del sistema operativo de IA interno del grupo, de modo que mis colegas pueden usar los agentes directamente en VS Code; una versión low-code está en desarrollo.
Defino qué significa gobernado en las plataformas de datos empresariales de Airbus y hago que se cumpla. Responsabilidad integral de una hoja de ruta estratégica con más de 40 iniciativas: los marcos y la documentación que fijan el estándar, las campañas recurrentes de metadatos y calidad de datos que lo hacen cumplir, y los dashboards, pipelines y portales que vuelven la gobernanza medible.
Un parque de dashboards crece más rápido de lo que nadie lo poda, y la mitad de los duplicados no comparte nombre. Dirijo el programa que encuentra los reales: análisis estructural de similitud de las definiciones de los dashboards en lugar de comparar títulos, clustering de los resultados y luego la asignación de clusters funcionales junto con expertos de dominio. Una restricción de diseño marcó todo el enfoque: el análisis no puede ejecutarse contra el sistema en producción.
Mis colegas acuden a mí para empezar con la IA — y consigo que construyan. Imparto sesiones prácticas de desarrollo asistido por IA con VS Code y GitHub Copilot, y elaboro materiales de formación para asistentes de IA propios en ambos ecosistemas empresariales: Google Gems (Airbus) y Microsoft Copilot Studio (Sopra Steria).
Concepto de plataforma de Pasaporte Digital de Producto alineado con el Reglamento Europeo de Baterías 2023/1542 — una capa de inteligencia con IA sobre un Data Hub empresarial, con flujos agénticos para monitorización normativa, gestión del ciclo de vida de atributos y preparación de auditorías. La demo funcional incluye puntuación de cumplimiento, análisis de brechas y paquetes de auditoría, un asistente para fusionar pasaportes, un radar normativo hasta 2030 y cuatro agentes de IA — además de interoperabilidad mediante Asset Administration Shell.
Una demo de generación aumentada por recuperación con búsqueda semántica y chat de IA generativa — muestra cómo los LLM pueden responder preguntas fundamentadas en tus propios documentos.
Proyectos de datos de extremo a extremo: un pipeline ETL con Docker, MongoDB y PostgreSQL, dashboards en la nube sobre AWS con Metabase, modelos de ML para demanda de bicicletas compartidas y un simulador de flujo de clientes con cadenas de Markov.
Mi primer encargo en Airbus no empezó con datos. Empezó en el hangar, con las personas que realmente montan los aviones. Se trataba de hacer que el Airbus Operating System funcionara en la práctica y no sobre el papel: hablar con los operarios sobre lo que les frenaba y convertirlo en cambios concretos — marcas en el suelo acordes con el movimiento real de las personas, señalización más clara de las zonas del hangar y la ubicación de nuevas máquinas y puestos de trabajo antes de que llegaran.
La otra mitad del trabajo eran las personas, no la distribución. Acordé formatos de taller con los responsables de equipo, facilité sesiones yo misma y presenté hallazgos y propuestas a la organización, desde los equipos de montaje hasta la dirección. El mismo material, contado de tres maneras según quién estuviera en la sala.
Es lo menos técnico de esta página y lo más útil. Cada dashboard que he construido desde entonces está marcado por un año preguntando a la gente qué hace de verdad y notando cuándo la respuesta no coincidía con el sistema.
El stack con el que llevo las ideas de IA de la pizarra al prototipo y al despliegue empresarial.
Dónde he construido, analizado y acelerado.
Abierta a puestos y proyectos en Data Science, ingeniería de IA y consultoría de IA — especialmente donde los prototipos deben convertirse en productos.