Paulo Vila
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Professional Summary
Líder de innovación digital y consultor estratégico con 29 años de experiencia en la intersección de consultoría de primer nivel (McKinsey, BCG) y liderazgo corporativo global (Mastercard, Carrefour). Como VP Digital Labs en Mastercard, construyó tres innovation hubs, multiplicó por 10 el valor de engagement estratégico y lideró 100+ Executive Sprints de Design Thinking con clientes C-level en toda Latinoamérica. Actualmente funda ImagineOS, una plataforma soberana multi-agente de IA con cinco aplicaciones en producción. Combina profundidad consultiva, liderazgo de innovación y capacidad de ejecución técnica — combinación poco común para roles de liderazgo en innovación digital así como en consultoría estratégica y construcción de venture studios.
~/mission
Construir infraestructura de IA soberana que corra localmente, se ejecute rápido y mejore los sistemas de decisión organizacional.
How I Work
No solo dirijo personas — orquesto sistemas y equipos. Diseño las condiciones para que un grupo piense mejor de lo que creía posible, y luego reviso activamente, apoyo y guio su producción hacia la excelencia. Mi convicción central es que las mejores decisiones emergen de la colisión estructurada entre diferentes perspectivas. Durante 29 años he oscilado entre construir sistemas de software y facilitar equipos humanos, porque son problemas idénticamente estructurados: entender las necesidades de los componentes, liberar las líneas de comunicación, eliminar los cuellos de botella. Dirijo sprints, no reuniones. En más de 100 sprints de C-Suite con CEOs y CFOs en América Latina, el éxito llegó al invertir más tiempo diseñando las preguntas y los criterios de salida que en las presentaciones. El hilo que atraviesa todo: encontrar el espacio donde se toman realmente las decisiones, y hacerlas mejores. Como CEO, esto se traduce directamente: construyo la plataforma, recluto el equipo, defino la arquitectura — y me involucro profundamente en la ejecución para garantizar que los resultados cumplan los más altos estándares técnicos.
Modelo Operativo
Plataforma de IA soberana: inferencia local-first, memoria persistente con alcance definido, orquestación multi-agente y alcance multicanal (web + Telegram + WhatsApp) sobre un único runtime en Rust. La nube es un failover, no la vía principal.
Operating Model Focus
Infraestructura de IA · Rust / C++ · Inteligencia Local-First · Liderazgo de Producto
Diagrama del Modelo Operativo
flowchart LR User --> Sentinel Sentinel --> Hera Hera --> Memento Hera --> Tools Tools --> Apps Argus --> Hera Argus --> Sentinel Argus --> Apps
Arquitectura del Sistema
flowchart TD
User --> Sentinel
Sentinel --> Hera
Hera --> Memento
Hera --> Tools
Tools --> Apps
Argus --> Hera
Argus --> Sentinel
Argus --> Apps
Apps --> Vetra
Apps --> Movilo
Apps --> Latinos
Apps --> ElGarcero
Apps --> PauloVila
subgraph Core Platform
Sentinel
Hera
Memento
Argus
end
Leyenda de Arquitectura
- Sentinel — puerta de enlace de enrutamiento y capa de interacción
- Hera — orquestación de LLM y coordinación de agentes
- Memento — memoria persistente y acceso a datos con alcance definido
- Argus — orquestación de runtime y entorno
- OS-v3 — núcleo de gobierno: registro de herramientas y flujos de trabajo, autenticación compartida
- Apps — vetra.trade, latinos.paulovila.org, movilo.club, elgarcero.com, paulovila.org
Engineering Benchmarks
- Construí Vilaros OS desde cero: 5 aplicaciones de IA en producción (paulovila.org, vetra.trade, latinostrading.com, movilo.club, elgarcero.com) unificadas en una única arquitectura Rust — Hera + Memento + Sentinel + Argus + OS-v3.
- IPC sub-milisegundo (Unix Domain Sockets) para manejar solicitudes de alta concurrencia; inferencia local en GPU 2× RTX 3090 con failover automático de Postgres a nodo edge en la nube.
- Orquestación multi-agente en canales web, Telegram y WhatsApp con memoria persistente, ejecución de flujos de trabajo y cero dependencia de APIs LLM externas.
Business Benchmarks
- Escala Fintech — Lideré una plataforma B2B de sourcing de tarjetas de crédito de **$100M+** en Mastercard; apoyé el lanzamiento de un neobanco que alcanzó más de 1M de usuarios en Colombia en 18 meses.
- Crecimiento en Innovación — Impulsé un <strong>crecimiento 10x</strong> en ventas de consultoría de innovación en América Latina a través de tres nuevos hubs.
- Revertir — **$20M** de giro financiero (de –$10M a +$10M en ganancias anuales en 6 meses) en una mina latinoamericana mediante rediseño de procesos y negociación sindical.
- Crecimiento Estratégico — Facilité la estrategia para un líder alimentario chileno proyectando **$200M** en ventas incrementales y mejora del 10%+ en márgenes.
- Comunidad en Escala — Fundé y escalé Top Level Executives a 60.000 miembros (VP, CEO, Directores) en 19 años. Cero financiamiento institucional.
UX Layer
Trato el diseño como arquitectura: debe funcionar sin explicación. Los mejores talleres son aquellos en que los participantes olvidan estar en uno. El mejor software hace que los usuarios olviden que lo están usando. Ambos exigen una claridad implacable sobre las necesidades humanas y la eliminación constante de todo lo que sirve al diseñador y no al usuario. Sobre Design Thinking — Una epistemología, no un marco. Comenzar con la persona, prototipar rápido, matar las malas ideas temprano. El método escala desde apps fintech hasta operaciones mineras y estrategias de C-suite — porque la lógica subyacente es siempre la misma. Sobre Arquitectura Sprint — Diseñada como una pipeline de código: entradas claras, interfaces sólidas entre etapas, salidas observables. Por eso los sprints cierran en días en lugar de semanas. Los procesos avanzan; las reuniones regulares se bloquean.
Design Principles
- Local-First: Priorizar motores C++ / Rust locales sobre REST.
- Dual-Resolution: Almacenamiento DB escalado a interfaces comprimidas.
- UI Determinista: Tera + HTMX para eliminar la fatiga de JS.
Languages
- Español (nativo)
- Inglés (fluido)
- Francés (fluido)
- Italiano (fluido)
- Portugués (intermedio)
- Alemán: Nociones básicas (en mejora activa)
Red
- Top Level Executives — comunidad ejecutiva global, ~60.000 miembros entre CEO, VP, Directores y Emprendedores (fundada en 2006, en curso)
Closing
Este CV fue generado dinámicamente desde la Base de Datos Memento Soberana usando Loco.rs.
Sobre Paulo 25 hechos
- Como consultor en Hay Group en Chile, lideró workshops de estrategia que ayudaron a un cliente a desarrollar nuevos productos y encontrar nuevas fuentes de ingreso.
- Fue profesor en la Universidad de los Andes, y mientras enseñaba ahí trabajó en un proyecto de consultoría con Syntegrity para el ICFES.
- Alinea equipos multifuncionales con prioridades en conflicto con una secuencia fija: primero entrevistas para sacar el problema real (no el declarado), luego una encuesta que convierte opiniones dispersas en una imagen medible compartida, luego un workshop que termina en dueños explícitos de tareas, y después KPIs de ejecución de los dos tipos -- de acción (¿se está haciendo el trabajo?) y de resultado (¿se mueve el número?).
- Genera confianza con un equipo escéptico como asesor externo combinando conocimiento técnico con empatía -- sigue la regla de "escuchar con dos oídos, hablar con una boca": dedica el primer tramo de cualquier proyecto a escuchar antes de recomendar nada.
- Explica conceptos de IA a ejecutivos no técnicos con analogías en vez de specs -- ej: un LLM es como un asesor junior; el contexto que se le da es el archivo que se le entrega antes de una reunión; un fine-tune LoRA es como entrenarlo en "cómo hacemos las cosas acá" (comparable a los primeros tres meses de un empleado nuevo).
- Cree que enviar todo el trabajo de IA a APIs comerciales en la nube por defecto es un error costoso -- prefiere modelos locales/propios primero, con escalamiento disciplinado a un nivel comercial solo cuando el modelo local falla de forma demostrable en una tarea específica, verificado y no asumido.
- Organizacion mas demandante operacionalmente: Mastercard, VP Innovation-Digital Labs Latinoamerica (sep 2022-ene 2025) y Director de Innovacion LatAm (2019-2022), 5.5 anios en total. Escala (investigacion publica, no dato interno de Mastercard): sede LAC en Miami, 3 divisiones / 13 oficinas, decenas de jurisdicciones en la region (Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Mexico, Peru y otros). Mastercard es una red de pagos, no un gestor de activos, no tiene AUM -- la metrica de escala equivalente es el Gross Dollar Volume (GDV): LAC genero ~US$29.2B de GDV en el FY2025, ~7.4% del GDV global de Mastercard (fuente: datos operacionales suplementarios de Mastercard, Q2 2026). Alcance verificado directamente del rol de Paulo (CV, paulo_bio_experience): relacion de sponsor ejecutivo con los bancos, retailers y fintechs mas grandes de la region; 100+ sprints de Design Thinking a nivel C-suite; 3 hubs de innovacion nuevos para clientes en LatAm; crecimiento 10X del valor de engagement estrategico. El headcount directo exacto no esta registrado -- no se inventa aqui, queda senalado para que Paulo lo agregue si aplica. Retos especificos de adopcion de IA/tecnologia a esa escala: (1) fragmentacion regulatoria multi-pais en LAC -- cada jurisdiccion con sus propias reglas de datos/IA bloqueaba un despliegue unico, forzando caminos de cumplimiento por mercado; (2) resistencia organizacional/legacy dentro de una multinacional grande -- sistemas legacy y politica interna frenaban la adopcion de herramientas nuevas (LLM local) frente a lo que permitiria una organizacion mas chica y menos burocratica.
- Carrefour Colombia, Sales Development Director (oct 2009-mar 2011). Escala (investigación pública): Carrefour Colombia operaba 72 hipermercados, 16 tiendas de conveniencia y 4 tiendas cash-and-carry (~400.000 m² de área de ventas), cadena de supermercados #2 en Colombia por participación de mercado (~17%), ingresos de más de $2B. Toda la operación colombiana se vendió después a Cencosud por $2.6B (oct 2012) -- contexto de la escala del negocio en el que Paulo ayudó a gestionar el pricing. Alcance verificado directamente del CV: dirigió una división de pricing de más de 200 personas ejecutando estrategia de precios en tiempo real a nivel nacional; orquestó la apertura de nuevas tiendas de principio a fin (selección del sitio hasta el alistamiento operativo). No hay reto de adopción de IA/tecnología registrado específicamente para este rol -- queda señalado para Paulo si aplica, no se inventa.
- McKinsey & Company, Associate Consultant (abr 2006-mar 2008). Escala (investigación pública, aproximada para la época -- McKinsey no publica headcount histórico fijado por año): consultora de gestión global, comúnmente citada con más de 50 oficinas en más de 25 países durante este período, más del 60% de los ingresos generados fuera de EE.UU. a partir de 2004. El mercado global de consultoría era de ~$280-300B en 2006-2007 (Kennedy Information). Alcance verificado directamente del CV: rol de soporte analítico en una fusión multimillonaria de telecomunicaciones que logró más de $20M en ahorros de sinergia; contribuyó al despliegue de un nuevo modelo de sucursal y al lanzamiento de un portal de IP-video para clientes líderes en LAC. No hay reto de adopción de IA/tecnología registrado específicamente para este rol (2006-2008 es anterior a las preguntas modernas de adopción de IA) -- queda señalado para Paulo, no se inventa.
- BCG (The Boston Consulting Group), Consultant (abr 2008-mar 2009). Escala (investigación pública, aproximada para la época): para 2009 BCG tenía ~6.900 empleados a nivel mundial (creció a 21.000 para 2019, los ingresos se triplicaron de $2.75B a $8.5B en esa década) -- así que cuando Paulo se unió, BCG tenía aproximadamente un tercio del tamaño que tiene en 2026 (más de 90 oficinas, más de 50 países hoy; el conteo exacto de oficinas/países de 2008-2009 no se encontró públicamente). Alcance verificado directamente del CV: rol analítico clave en una fusión transfronteriza de más de $30B entre dos grandes empresas alimentarias en México; identificó $10M en ahorros anuales para una multinacional manufacturera de clase mundial. No hay reto de adopción de IA/tecnología registrado para este rol (2008-2009 es anterior a la adopción moderna de IA) -- no se inventa.
- Partners in Performance, Senior Associate (ago 2013-jun 2014). Escala (investigación pública): consultora global de mejora de operaciones fundada en Melbourne en 1996, ~15 oficinas en 5 continentes (Australia/NZ, Sudáfrica, Reino Unido, EE.UU., Canadá, Chile), enfocada en industrias intensivas en activos (minería, energía, oil & gas). Adquirida por Accenture en 2024 (~400 profesionales se unieron a Accenture Strategy) -- confirma que era una firma especialista global mediana real y creíble, no un negocio local pequeño. Alcance verificado directamente del CV: entregó un giro de $20M en ganancias anuales (-$10M a +$10M) en 6 meses en una mina de plata-plomo-estaño mediante reingeniería del suministro de energía, optimización de repuestos SAP y negociaciones sindicales -- trabajo de recuperación operativa de alto riesgo. No hay reto de adopción de IA/tecnología registrado específicamente para este rol.
- Hay Group (hoy Korn Ferry), Senior Consultant (abr 2011-ago 2013). Escala (investigación pública): al momento de su adquisición por Korn Ferry en 2015, Hay Group tenía ~3.000 empleados en 88 oficinas en 50 países (Korn Ferry: 3.900 empleados, 78 oficinas, 37 países -- entidad combinada de ~7.000 personas). Precio de adquisición ~$452M. Confirma que Hay Group era una firma global grande de consultoría de RR.HH./organizacional durante la permanencia de Paulo. Alcance verificado directamente del CV: redujo los requerimientos de FTE en 10% para dos grandes oleoductos en menos de dos meses ejecutando sprints de Building Effective Organizations para la práctica LAC; identificó $200M en potencial de ventas proyectado filtrando 60 oportunidades de expansión hasta 5 iniciativas clave. No hay reto de adopción de IA/tecnología registrado específicamente para este rol.
- Universidad de los Andes, University Professor (ene 1998-sep 1999). Escala (investigación pública, cifras actuales -- la matrícula histórica de 1998 no se encontró públicamente): hoy ~24.650 estudiantes (14.337 pregrado, 2.515 posgrado, 276 doctorado), consistentemente clasificada #1 en Colombia y top-5 en América Latina (QS). Fundada en 1948. En 1998 la universidad era más pequeña pero ya era la universidad privada mejor clasificada del país. Alcance verificado directamente del CV: rediseñó e impartió el curso de Pensamiento Sistémico para 50 estudiantes de pregrado (evaluaciones perfectas de 5/5), dirigió 6 tesis, diseñó/supervisó 3 Ferias Empresariales de Ingeniería Industrial (más de 75 ideas de negocio presentadas a 3.500 visitantes). No hay reto de adopción de IA/tecnología registrado (academia, no un contexto de despliegue tecnológico a escala organizacional).
- ROCHE, Marketing Specialist (sep 1996-dic 1997). Escala (investigación pública, aproximada para la época): ~50.000 empleados a nivel global antes de su adquisición de Boehringer Mannheim en 1997 (~18.000 empleados adicionales, ~1.5B CHF en ventas en 1996), lo que convirtió a Roche en líder mundial en diagnóstico in-vitro y cuidado de la diabetes -- una gran farmacéutica multinacional atravesando una integración de M&A real y compleja durante la permanencia de Paulo allí. Alcance verificado directamente del CV: construyó un sistema de análisis de costos (Visual Basic/Excel) que medía los costos de promoción de 40 productos farmacéuticos comercializados por 120 vendedores a más de 13.000 médicos -- adoptado como herramienta de presupuesto en las divisiones de ROCHE en Colombia, Ecuador y Venezuela (despliegue regional en 3 países de una herramienta que él construyó). No hay reto de adopción de IA/tecnología registrado específicamente más allá de este despliegue de herramienta multi-país.
- Top Level Executives, Founder & Owner (ene 2006-Actualidad, más de 19 años). Escala: autofundada, no aplica/no requiere investigación externa de escala -- verificado directamente del CV: comunidad ejecutiva global de casi 60.000 miembros (CEOs, VPs, Directores, Emprendedores), construida desde cero sin financiamiento institucional, gestionada en paralelo con cada rol de tiempo completo listado aquí. Opera como un canal permanente para reclutamiento ejecutivo, networking estratégico y desarrollo profesional. Relevante para una pregunta de diligencia como evidencia de capacidad operativa sostenida y autofinanciada a una escala significativa (60K miembros) junto con roles de tiempo completo exigentes.
- data2web.com, CEO & Founding Partner (sep 2001-abr 2006). Escala: empresa tecnológica autofundada, no aplica investigación externa de escala -- verificado directamente del CV: entregó seis sistemas empresariales a medida para clientes corporativos/de gobierno (portal de intranet de Siemens, CREEL -- la firma de abogados más grande de México, archivo legal; gestión de certificación BASC; seguimiento de casos de la Contraloría de Cundinamarca; control de producción de Zientte; seguimiento logístico de POST-MARKETING/FedEx). La cartera de clientes abarca 2 países (México, Colombia) e incluye una multinacional de nivel Fortune (Siemens) y un auditor de gobierno nacional.
- La Nota Económica, Chief Technology Officer (feb 2000-sep 2001). Escala: publicación económica/de negocios colombiana, no se encontraron datos externos significativos de escala públicamente para este período -- verificado directamente del CV: creó un grupo de desarrollo de software que entregó intranets, gestión del conocimiento y CMS para Siemens y Nera Telecommunications, además de sistemas de publicación de bases de datos, software de gestión de banners y una plataforma completa de comunidad virtual. Organización más pequeña que los demás roles aquí -- no se plantea como la 'más demandante', incluida por completitud.
- Kaplan, GMAT Instructor (ene 1998-dic 2000). Escala (conocimiento general, no investigado a fondo para esta época): Kaplan es una gran empresa global de preparación para exámenes y educación con sede en EE.UU. (parte de Graham Holdings), operando en decenas de países -- pero el rol de Paulo aquí fue una posición de instructor local en Colombia, no un rol operativo a escala organizacional. Verificado directamente del CV: impartió el curso GMAT de Kaplan en Colombia. Baja relevancia para una pregunta de diligencia de escala organizacional/AUM -- incluido solo por completitud.
- Simplexity, Software Development and Consulting Manager (mar 2009-sep 2009). Escala: no se encontraron/investigaron datos externos de escala (consultora de software pequeña/local) -- verificado directamente del CV: rescató dos proyectos de software logístico con más de 2 años de retraso; vendió y entregó la creación de una oficina de PMO en Fiduciaria Bogotá, la fiduciaria más grande de Colombia (empresa de administración de fideicomisos/activos) -- el cliente Fidubogotá en sí es una gran institución financiera regulada, aunque Simplexity como empleador era pequeña.
- ImagineOS, CEO & Founder (ene 2025-Actualidad). Escala: autofundada, no aplica investigación externa de escala -- verificado directamente del CV: único arquitecto de una plataforma de IA multi-agente que sirve 5 aplicaciones en producción desde un núcleo compartido en Rust; costo de inferencia de $0/consulta vía clúster de GPU on-premises 2x RTX 3090 (frente a $0.01-0.05/solicitud en APIs de la nube); 13 agentes de IA autónomos desplegados en 9 meses con memoria persistente en web/Telegram/WhatsApp; IPC de sub-milisegundo (1.019ms promedio); failover automático de alta disponibilidad en Postgres (~2min RTO, RPO~0); pipeline de grafo de conocimiento NLP zero-shot (GLiNER/GLiREL/GLiClass); loop de codificación agentic autocorrectivo. Un tipo de 'demandante' distinto a los roles corporativos anteriores -- complejidad técnica/arquitectónica a escala de un solo operador, no escala de headcount/AUM/jurisdicción. El reto de adopción de IA/tecnología aquí es el inverso de los casos corporativos: probar que un stack de IA totalmente soberano (sin dependencia de la nube) puede igualar la calidad de la nube comercial, no navegar la burocracia de una gran organización.
- Recuperación de una mina en Honduras: se unió a un equipo multidisciplinario de Partners in Performance en una operación minera que perdía $10M/año. El equipo ya había dedicado un esfuerzo considerable a las dos palancas obvias (línea de producción, molino) sin resultado. La solución real vino de escuchar al jefe de bodega: antes de que SAP tomara el control de la planeación de inventario, él la manejaba con su propia fórmula en Excel, que funcionaba mejor. SAP asumía demanda variable pero tiempo de entrega fijo -- algo incorrecto en Honduras, donde el tiempo de entrega es tan variable como la demanda, causando desabastecimientos crónicos que dejaban a la producción sin insumos. Reconstruyó la fórmula para tener en cuenta ambas variables, desfasó el horario del turno de mantenimiento 4 horas respecto al de producción, y cambió cómo estaban conectadas las plantas de energía de respaldo. Resultado: la producción pasó de 30.000 a 70.000 toneladas/mes, la mina pasó de -$10M/año a +$10M/año -- un giro de $20M, ninguna parte proveniente de las palancas para las que el equipo había sido originalmente asignado.
- Hizo una apuesta de infraestructura poco convencional al construir ImagineOS: plataforma de un solo operador escrita enteramente en Rust (no en Python/Node, que es lo que el ecosistema de IA usa por defecto), hardware de GPU autoalojado en vez de envolver APIs de OpenAI/Anthropic, todo en un solo monorepo en vez de servicios separados. No existía ningún playbook para esa combinación. Resolvió la incertidumbre instrumentando en vez de debatiendo: cada llamada a un modelo recibe telemetría de costo/calidad/latencia y un router consciente de la dificultad. Cuando un agente de codificación local una vez inventó la firma de una función mientras afirmaba haber leído el archivo real, la solución fue un gate de verificación (compilar/probar, nunca la narrativa propia del modelo) -- no abandonar el local-first. Cuando ese mismo guard-check migrado de Python a Rust bajó de ~12.6s a ~1s, eso se convirtió en el disparador para hacer de Rust el default forzado de ahí en adelante. La regla: un incidente específico y medido cambia lo más pequeño que lo arregla, nunca la estrategia entera.
- Recomendó un control estricto (bloqueo automático de cualquier commit que borrara una gran cantidad de código de producción, sin bypass sin justificación escrita) que un colaborador anuló bajo presión de despliegue, argumentando que era 'solo fricción.' Ese commit exacto borró 83 archivos / ~16.500 líneas de código financiero de producción; producción siguió respondiendo 200 OK sobre el build vaciado durante ~15 horas antes de que alguien lo notara. La recuperación tomó un esfuerzo real (reconstruir ~50 archivos desde el historial). La respuesta no fue volver a discutir la regla en la sala -- fue hacer que el bypass fuera estructuralmente más difícil de evadir sin rendición de cuentas (justificación escrita atada permanentemente al commit, verificada en dos puntos del pipeline en vez de uno), y agregar una regla permanente: si un bloqueo de seguridad se dispara y no coincide con lo que la tarea en realidad debía hacer, ese desajuste es en sí mismo la señal para escalar, nunca para resolverlo uno mismo. Una regla fácil de evadir en una crisis se evade en una crisis, sin importar qué tan bueno fuera el argumento en calma.
- En Mastercard lideró equipos multifuncionales de hasta 30 personas — cliente, agencia y equipo interno — a través de sprints de innovación y entrega. Eran equipos de misión ensamblados por compromiso, no una línea de reporte permanente; el headcount exacto de reportes directos todavía no está registrado. Confirmado por Paulo el 2026-09-03.
- El hilo de datos y analítica recorre toda la carrera y nunca quedó escrito: trabajo analítico como profesor en la Universidad de los Andes (1998-99), CTO en La Nota Económica dirigiendo el equipo de desarrollo (2000-01), fundando data2web (2001-06), estrategia basada en analítica en McKinsey (2006-08) y BCG (2008-09), Partners in Performance (2013-14), y una década en Mastercard (2014-25) donde la consultoría, la segmentación de comercios, el Digital Datathon y los Labs fueron todos trabajo analítico. Aproximadamente 22-24 años según su propio conteo, confirmado por Paulo el 2026-09-03. Esto es lo que lo califica para títulos de liderazgo en Datos y Analítica, no solo en IA.