Data & AI Product Manager

Gestionar la contratación de un Data & AI Product Manager implica conocer en profundidad su función. Lo siguiente es un resumen muy general, que debe adaptarse a tu contexto específico.

El Data & AI Product Manager reporta al Head of Data & AI Product y es responsable de la gestión operativa de uno o varios productos de Datos e IA a lo largo de todo su ciclo de vida. Trabaja en modo ágil y supervisa a los Product Owners, quienes actúan como interfaz entre los equipos de negocio y los equipos técnicos (científicos de datos, ingenieros de datos, ingenieros MLOps). Su rol consiste en definir la visión del producto, priorizar las funcionalidades según las necesidades del negocio y el valor generado, y garantizar la adopción y el éxito de los productos.

Responsabilidades principales

a. Definición de la visión y la hoja de ruta del producto

Comprensión de las necesidades del negocio:

Identificar y analizar las necesidades de usuarios finales y stakeholders para definir los requisitos funcionales.
Colaborar con los equipos de negocio para priorizar las funcionalidades según su impacto empresarial.

Definición de la hoja de ruta del producto:

Elaborar y mantener una hoja de ruta detallada alineada con la estrategia global de Datos e IA.
Definir objetivos clave (OKRs) e indicadores de éxito para cada producto, en colaboración con los Product Owners.

b. Gestión del ciclo de vida de los productos de Datos e IA

Supervisión de los Product Owners:

Coordinar y apoyar a los Product Owners como enlace entre negocio y equipos técnicos.
Garantizar que las historias de usuario y especificaciones funcionales estén bien definidas y priorizadas.

Seguimiento ágil del desarrollo:

Participar en los rituales ágiles (sprints, revisiones, retrospectivas) para asegurar que el desarrollo se ajuste a la hoja de ruta.
Validar prototipos y versiones beta con usuarios finales en colaboración con los Product Owners.

c. Lanzamiento y adopción de los productos

Planificación del lanzamiento:

Coordinar con marketing, ventas y equipos técnicos la planificación del lanzamiento.
Definir estrategias de despliegue (piloto, fases, generalización) y planes de comunicación para maximizar la adopción.

Formación y soporte:

Organizar sesiones de formación y materiales de soporte (documentación, tutoriales).
Recoger feedback de los usuarios para ajustar los productos y mejorar su adopción.

d. Medición del impacto y el ROI

Definición de KPIs:

Establecer indicadores de rendimiento (ej.: tasa de uso, satisfacción, productividad) para medir adopción e impacto.
Analizar datos de uso para evaluar la eficacia e identificar nuevas oportunidades.

Evaluación del ROI:

Calcular y presentar el retorno de la inversión a stakeholders.
Proponer ajustes estratégicos junto con el Head of Data & AI Product para maximizar el valor de negocio.

e. Colaboración con los equipos de negocio y los Product Owners

Interfaz con los equipos de negocio:

Ser el punto de contacto principal para recoger necesidades y validar soluciones.
Organizar talleres y revisiones de usuarios para alinear funcionalidades con expectativas.

Coordinación con los Product Owners:

Traducir las necesidades del negocio en requisitos técnicos claros.
Asegurar la correcta comunicación de prioridades y objetivos a los equipos técnicos.

Ejemplos de logros concretos

Lanzamiento de un producto de recomendación personalizada:
Supervisión de 2 Product Owners y colaboración con un equipo de 3 data scientists y 2 data engineers para desarrollar e implementar un sistema de recomendación basado en IA, aumentando ventas en un 10% en 3 meses.
Organización de formaciones para los equipos comerciales, logrando una adopción del 85%.
Mejora de un tablero de BI:
Redefinición de requisitos junto con usuarios finales y Product Owners, incrementando la tasa de uso en un 25%.
Establecimiento de KPIs y revisiones mensuales para mejorar funcionalidades según impacto de negocio.
Despliegue de un modelo de mantenimiento predictivo:
Coordinación con Product Owners y equipos técnicos para integrar un modelo de mantenimiento predictivo en software industrial, reduciendo tiempos de inactividad en un 20%.
Medición de ROI, demostrando un ahorro de 300K€ en costes operativos en un año.