Especialista en IA

Qué harás

1. Operar la recepción de casos de uso de IA: registrar, clasificar en el flujo correcto y preparar las solicitudes para su priorización (20%)

2. Recopilación de requisitos, mapeo de procesos y documentación de casos de uso (20%)

3. Gestión del backlog, cadencia de entrega y coordinación de sprints con el equipo de ingeniería (20%)

4. Informes de cartera, adopción y beneficios para el AI Council, preparados junto con el Head of Data & AI (15%)

5. Coordinación de lanzamientos y preparación para la puesta en marcha, incluyendo documentación de usuario y traspaso (10%)

6. Enlace con stakeholders de las funciones de negocio y AI Leads de las áreas, a nivel operativo (10%)

7. Comunidad de práctica y apoyo a la capacitación, con el responsable de alfabetización en IA en RR. HH. (5%)

Competencias y requisitos de habilidades

Pensamiento analítico y resolución estructurada de problemas

Competencia: Gran capacidad analítica y pensamiento estructurado; el requisito fundamental para este puesto, en lugar de una larga trayectoria de entregas.
Habilidad: Capacidad para desglosar una solicitud de negocio ambigua en un problema definido, un alcance y un resultado medible, y para mostrar el razonamiento.
Aplicación: Capacidad para convertir las solicitudes que llegan al AI Centre of Excellence en casos de uso documentados y comparables que puedan puntuarse en cuanto a valor, viabilidad y riesgo.

Análisis de requisitos y procesos

Competencia: Comprensión de los fundamentos del análisis de negocio: elicitación de requisitos, mapeo de procesos y criterios de aceptación.
Habilidad: Capacidad para entrevistar a usuarios de negocio, documentar un proceso de estado actual y especificar qué debe hacer una solución sin presuponer cómo se construirá.
Aplicación: Capacidad para producir la documentación de requisitos y procesos de la que se basan las fusion squads y los ingenieros asociados, de modo que el alcance se comprenda antes de comenzar el trabajo.

Coordinación de entregas y formas de trabajo Agile

Competencia: Comprensión de la entrega Agile, la gestión del backlog y el lanzamiento iterativo.
Habilidad: Capacidad para mantener un backlog, ejecutar una cadencia de sprints, realizar el seguimiento de las dependencias y mantener un plan de entrega realista y actualizado.
Aplicación: Capacidad para mantener la cadencia de entrega de IA predecible y visible, y para escalar los retrasos de forma temprana en lugar de informarlos tarde.

Comunicación y gestión de stakeholders a nivel operativo

Competencia: Comunicación escrita y verbal clara, y la confianza para trabajar entre distintas funciones como un socio creíble.
Habilidad: Capacidad para explicar la capacidad de la IA y sus límites en lenguaje sencillo, dirigir una sesión de trabajo y redactar documentación que la gente realmente lea.
Aplicación: Capacidad para mantener la relación diaria con las funciones de negocio y los AI Leads de las áreas, escalando la negociación a nivel ejecutivo al Head of Data & AI en lugar de intentar realizarla por cuenta propia.

Medición de valor e informes

Competencia: Comprensión de cómo se define, se establece la línea base y se evidencia el beneficio, y por qué la adopción es el indicador principal.
Habilidad: Comodidad con los datos: capaz de crear y mantener un paquete de informes, trabajar con cifras de adopción y uso, y presentar hallazgos, incluidos los negativos.
Aplicación: Capacidad para preparar el paquete mensual del AI Council y asegurar que cada caso de uso lleve una métrica de valor acordada antes de que comience la construcción.

Alfabetización en IA y datos

Competencia: Comprensión operativa de la IA generativa, sus capacidades, sus modos de fallo y la diferencia entre una demostración y un servicio de producción.
Habilidad: Familiaridad práctica con las herramientas de IA e interés activo en profundizar en patrones de recuperación, evaluación y productos de IA.
Aplicación: Capacidad para mantener una conversación técnicamente creíble con el Architect y el Senior AI Engineer, y para desarrollar esa profundidad en el trabajo con apoyo estructurado.

Conciencia de gobernanza y protección de datos

Competencia: Conciencia de que la protección de datos y la regulación de la IA son elementos de diseño, y conocimiento de cuándo detenerse y preguntar.
Habilidad: Comprensión operativa del RGPD y de la recepción y las salvaguardas de IA de RHG; el criterio para derivar un caso de uso a Legal, al Delegado de Protección de Datos o a Seguridad en lugar de proceder.
Aplicación: Capacidad para clasificar las solicitudes en el flujo y nivel de riesgo correctos, y para señalar las cuestiones de gobernanza con suficiente antelación para que no se conviertan en bloqueos en etapas avanzadas.

Agilidad de aprendizaje, responsabilidad y resiliencia

Competencia: Alta agilidad de aprendizaje y sentido de la responsabilidad; los atributos que hacen que un puesto de desarrollo tenga éxito o fracase.
Habilidad: Capacidad demostrada para asumir trabajos desconocidos, pedir ayuda pronto, actuar según los comentarios y dar seguimiento sin necesidad de ser perseguido.
Aplicación: Capacidad para crecer hacia las responsabilidades completas de AI Product Manager durante un periodo de desarrollo acordado, con una revisión del desempeño frente a esas responsabilidades en puntos definidos.