20 minutos para entender un rol que ya está cambiando cómo se entregan los proyectos.
Traduce entre negocio, datos y tecnología para que un caso de uso de IA llegue a producción y genere valor.
No se queda en el piloto: se ocupa de datos, integración, adopción y medición del impacto real.
Prioriza por valor y riesgo, no por hype. Define qué se hace, qué no, y cuándo parar.
Entiende qué puede y qué no puede hacer un modelo. No programa modelos: sabe usarlos con criterio.
Alinea negocio, legal, datos y tech. Gestiona expectativas cuando el resultado es incierto.
Sabe si hay datos, de qué calidad y qué se puede medir. Sin datos no hay proyecto de IA.
Piensa en el usuario y el valor, no solo en el entregable. Itera sobre hipótesis.
Sesgos, privacidad, alucinaciones, dependencia de proveedor. Los anticipa, no los descubre.
La IA cambia cómo trabaja la gente. Acompaña la adopción, no solo el despliegue.
Clasificación, predicción, scoring. Del notebook del data scientist a un servicio fiable y medido.
Workflows que eliminan tareas repetitivas y conectan sistemas que antes no se hablaban.
Agentes que ejecutan tareas acotadas, con supervisión humana y límites claros.
De dashboards que nadie mira a métricas que cambian decisiones de negocio.
No es desplegar una herramienta. Es rediseñar el trabajo alrededor de la IA y conseguir que la gente la adopte.
El IA Project Manager no es un PM que usa IA. Es quien convierte la incertidumbre de la IA en valor de negocio, con criterio.
Si en tu organización la IA aún no pasa del piloto, ese es exactamente el problema que resuelve este perfil.