Jefe de proyecto de Chatbot
Dominio de la inteligencia artificial conversacional al servicio de proyectos de automatización complejos y multicanal
Tendencia en la mayoría de los países. Los valores de su país están en la pestaña Salarios, formación, mercado laboral.
Acerca de la profesión
El jefe de proyecto de chatbot coordina el ciclo completo de desarrollo e implementación de agentes conversacionales inteligentes.
Trabaja con plataformas como Dialogflow, Rasa, IBM Watson o Microsoft Bot Framework, integrando APIs REST y conectores CRM. Interactúa diariamente con equipos de desarrollo, diseñadores de UX, analistas de datos y responsables de negocio para traducir necesidades funcionales en flujos conversacionales eficaces. Gestiona roadmaps, sprints y métricas de rendimiento en entornos ágiles, garantizando la coherencia entre los objetivos estratégicos y las capacidades técnicas del sistema.
Habilidades
Competencias técnicas
- Experiencia con plataformas NLP/NLU como Dialogflow, Rasa, IBM Watson
- Conocimiento en herramientas de diseño conversacional como Botpress, Voiceflow
- Capacidad para integrar APIs REST y webhooks
- Dominio de gestión de proyectos ágiles con Jira, Confluence
- Habilidad en análisis de datos y dashboards: Power BI, Looker
- Integración con CRM/ERP como Salesforce, Zendesk
- Nociones de scripting en Python o JavaScript para configuración de bots
- Manejo de control de versiones con Git
Habilidades blandas
- Capacidad de síntesis entre lógica técnica y necesidades de negocio
- Comunicación clara con perfiles heterogéneos
- Rigor en la gestión de dependencias y plazos
- Adaptabilidad ante cambios de requisitos en producción
- Orientación a resultados medibles
Misiones
- Definir el alcance funcional y técnico del chatbot a través de talleres de recogida de requisitos con stakeholders.
- Diseñar los flujos conversacionales y los árboles de decisión utilizando herramientas como Botpress o Voiceflow.
- Pilotar el backlog de desarrollo en Jira, priorizando historias de usuario según el impacto en la tasa de resolución autónoma.
- Supervisar la integración de NLU/NLP en Dialogflow o Rasa y medir la precisión de intención por encima del 90%.
- Coordinar las pruebas de calidad conversacional con QA engineers, reduciendo los fallos de interpretación en un 30%.
- Analizar los KPIs de uso en dashboards de Power BI o Looker: tasa de deflexión, CSAT, tiempo medio de resolución.
- Gestionar la integración con sistemas CRM (Salesforce, Zendesk) y ERPs mediante APIs REST o webhooks.
- Animar las reuniones de retrospectiva y ajustar las iteraciones del modelo de lenguaje según los datos de producción.
- Redactar la documentación técnica y funcional del bot para los equipos de mantenimiento y soporte.
- Asegurar la conformidad del proyecto con las normativas RGPD en el tratamiento de datos conversacionales.
- Formar a los equipos de negocio en la interpretación de métricas y en la actualización de contenidos del bot.
Entornos de trabajo
- Empresas de telecomunicaciones y banca con alto volumen de atención al cliente
- Consultoras digitales y agencias de transformación tecnológica
- Startups SaaS especializadas en IA conversacional
- Departamentos de innovación de grandes corporaciones
- Plataformas de e-commerce con automatización de soporte
- Sector salud y administración pública con chatbots informativos
Posibles evoluciones
- Evolucionar hacia Director de producto IA conversacional
- Convertirse en Arquitecto de soluciones conversacionales
- Desempeñar el rol de Product Manager en plataformas de IA generativa
- Trabajar como Consultor en automatización de procesos (RPA + NLP)
- Liderar como Head of Customer Experience Digital
- Alcanzar el puesto de Chief AI Officer en organizaciones medianas
Perfil buscado
Preguntas frecuentes
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