Fundador técnico · Control de agentes, anclaje a la fuente, evaluación

¿Cómo dejas que un agente de IA actúe sobre datos reales sin confiar en él?

Soy Alvaro Zweig. Hace 21 años que construyo software en producción y cofundé cuatro empresas. Este año trabajé en un solo problema: agentes que corren sobre mensajes y documentos reales, donde el modelo nunca tiene la última palabra.

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01 · Investigación

Dejar que la IA actúe sobre datos reales sin confiar en ella

Este año trabajé en un solo problema: agentes que corren sobre mensajes y documentos reales, donde el modelo nunca tiene la última palabra. Tres controles que construí en Pipe, en producción:

Control de IA

Un guardián delante de un agente que redacta solo

Filtro determinista, luego un revisor LLM, luego reescritura o rebote, y al final una persona. Un modelo revisor aparte costaba 7 minutos de cambio de VRAM por pedido, así que rediseñé el guardián.

Anclaje a la fuente

Sin cita textual, no hay dato

Todo dato que extrae un agente debe traer una cita que se verifica contra el texto original. Lo que no pasa la verificación se descarta antes de que lo vea una persona.

Robustez

Un servidor de herramientas que lee y no filtra

Un servidor MCP de solo lectura escrito desde JSON-RPC puro, sin dependencias. Aísla la salida de las herramientas contra prompt injection, no tiene salida a internet y registra cada llamada.

Investigación anterior y charlas

Investigador del Grupo de IA de la Universidad de Palermo, Buenos Aires: algoritmos evolutivos y aprendizaje automático para extraer conocimiento.

2012
Customized Opinion Mining using Intelligent AlgorithmsP. Cababie, A. Zweig, G. Barrera, D. López De Luise. Actas de CISSE 2010, Springer LNEE vol. 151
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2011
Automatic Content Extraction on the Web with Intelligent AlgorithmsP. Cababie, A. Zweig, G. Barrera, D. López De Luise. ICAART 2011
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2010
Gdarim: classroom allocation with genetic algorithmsLiberado como open source por el Grupo de IA de la Universidad de Palermo (con P. Cababie, F. Cancelo, G. Barrera)
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2023
Invitado en “Ecommerce en Latam”, episodio 40: Ecommerce en Perú
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02 · Proyectos

Lo que estoy construyendo

Cada página explica el problema, cómo funciona y sobre qué corre.

Open source · MIT

Pipe

Una bandeja de entrada unificada, en tu propio servidor, con una IA en la que puedes confiar.

WhatsApp, correo, Telegram, Teams y más en un solo lugar, en tu servidor. Los agentes resumen, extraen y redactan, pero cada dato necesita una cita verificada y nada sale de la máquina.

Cómo funciona

En vivo

Aldeax

Sube un PDF, practica lo que estudias.

Comunidades de estudio donde tus apuntes y exámenes pasados se vuelven exámenes de práctica. Cada pregunta cita el material de donde salió. Gratis y sin registro.

Cómo funciona

Open source · MIT

Offline Entertainment

Tu propio entretenimiento de avión.

Guarda videos y música en tu celular desde YouTube y otros diez sitios, y míralos en modo avión. Corre en tu propia computadora: sin cuentas ni registros.

Cómo funciona

Últimos commits públicos

Toda la actividad en GitHub

03 · Gravity

Convierte tu tienda online en marketplace, sin cambiar de plataforma

Gravity es infraestructura de marketplace para retailers de Latinoamérica. El retailer la conecta a la tienda que ya tiene y puede vender productos de terceros en unas seis semanas. Está hecha nativa para MCP, así que los agentes de IA se conectan directamente mediante el Model Context Protocol.

$1MARR

>5×de crecimiento al año

5países

$0de capital externo hasta hoy

Reconocimientos

2024
Microsoft Americas Partner of the Year, ISV Innovation, Latinoamérica (ganador)Otorgado a Hidden in Motion S.A.C., la empresa que opera Gravity
Fuente
2025
Premio Logro ProfesionalUniversidad de Palermo, Facultad de Ingeniería
Fuente

Estamos levantando inversión.

Gravity llegó hasta acá sin capital externo. Si inviertes en software B2B en Latinoamérica, conversemos.

Agendar una llamada Escríbeme meetgravity.io

04 · Trayectoria

21 años, cuatro empresas fundadas

2023 – hoy
Gravity by Quickcomm · Cofundador y CEO
Infraestructura de marketplace para retailers de Latinoamérica. Sin inversión externa, a $1M de ARR en cinco países.
2018 – 2023
FedEx Dataworks · Release Train Engineer y Arquitecto de Software Sénior
Dirigí el tren de releases entre equipos distribuidos y fui responsable de la arquitectura: +10% de conversión en e-commerce, más de $500K de ahorro al año y un motor de prevención basado en datos que redujo 90% la pérdida de clientes.
2017 – 2019
Decompris.com · Cofundador
Capital semilla de 500 Startups y un fondo del Gobierno del Perú. Lanzado con más de 10 integraciones de e-commerce.
2017 – 2018
Belatrix Software (now Globant) · Scrum Master y Team Lead
Lideré equipos de más de 30 personas para clientes de banca y finanzas de EE. UU., y formé a líderes de la industria en ágil.
2015 – 2016
Yuppit.pe · Cofundador y CTO
El primer buscador de descuentos del Perú. Seleccionado entre más de 400 startups por Startup Perú y Start-Up Chile; premio del público en Seedstars.
2008 – 2015
Hidden in Motion · Cofundador y CTO
Consultora de tecnología en Perú, México y Argentina. Entre sus clientes: BNP Paribas, Belcorp, Finning Caterpillar y Assist-Card.

Trayectoria completa

2026 – hoy
Pipe · Fundador e ingeniero principal
2023 – 2024
Cámara Peruana de Comercio Electrónico · Presidente del capítulo de marketing de e-commerce
2016 – 2017
Juntoz.com · Líder del equipo de desarrollo
2014 – 2016
Quality Products · Consultor y CTO interino
2013 – 2014
SweatWorks (New Jersey) · Desarrollador líder, e-commerce de Spartan Race
2008 – 2013
Cyberjuegos.com · Gerente de desarrollo de negocio
2009 – 2011
Universidad de Palermo · Investigador, Grupo de IA
2007 – 2009
Virtuacom · Desarrollador de software
2005 – 2006
e.luma Solutions · Desarrollador de software

05 · Sobre mí

Sobre mí

Empecé a vivir de escribir software en Buenos Aires en 2005 y pasé dos años investigando IA en la Universidad de Palermo antes de un MBA en NYU Stern. Desde entonces fundé empresas en Perú, México y Argentina, y pasé cinco años como arquitecto de e-commerce en FedEx. Este año construí Pipe sobre mis propios mensajes, y eso cambió en qué trabajo: cuando los agentes sacaban tareas y promesas de conversaciones reales, parte de lo que reportaban no estaba ahí. Ahora todo dato tiene que traer una cita que se verifica contra la fuente, y el modelo nunca tiene la última palabra. Ese es el problema en el que quiero seguir trabajando: dejar que la IA actúe sobre datos reales sin tener que confiar en ella.

Estudios

MBA, NYU Stern School of Business, 2013
MBA, Universidad de Palermo, 2012
Ingeniero en Sistemas, Universidad de Palermo, 2011

Además

Ayudante de cátedra, Programación Orientada a Objetos, Universidad de Palermo
Competidor en la ACM ICPC, 2007–2009
SAFe 5 Release Train Engineer · Certified Scrum Master
Español e inglés · ciudadanía polaca (UE) y argentina