He dirigido proyectos de transformación con IA de principio a fin, en producción y con un mandato de P&L. Cada proyecto lo llevo yo en persona, del primer día al último, y cuando hace falta más capacidad de desarrollo me apoyo en una red de especialistas de confianza.
Empecé como desarrollador, seguí por la gestión de proyectos y pasé más de una década dirigiendo equipos globales de solutions engineering, aprendiendo cómo las empresas compran la tecnología, la ponen en marcha y conviven con ella. Equipos globales, metodologías de preventa y el ciclo completo de vender y entregar software empresarial en EMEA y LATAM, con clientes en finanzas, sector legal, ciencias de la vida y retail. Mientras montaba desde cero una función global de solutions engineering, casi doblé la tasa de cierre en operaciones complejas de gran cuenta.
Desde 2022, la IA ha estado en el centro de ese trabajo. Hace poco, como Director de Transformación con IA en una empresa de software respaldada por private equity, reconstruí el negocio y las operaciones internas alrededor de la IA en producción, reduje un proceso central, del presupuesto al cobro, de días a horas, y llevé al equipo por la parte que todo el mundo subestima: la adopción. Qué funciona, qué se atasca y por qué. Lo miro como lo miraría un inversor: un programa de recorte de costes da un ahorro puntual, mientras que la capacidad nativa en IA elimina cuellos de botella y se acumula. Yo construyo la segunda.
Los grandes proveedores de IA ya meten ingenieros para hacer exactamente este trabajo, pero solo en su tramo más alto de gran cuenta y atados a su propio stack. Worklabs es la versión independiente y sin ataduras a ninguna plataforma, para empresas que ponen en pie su dirección de IA por primera vez.
Lo que aprendí en esa silla es la base de Worklabs.
Las habilidades que te llevan a una demo que funciona no son las que te llevan a un sistema que el equipo adopta. Esa distancia es donde se atascan la mayoría de los presupuestos de IA.
Las métricas de adopción importan más que el F1 score. Cuando has tenido que explicar por qué una inversión de seis cifras está parada, dejas de tratar la adopción como un problema de la fase 2.
Poner sistemas en producción y a escala te enseña cosas que la estrategia por sí sola no puede. Aprendes dónde está la fricción real, qué casos límite importan y por qué el tramo final de la adopción es lo más difícil.
Es la única forma de ir rápido sin acabar en los titulares por un incumplimiento. Eso te lo enseñan los entornos regulados y con inversores detrás. Cruza rápido los controles, no te los saltes.
No el modelo. No la infraestructura. El salto entre el piloto que funciona y el día en que el equipo trabaja con el nuevo flujo como si fuera el único que existe. Worklabs se queda durante ese tramo. Ahí es donde vive el retorno.
La mayoría de las páginas de un consultor solo listan virtudes. Aquí van los límites honestos.
Una llamada de trabajo de 30 minutos. Sales con una lectura de dónde compensaría primero la IA, trabajemos juntos o no. Hablo de tu situación real. Si puedo ayudar, lo concreto. Si no puedo, te lo digo y te paso el contacto de alguien que sí.
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