01
Nadie responde de extremo a extremo
Cada equipo controla una parte, pero nadie responde del recorrido completo entre la necesidad de negocio, la operación y el valor medible.
Transformación y desarrollo de capacidades de IA
Convertir la ambición con IA en una capacidad real para la empresa.
Enterprise Product Owner · transformación con IA · Construcción práctica
Trabajo con responsables de llevar la IA más allá del piloto en organizaciones complejas. Conecto negocio, producto, tecnología, operaciones, riesgo y aprendizaje para convertir casos de uso prometedores en una capacidad gobernable y medible que los equipos puedan operar y mejorar.
Construir la organización capaz de hacer útil la IA.
Dónde se atasca la IA
Un piloto puede funcionar y no llegar a ninguna parte.
El modelo es solo una parte del sistema. La IA se bloquea cuando las responsabilidades, la evidencia, los controles y el aprendizaje siguen separados por funciones.
02
Los controles llegan al final
Riesgo, seguridad, privacidad, cumplimiento u operaciones reciben una solución para aprobarla cuando ya no pueden influir en las decisiones principales.
03
La formación es igual para todos
Toda la organización recibe la misma introducción, mientras quienes deben definir casos de uso, tomar decisiones o desplegar soluciones carecen de práctica específica para su función.
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La evidencia termina en la demo
La prueba demuestra que la tecnología responde. No demuestra que la organización pueda operarla, gobernarla, medirla y mejorarla.
Qué ayudo a cambiar
De iniciativas dispersas a una capacidad empresarial de IA.
La mayoría de las organizaciones no necesitan más ideas sobre IA. Necesitan elegir bien, conectar a las personas responsables, demostrar valor en condiciones reales y desarrollar la capacidad para seguir mejorando.
01
Capacidades de IA y modelo operativo
Aclarar dónde debe aportar valor la IA, quién responde de las decisiones, cómo participan las áreas de negocio y control y qué necesita la organización para pasar de los pilotos a una capacidad repetible.
02
Cartera de oportunidades y estrategia de producto
Separar las oportunidades listas para actuar de aquellas que necesitan más evidencia o seguimiento estratégico. Definir el valor para usuarios y negocio, los criterios de evaluación, los controles necesarios y la prueba útil más pequeña.
03
Equipos integrados de IA
Incorporar a negocio, producto, datos, tecnología, operaciones, riesgo, seguridad y gobernanza con tiempo suficiente para diseñar la solución, en lugar de pedirles que la revisen cuando las decisiones importantes ya están tomadas.
04
Aprendizaje y perfiles híbridos
Desarrollar capacidades según la responsabilidad de cada persona: una base de uso responsable, profesionales capaces de traducir entre funciones y acceso a la profundidad técnica y de gobernanza necesaria para operar bien la IA. Diseñé y puse en marcha un programa de capacitación de IA para más de 100 personas en una empresa.
Impacto seleccionado
Evidencia de sistemas que las personas tenían que usar.
Resultados seleccionados de productos con IA, sistemas operativos y desarrollo de capacidades. Las organizaciones y los programas internos siguen siendo confidenciales.
81%+
Resolución asistida por IA
Puse en marcha desde cero un piloto de IA para atención al cliente —base de conocimiento, instrucciones, evaluación y ciclos de feedback— y mejoré la resolución desde menos del 50% hasta más del 81%. El sistema también absorbió un aumento de demanda del 14% sin ampliar el equipo de soporte.
80%+
Satisfacción del cliente
Elevé la satisfacción con el bot desde alrededor del 60% hasta más del 80%, a un nivel comparable al de la atención humana.
30%
Menos gestión manual de correo
Automaticé un flujo de gestión de correos de clientes y reduje un 30% el volumen manual, manteniendo la calidad del servicio.
$30K+
Ahorro anual
Lideré una consolidación de sistemas que generó más de $30K de ahorro anual y mejoró la continuidad operativa.
100+
Horas ahorradas por trimestre
Implanté un flujo práctico de control de calidad asistido por IA que ahorra más de 100 horas cada trimestre.
$50K+
Ahorro anual
Construí e implanté un sistema de calidad asistido por IA que genera más de $50K de ahorro anual.
Historias de decisiones
Qué cambió después del primer prototipo útil.
Una atención con IA que funcionó con demanda real
Puse en marcha y piloté un sistema de IA para atención al cliente, y construí el sistema de evaluación y feedback necesario para mejorarlo con demanda real. La resolución pasó de menos del 50% a más del 81%, la satisfacción de alrededor del 60% a más del 80% y el sistema absorbió un aumento de demanda del 14% sin ampliar el equipo de soporte.
Un control de calidad que recuperó capacidad operativa
Diseñé un flujo de control de calidad asistido por IA alrededor del trabajo que las personas tenían que revisar. Recuperó más de 100 horas de capacidad operativa cada trimestre. El resultado anual del sistema de calidad queda fuera de esta historia.
Capacitación en IA que se convirtió en capacidad de equipo
Diseñé y lideré un programa comunitario de AI Champions para más de 100 personas. Desde entonces, los champions han construido más de 50 flujos de trabajo con IA y automatización low-code como capacidades integradas en sus propios equipos. Junto con sus managers, se convirtieron en responsables de las capacidades de IA que estaban construyendo en sus dominios y equipos, convirtiendo la capacitación en responsabilidad local y mejora continua.
Un punto de partida concreto
Revisión de capacidades empresariales de IA
Identificar dónde se bloquea la ambición con IA por responsabilidades fragmentadas, falta de perfiles puente, controles tardíos, evidencia débil o una formación desconectada de la entrega. La revisión señala las carencias más importantes, las oportunidades listas para actuar y las siguientes decisiones que la organización debe asumir.
Resultados orientativos
- Mapa de capacidades y responsabilidades
- Clasificación de la cartera entre actuar, demostrar o seguir observando
- Perfiles puente, de producto, técnicos y de control que faltan
- Evidencia y gobernanza necesarias para la siguiente etapa
- Plan de acción práctico
Buen encaje
- Iniciativas empresariales en marcha
- Carteras de IA fragmentadas
- Problemas de capacitación conectados con la entrega
Fuera de la oferta
- Asesoramiento jurídico
- Auditoría independiente de modelos
- Ampliación temporal de plantilla
- Formación genérica sobre IA
Cómo trabajo
De la señal a una capacidad real.
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01
Descubrir
Entender el problema de negocio, el trabajo, la evidencia disponible y los cambios externos que pueden ser relevantes.
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02
Elegir
Priorizar por valor, madurez, control y preparación de la organización, no por novedad.
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Conectar
Incorporar desde el principio a las funciones adecuadas de negocio, producto, tecnología, operaciones, riesgo y aprendizaje.
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Demostrar
Probar la capacidad útil más pequeña en condiciones reales, con medidas, límites, responsables y una vía alternativa claros.
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Integrar
Convertir la evidencia en capacidad operativa mediante claridad de funciones, aprendizaje, gobernanza, medición y mejora continua.
La evidencia obtenida en la operación orienta la siguiente decisión.
Sobre Luka
Trabajo entre los equipos que deben ponerse de acuerdo.
Empecé en primera línea de atención al cliente, donde los fallos de proceso se ven mucho antes de llegar a una presentación estratégica. A partir de ahí, puse en marcha y piloté un sistema de IA para atención al cliente, pasé por operaciones de IA y evolucioné hacia la responsabilidad de producto en entornos empresariales. Ese recorrido me enseñó a conectar construcción práctica, criterio de producto, adopción y valor medible.
Mi trabajo se sitúa entre las funciones que deben ponerse de acuerdo antes de que la IA se convierta en una capacidad real: negocio y producto, tecnología y datos, y las personas responsables de riesgo, gobernanza, adopción y aprendizaje. También puse en marcha y sigo liderando el capítulo de Madrid de The AI Fellowship, creando espacios prácticos para aprender, probar ideas con responsabilidad y hacer útil la IA más allá de una presentación.
- En Madrid, España
- Experiencia Amplia experiencia en empresas distribuidas y totalmente remotas.
- Propósito Construir lo que ayuda a las personas a trabajar mejor.
Pensamiento seleccionado
Criterio en público, sin espectáculo.
Tres piezas sobre las decisiones entre funciones que hacen útil la IA empresarial.
Eventos
Fellowships, sesiones organizadas y participaciones.
Lanzamiento de la comunidad · 18:30 · Madrid, España
Lanzamiento del capítulo de Madrid de The AI Fellowship
El evento de lanzamiento de The AI Fellowship Madrid Chapter, impulsado y organizado por Luka Dujmovic en la Facultad de Informática de la Universidad Complutense de Madrid. Un encuentro práctico y centrado en las personas para explorar cómo la IA puede ayudar a trabajar mejor.
Un punto de partida útil
¿Dónde se está atascando tu ambición con IA?
Puede ser una iniciativa, una carencia de capacidades o una tensión entre equipos. Puedo examinar qué bloquea el avance, qué evidencia falta y si el siguiente paso consiste en actuar, demostrar, conectar o esperar.