Head of AI

Para gestionar la contratación de un director de IA, lo primero es conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, y debe adaptarse a su contexto específico.
(Reportando al Chief Data Officer o Chief Data Scientist)

El Head of AI es el líder científico y técnico especializado en tecnologías de IA avanzadas (deep learning, NLP, visión artificial, IA generativa) para el análisis y procesamiento de datos estructurados y no estructurados, particularmente imágenes, textos, sonidos, corpus documentales, videos y datos multimodales. Su rol principal es impulsar el desarrollo y la industrialización de los algoritmos de IA más sofisticados para extraer insights, automatizar procesos y crear valor a partir de estos tipos de datos complejos. Dirige un equipo de expertos en IA, ingenieros de ML e investigadores en IA generativa, mientras opera en estrecha colaboración ágil (matricial) con los equipos de producto que tienen autoridad sobre los backlogs de los miembros de su equipo.

Misiones y Responsabilidades

1. Definir la Estrategia y Hoja de Ruta de IA Avanzada

Desarrollar una visión especializada en el procesamiento de datos multimodales con IA.
Priorizar casos de uso avanzados (reconocimiento de imágenes, procesamiento de texto, análisis de sonidos, etc.).
Definir estándares técnicos para modelos que procesan datos no estructurados.
Colaborar con la dirección para alinear las iniciativas con los objetivos de negocio.

2. Desarrollar Soluciones de IA de Última Generación para Datos Complejos

Supervisar el desarrollo de modelos especializados (visión artificial, NLP avanzado, procesamiento de señal, modelos multimodales).
Garantizar la excelencia técnica de las soluciones y su industrialización mediante MLOps.
Colaborar con los equipos de producto para integrar las soluciones en los productos de negocio.
Implementar mecanismos de evaluación continua del rendimiento de los modelos.

3. Colaborar en Modo Ágil/Matricial con Equipos de Producto

Trabajar estrechamente con los Product Owners que tienen autoridad sobre los backlogs de los expertos en IA.
Proporcionar experiencia técnica para refinar los requisitos de producto.
Participar en ceremonias ágiles para alinear los desarrollos algorítmicos.
Asegurar que las restricciones técnicas se consideren en la planificación.

4. Garantizar la Ética y el Cumplimiento de las Soluciones de IA

Definir estándares éticos estrictos para modelos de IA avanzados.
Velar por el cumplimiento de regulaciones (RGPD, leyes de IA).
Evaluar y mitigar riesgos específicos (sesgo, seguridad, explicabilidad).
Documentar procesos para garantizar trazabilidad y cumplimiento.

5. Gestionar y Hacer Crecer el Equipo de Expertos en IA

Reclutar especialistas en deep learning, NLP y visión artificial.
Estructurar el equipo por dominios de expertise técnica.
Mentorizar a los miembros sobre los últimos avances en IA.
Promover una cultura de innovación en IA avanzada.

6. Innovar y Anticipar las Evoluciones en IA

Monitorear los avances en deep learning y GenAI.
Liderar PoCs sobre las últimas tecnologías (LLMs, diffusion models).
Colaborar con socios académicos e industriales.
Representar a la empresa en eventos especializados en IA.

Ejemplos de Logros Concretos

Desarrolló un modelo de visión artificial para el análisis de imágenes médicas, mejorando la detección de patologías en un 35%.
Implementó un sistema avanzado de NLP para la extracción de información de corpus documentales, reduciendo los tiempos de búsqueda en un 60%.
Creó una plataforma de procesamiento de sonidos para el análisis automático de grabaciones de voz, mejorando la calidad de las transcripciones en un 40%.
Optimizó un modelo multimodal que combina texto e imágenes para recomendación de productos, aumentando las conversiones en un 25%.
Desplegó un sistema de generación de informes a partir de datos estructurados y no estructurados, reduciendo el tiempo de producción en un 50%.