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INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
Jefe de proyecto de Datos e IA
Convergencia entre arquitectura de datos, modelos de inteligencia artificial y entrega iterativa de valor medible para organizaciones complejas
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En 242 países
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En resumen
Áreas clave
Competencias técnicas
Habilidades blandas
Automatización
Media
Dificultad
Positiva
Movilidad
Posible
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Acerca de la profesión
El jefe de proyecto de Datos e IA coordina el ciclo completo de iniciativas analíticas y de machine learning dentro de empresas con alto volumen de datos.
Trabaja con herramientas como Jira, Confluence, Python, SQL y plataformas cloud (AWS, GCP, Azure) para articular requerimientos técnicos y de negocio. Interactúa con data scientists, ingenieros de datos, stakeholders funcionales, equipos de gobernanza y proveedores externos, traduciendo objetivos estratégicos en roadmaps ejecutables y asignando recursos con criterio riguroso.
Habilidades
Competencias técnicas
- Gestión de proyectos ágiles como Scrum, Kanban, SAFe
- SQL y comprensión de arquitecturas de datos como Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse
- Plataformas cloud como AWS, GCP o Azure (servicios de ML e ingesta)
- Herramientas de visualización como Power BI, Tableau, Looker
- Redacción de especificaciones funcionales y técnicas (BRD, FRS, user stories)
- Conocimiento de marcos regulatorios: RGPD y AI Act europeo
- Gestión de riesgos y elaboración de matrices RAID
- Nociones de MLOps y ciclo de vida de modelos en producción
Habilidades blandas
- Capacidad de traducir conceptos técnicos en lenguaje comprensible para perfiles no técnicos
- Toma de decisiones bajo ambigüedad con datos incompletos
- Influencia transversal sin autoridad jerárquica directa
- Organización rigurosa y gestión simultánea de múltiples flujos de trabajo
- Comunicación escrita y oral estructurada ante audiencias ejecutivas
Misiones
- Definir el alcance, objetivos medibles y roadmap de proyectos de datos e IA junto con los sponsors de negocio
- Descomponer iniciativas de machine learning en sprints iterativos aplicando metodologías ágiles como Scrum y Kanban, con métricas de avance semanales
- Negociar presupuestos, plazos y recursos con la dirección, asegurando un registro de varianzas inferior al 10%
- Coordinar a data scientists, ingenieros MLOps e ingenieros de datos para la entrega de pipelines y modelos en producción
- Redactar especificaciones funcionales y técnicas (BRD, FRS) que minimicen las iteraciones de revisión entre negocio y tecnología
- Supervisar la calidad y trazabilidad de datos mediante acuerdos de nivel de servicio (SLA) y dashboards de monitoreo en Power BI o Looker
- Identificar y mitigar riesgos técnicos, regulatorios (RGPD, AI Act) y organizacionales usando una matriz RAID actualizada quincenalmente
- Conducir comités de seguimiento con KPIs de negocio: tasa de adopción del modelo, ROI proyectado, reducción de tiempo de procesamiento
- Gestionar la relación con proveedores cloud y consultoras externas, evaluando SLA y costos operativos mensuales
- Documentar lecciones aprendidas y estándares de entrega en Confluence para nutrir el centro de excelencia de datos
Entornos de trabajo
- Grandes empresas con departamentos de Data & Analytics consolidados
- Consultoras tecnológicas especializadas en transformación digital
- Startups de IA en fase de escalado con equipos técnicos propios
- Sectores regulados: banca, seguros, salud, telecomunicaciones
- Entornos de trabajo híbrido con equipos distribuidos internacionalmente
- Centros de excelencia de datos (CoE) dentro de grupos multinacionales
Posibles evoluciones
- Director de Datos (CDO) o responsable del área de Data Strategy
- Product Manager especializado en productos de datos o plataformas analíticas
- Consultor independiente en transformación data-driven
- Head of AI / Director de Inteligencia Artificial
- Program Manager de transformación digital a gran escala
Perfil buscado
Orientación a resultados cuantificablesPensamiento sistémico aplicado a entornos de datos complejosCapacidad de arbitraje entre prioridades en conflictoAutonomía en la gestión de stakeholders senior
Preguntas frecuentes
¿Cómo ser Jefe de proyecto de Datos e IA?
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