Proyectos de IA

Proyectos de IA y liderazgo de equipos de IA

Desarrollo soluciones basadas en IA e integraciones de sistemas, y mi objetivo actual es trabajar como líder de proyecto / capitán de equipo en este ámbito. Considero la IA no como un escaparate, sino como una herramienta que aporta valor medible dentro de los procesos de negocio.

A quién va dirigido

Va dirigido a equipos directivos que quieren incorporar la IA a la empresa pero necesitan claridad sobre por dónde empezar, a quién contratar y cómo gestionar los riesgos, y a organizaciones que buscan un líder de proyecto o capitán de equipo para un programa de IA ya en marcha. El objetivo no es decir «tenemos IA», sino mejorar el trabajo de forma medible.

Qué hago

• Diseño y puesta en marcha de procesos con agentes de IA
• LLM RAG: aplicaciones basadas en conocimiento que responden a partir de documentos de la empresa
• Trabajos de ajuste fino (fine-tuning) de LLM
• Integración de la IA en sistemas web, móviles y de backend existentes
• Gobernanza de la IA: riesgo, responsabilidad y controles de datos, con el enfoque de mi formación como auditor líder de ISO/IEC 42001:2023

Áreas de competencia en las que trabajo: proceso de agentes de IA, proceso de LLM RAG, ajuste fino de LLM; en infraestructura, Node.js, MongoDB, Redis y Firebase.

Cómo gestiono el trabajo en este ámbito

Lo que más a menudo pierden los proyectos de IA es un objetivo claro: el modelo funciona, pero no responde a una pregunta de negocio. Por eso primero dejo por escrito qué decisión o proceso debe mejorar y luego avanzo con un piloto pequeño.

Pasos

1. Objetivo y caso de uso: qué pregunta de negocio, para quién, con qué datos, y qué queda explícitamente fuera del alcance.
2. Revisión de datos y accesos: los documentos que se utilizarán, el riesgo de datos personales, la autorización y las reglas de conservación se definen en las primeras semanas.
3. Piloto: se construye un agente de IA o un flujo RAG de alcance reducido y se evalúa con ejemplos reales.
4. Medir y decidir: el equipo y los responsables de decisión revisan si el piloto funciona; la decisión de ampliar, detener o cambiar de rumbo se registra por escrito.
5. Despliegue y traspaso: se entrega con la integración en los sistemas existentes, una guía de uso y un plan de mantenimiento.

Entregables

• Documento de alcance y criterios de aceptación
• Registro de datos, accesos y riesgos
• Resumen de resultados del piloto y propuesta de ampliación
• Integración en funcionamiento, documentación técnica y una sesión de traspaso

Métodos y herramientas

Divido el trabajo en sprints cortos y muestro un resultado que funciona al final de cada uno. Los riesgos se registran con un responsable y una medida de mitigación. Tomando como referencia el planteamiento de ISO/IEC 42001, se definen desde el principio la finalidad, los responsables, la fuente de datos y el enfoque de supervisión de un sistema de IA. Este marco es mi método de trabajo, no una certificación de empresa.

Riesgos habituales y cómo los gestiono

• Objetivo difuso: los criterios de éxito y los elementos fuera de alcance se escriben antes de iniciar el piloto.
• Privacidad de datos y autorización: qué datos llegan al modelo y quién puede acceder a qué se define en la primera fase.
• Ampliación descontrolada del alcance: cada nueva petición se somete a aprobación con su efecto en el calendario y el presupuesto.
• Llegar demasiado pronto a usuarios reales: el piloto se ejecuta con un grupo limitado de usuarios y los resultados se revisan antes de ampliar.

Criterios de aceptación

• El criterio de éxito del piloto se formula como un indicador relevante para el negocio, no como «tiene buena pinta».
• Los documentos de origen de las respuestas del modelo son trazables; se puede mostrar el fundamento de una respuesta.
• Las reglas de acceso a los datos y de datos personales están documentadas.
• El equipo cuenta con el conocimiento necesario para operar y actualizar el sistema sin mí.

Lo que le preguntaré antes de empezar

• ¿Qué pregunta o proceso de negocio espera mejorar?
• ¿Dónde se encuentran los datos y quién puede acceder a ellos?
• ¿Quiénes forman parte del equipo actual y qué roles necesitamos crear?
• ¿Cómo mediremos el éxito y de la decisión de quién depende?

Ritmo de comunicación

Utilizo una breve nota semanal de estado, una demostración al final de cada sprint y registros escritos de las decisiones críticas. Con equipos en distintas zonas horarias reduzco las reuniones y me apoyo en una comunicación escrita y documentada.

Por qué es importante para liderar equipos de IA

Un reto frecuente al frente de un equipo de IA es conciliar el ritmo de la investigación con el ritmo de entrega del producto. Mi formación en ingeniería me ayuda a cuestionar las estimaciones del equipo; mi visión de gestión me ayuda a vincular esas estimaciones con el calendario, el presupuesto y el riesgo. Por eso los puestos remotos de nivel Head of AI, AI Program Director o CTO son las posiciones que busco.

Preguntas frecuentes

¿Cómo decide entre prompting, RAG y fine-tuning?

Primero compruebo si el objetivo puede cumplirse con RAG o con diseño de prompts; el fine-tuning solo se propone cuando eso no basta, y con una justificación de datos y costes.

¿Esta página afirma tener una certificación en IA?

No. El curso de auditor líder de ISO/IEC 42001:2023 es una formación personal; esta página describe cómo trabajo con esa perspectiva.

Para empezar: describa su objetivo en dos o tres frases a través de Contacto o por WhatsApp (+90 531 679 10 14). Para conocer mi método general, consulte Gestión de proyectos; para mi ritmo de trabajo, Cómo trabajo; y para otras áreas, Servicios. Trabajo en remoto, también entre zonas horarias: consulte las Preguntas frecuentes.