Leonardo Blanco

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About Leonardo Blanco

Lidero equipos de ingeniería para entregar proyectos complejos a tiempo, dentro del presupuesto y con una reducción medible del riesgo, utilizando flujos de trabajo asistidos por IA y automatización para mejorar la eficiencia de entrega, la calidad de las decisiones y la consistencia. Mi enfoque está en la gestión técnica de la entrega: convertir las necesidades del negocio en planes claros, ejecución disciplinada y resultados confiables, y además diseñar sistemas habilitados por IA que sean prácticos, medibles y seguros de operar.Como Líder de Ingeniería, gestiono un portafolio de iniciativas de entrega de ingeniería y digitales con múltiples partes interesadas. También lidero iniciativas internas que mejoran las operaciones y fortalecen el ciclo de vida del cliente mediante automatización.En los últimos años, he- Reducido el retrabajo no facturable en un 30% y la desviación presupuestaria en un 15% en más de 50 proyectos al año mediante un mejor control de alcance, gestión de cambios y límites de trabajo en curso (WIP)- Mejorado la entrega a tiempo integrando IA en los flujos de trabajo, acelerando la clarificación de requisitos, la documentación, el apoyo al análisis y los controles de calidad a lo largo del ciclo de vida- Liderado iniciativas internas para mejorar la ejecución operativa y el ciclo de vida del cliente mediante automatización de flujos de trabajo, procesos estandarizados y mayor visibilidad de la entrega- Guiado el desarrollo de soluciones digitales y habilitadas por IA, incluyendo entornos tipo gemelo digital para la gestión de condición y el cierre de defectos estructurales en los sectores de minería y oil & gas.Genero valor al- Traducir restricciones técnicas, operativas y de riesgo en planes de entrega claros y ejecutables- Alinear equipos de ingeniería, digitales y de negocio en torno a alcance, hitos y estándares de calidad realistas, apoyados por automatización- Aplicar experiencia práctica en ingeniería mecánica y estructural, aprovechando herramientas modernas (LLMs, programación, analítica, ingeniería computacional y toma de decisiones basada en datos) para mejorar el rendimiento y la predictibilidad de la entrega- Construir equipos y sistemas que cumplen consistentemente con sus indicadores de desempeño, con métricas claras de calidad, tiempo de ciclo y confiabilidad de la entrega.