¿Qué es un consultor IA?

Un consultor de inteligencia artificial es un profesional especializado que asesora a empresas en la adopción, integración y escalado de soluciones basadas en IA. Su papel combina conocimiento técnico (modelos, algoritmos, datos) con una visión estratégica de negocio: descubrir dónde la IA puede aportar valor, cómo implementarla y cómo medir sus resultados.

Rol dentro de la empresa

Dentro de tu organización, el consultor IA actúa como traductor entre lo técnico y lo de negocio: identifica los procesos repetitivos o manuales que consumen recursos, analiza cómo la IA puede automatizarlos o mejorarlos, diseña una hoja de ruta de implementación, coordina a los equipos técnicos y asegura que los resultados se alineen con tus objetivos de negocio.

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¿Qué hace un consultor IA de automatización?

Identificación y diagnóstico de procesos repetitivos, manuales o de bajo valor que están consumiendo tiempo o recursos.
Definición de la estrategia de automatización basada en IA: establecer qué objetivos se persiguen, qué indicadores se van a medir, qué impacto esperado tiene la solución.
Diseño de la hoja de ruta de implementación de IA: qué tecnologías, qué fases, qué responsabilidad de equipos internos o externos, qué plazos.
Selección de herramientas, plataformas y modelos adecuados a tu contexto: evaluar qué soluciones de IA (chatbots, procesamiento de lenguaje, automatización robótica de procesos, visión artificial, etc) se adaptan mejor.
Comunicación efectiva con los equipos técnicos y de negocio: traducir el lenguaje técnico al lenguaje de negocio y viceversa, asegurar la alineación entre ambos mundos.
Gestión del cambio en la organización: apoyar la adopción de la solución, formar al equipo, facilitar que la IA se integre en los procesos y no quede como silo independiente.
Medición de resultados y optimización continua: definir métricas (ahorro de tiempo, reducción de errores, coste de oportunidad recuperado, incremento de eficiencia), monitorizar, ajustar y evolucionar la solución.
Escalado de la solución: una vez la fase piloto está validada, planificar cómo ampliar el uso de la IA en más áreas de la empresa, manteniendo calidad, ética y gobernanza de datos.
Gobernanza, ética y cumplimiento: asegurarse de que la solución respeta normativa de datos, privacidad, transparencia y que está alineada con los valores de la empresa.