Chief AI Product Officer

Para gestionar la contratación del Head of Data & AI Product, lo primero es conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica y debe adaptarse a su contexto específico.

El Head of Data & AI Product reporta directamente al Chief Data & AI Officer (CDAO) y es responsable de la gestión de los productos de Datos e IA a lo largo de todo su ciclo de vida. Dirige de manera transversal y matricial a los equipos de Product Owners, squads (compuestos por científicos de datos, ingenieros de datos, ingenieros MLOps) y Product Managers para garantizar la entrega efectiva de los productos de Datos e IA, su adopción por parte de las unidades de negocio y la medición de su ROI.

Responsabilidades principales

a. Liderazgo transversal y gestión de equipos de producto

Liderazgo ágil y matricial:

Dirigir a los Product Owners y squads (científicos de datos, ingenieros de datos, ingenieros MLOps) de manera ágil para garantizar la entrega de productos de Datos e IA a tiempo y según los estándares de calidad.
Organizar rituales ágiles (sprints, revisiones, retrospectivas) y asegurar la alineación de los equipos con los objetivos del producto.

Gestión de Product Managers:

Supervisar a los Product Managers, quienes actúan como interfaz con las unidades de negocio para recopilar necesidades, priorizar funcionalidades y garantizar la satisfacción de los usuarios finales.

b. Definición y priorización de los productos de Datos e IA

Visión y hoja de ruta del producto:

Definir la visión del producto y la hoja de ruta en colaboración con el Head of Data & AI Strategy y las unidades de negocio.
Priorizar funcionalidades y mejoras según su impacto en el negocio, factibilidad técnica y retroalimentación de los usuarios.

Especificaciones funcionales y técnicas:

Redactar historias de usuario y especificaciones técnicas en colaboración con los equipos técnicos y las unidades de negocio.
Validar prototipos y versiones beta para garantizar que cumplan con las expectativas del negocio.

c. Despliegue y adopción de los productos de Datos e IA

Lanzamiento y despliegue:

Planificar y supervisar el lanzamiento de los productos en colaboración con los equipos de marketing, ventas y técnicos.
Definir estrategias de despliegue (por fases, piloto, generalizado) para maximizar la adopción y minimizar los riesgos.

Adopción y formación:

Implementar programas de formación y soporte para garantizar una adopción exitosa de los productos por parte de los usuarios finales.
Colaborar con las unidades de negocio para identificar y eliminar barreras a la adopción.

d. Medición del impacto y el ROI

Seguimiento de KPIs:

Definir y monitorear indicadores clave de rendimiento (KPIs) para medir la adopción, el uso y el impacto en el negocio de los productos (ej.: tasa de uso, satisfacción del usuario, ganancias de productividad).
Analizar datos de uso para identificar oportunidades de mejora o nuevos casos de uso.

Medición del ROI:

Evaluar el retorno de la inversión (ROI) de los productos de Datos e IA y presentar los resultados a las partes interesadas (dirección, unidades de negocio).
Proponer ajustes estratégicos para maximizar el valor comercial de los productos.

e. Colaboración con los equipos del CDAO y las unidades de negocio

Alineación con el Head of Data & AI Strategy:

Trabajar en estrecha colaboración con el Head of Data & AI Strategy para asegurar que la hoja de ruta del producto esté alineada con la estrategia global de Datos e IA.

Coordinación con los equipos técnicos:

Colaborar con el Head of AI Factory para asegurar que los productos se desarrollen e industrialicen según las mejores prácticas (MLOps, DevOps).
Trabajar con el Head of Data Governance para garantizar que los productos cumplan con las normas de gobernanza y cumplimiento.

Interfaz con las unidades de negocio:

Actuar como el principal punto de contacto para las unidades de negocio a través de los Product Managers, para recopilar necesidades, validar soluciones y garantizar la satisfacción de los usuarios.

Ejemplos de logros concretos

Lanzamiento exitoso de un producto de recomendación personalizada:
Dirigió un squad de 5 científicos de datos y 3 ingenieros de datos para desarrollar e implementar un sistema de recomendación basado en IA, aumentando las ventas en un 15% en 6 meses.
Implementó un programa de formación para los equipos comerciales, garantizando una adopción del 90% del producto.
Despliegue de una plataforma de análisis predictivo:
Priorizó y entregó una plataforma que permite a los equipos de negocio predecir tendencias de ventas, reduciendo los errores de pronóstico en un 20%.
Midió el ROI del producto, demostrando un ahorro de 500K€ en costos operativos en un año.
Mejora de la experiencia de usuario de un tablero de BI:
Rediseñó por completo un tablero existente en colaboración con los usuarios finales, aumentando su tasa de uso en un 30%.
Estableció KPIs para realizar un seguimiento de la adopción y el impacto en el negocio, con revisiones mensuales para ajustar las funcionalidades.
Integración de un modelo de mantenimiento predictivo:
Coordinó con los equipos técnicos para integrar un modelo de mantenimiento predictivo en un software industrial, reduciendo los tiempos de inactividad en un 25%.
Capacitó a los equipos de mantenimiento y midió el impacto, logrando un ROI positivo en menos de 8 meses.