Ver sistemasdonde otrosven caos.
Soy Gonzalo Diez. Construyo sistemas para empresas que necesitan ordenar datos, automatizar procesos y convertir operación dispersa en decisiones claras. Trabajo entre economía, tecnología y ejecución: entiendo el problema, modelo la información, construyo la herramienta y dejo algo que la empresa pueda usar.
No miro datos. Miro sistemas.
Los datos no me interesan como una planilla prolija. Me interesan porque muestran cómo funciona una empresa.
Los datos muestran dónde se pierde tiempo, dónde se repiten errores, dónde falta información, dónde una decisión se toma tarde y dónde una operación depende demasiado de la memoria de una sola persona. Son síntomas. Lo que me importa es el sistema que los produce.
Mi formación en economía me dio una forma de mirar: incentivos, restricciones, mercados, comportamiento. La tecnología me dio una forma de intervenir sobre eso. Por eso trabajo en el cruce entre datos, automatización y sistemas operativos para empresas, no como tres disciplinas separadas, sino como una sola práctica.
Estudié economía. Terminé construyendo sistemas.
Estudié economía porque quería entender cómo funcionan las cosas grandes: mercados, precios, incentivos, decisiones, crecimiento, crisis. Con el tiempo me fui dando cuenta de que muchas de esas preguntas también viven adentro de una empresa chica.
De la pregunta al sistema
Una PyME también tiene restricciones, información incompleta, cuellos de botella, incentivos cruzados y decisiones bajo incertidumbre. La diferencia es que muchas veces no tiene el sistema para verlo.
Ahí apareció mi camino hacia los datos y la tecnología. No como un cambio de carrera, sino como una extensión natural de la economía: una forma de medir, construir y mejorar sistemas reales, en lugar de describirlos desde afuera.
Herramientas para que una empresa pueda verse a sí misma.
Cinco formas de intervenir, una sola práctica. Cada pieza es un pedazo del mismo sistema.
Sistemas de datos
Pipelines, bases, scrapers, APIs y procesos para que la información deje de estar rota, dispersa o escondida.
Dashboards y productos
Tableros, rankings, índices y visualizaciones que no sólo muestran números, sino que ayudan a tomar decisiones.
Automatizaciones
Flujos que eliminan tareas repetitivas, conectan herramientas y reducen la dependencia manual del día a día.
Sistemas internos
Estructuras para ordenar tareas, procesos, roles, pagos, comprobantes, seguimiento y ejecución operativa.
Narrativa económica
Uso datos para entender negocios, mercados y decisiones. No me interesa la tecnología aislada: me interesa lo que permite ver, decidir y mejorar.
Cinco proyectos. Una misma forma de trabajar.
Piezas distintas: datos públicos, análisis de redes, productos financieros, plataformas, contenido. Hechas con la misma lógica: mirar el sistema y construir la herramienta.
El número que movía millones.
Reescribí en Python el sistema que calculaba la inflación mensual de Gran Mendoza.
En la Dirección de Estadística trabajé sobre un índice de precios al consumidor que no era un ejercicio académico: era el número mensual de inflación de Gran Mendoza. Ese número actualizaba contratos de obra pública provincial, donde cada decimal podía representar millones.
Tomé un sistema que no existía en Python y lo reescribí de principio a fin: ponderadores, carga diaria de precios, procesamiento, cálculo y salida mensual del índice. Desde la materia prima hasta el número final que la provincia publicaba.
Ver relaciones invisibles.
Análisis de redes para entender audiencias, comunidades e influencia real.
Construí análisis de redes para pasar de mirar perfiles aislados a ver un sistema completo: nodos, conexiones, comunidades, superposiciones y patrones de influencia. Cada cuenta dejaba de ser una métrica suelta para convertirse en un punto dentro de una estructura.
El resultado no era sólo una visualización llamativa. Era una forma distinta de entender cómo se conectan las audiencias y dónde aparece realmente la influencia, muchas veces lejos de donde los números aislados la buscaban.
Datos para una industria financiera.
Rankings, dashboards y productos de datos para el mercado de auto finance en Estados Unidos.
En Royal Media Group trabajo como Data Scientist construyendo productos de datos para la industria de auto finance. Eso incluye rankings, dashboards, pipelines, datos públicos, scraping, instituciones financieras y visualizaciones que convierten información fragmentada en herramientas utilizables por equipos editoriales, comerciales y ejecutivos.
El trabajo cruza análisis financiero, automatización, reporting y producto digital. No se trata de hacer gráficos bonitos: se trata de armar la infraestructura de datos sobre la que un sector financiero entero toma decisiones cada mes.
Una empresa para construir empresas.
Co-founder de On Blocks, una compañía enfocada en sistemas para pequeñas empresas.
On Blocks nace de una idea simple: muchas empresas no necesitan más esfuerzo, necesitan mejores sistemas. Como co-founder, trabajo en construir herramientas, procesos y contenidos para ayudar a pequeñas empresas a ordenar datos, tareas, finanzas, automatizaciones y operación diaria.
On Blocks es empresa, laboratorio y plataforma: un lugar donde convierto mi forma de pensar en sistemas reales para negocios reales.
Pensar en público.
Podcast, YouTube, clases y contenido para explicar ideas complejas en voz alta.
También produzco contenido. Me interesa explicar ideas sobre negocios, sistemas, datos, economía y construcción de empresas de una forma que sea profunda pero entendible: ni divulgación que se queda afuera, ni jerga que deja a la mayoría atrás.
El podcast y el contenido son otra parte del mismo trabajo: ordenar pensamiento, detectar patrones y convertir experiencia en lenguaje. La docencia hace lo mismo en otra escala.
Cómo convierto problemas en sistemas.
El mismo método, proyecto tras proyecto. No empieza con la herramienta: empieza con el negocio. Termina cuando el sistema puede ser entendido, mantenido y mejorado sin mí.
Formación económica. Práctica tecnológica.
Mi base es la economía. La parte tecnológica vino después, a través de proyectos reales: pipelines, dashboards, automatizaciones, scrapers, modelos de datos y productos digitales. La matemática y la estadística de la economía fueron el puente natural hacia ese mundo.
Licenciado en Economía
Universidad Nacional de Cuyo · 2016
Master in Economics
Georgetown University · 2017
Applied Data Science
A través de proyectos reales
Languages
Español nativo · Inglés profesional · Alemán B1 · Portugués B1
Como trabajo, según mis clientes.
63 trabajos, 787 horas, 30 reseñas verificadas en Upwork. Rating perfecto y categoría Top Rated Plus desde 2023.
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Seguí mi trabajo.
Comparto ideas, proyectos y aprendizajes sobre economía, datos, sistemas, automatización y pequeñas empresas. Sin calendario, sin PDF, sin descargas. Sólo el trabajo.