Estrategia y
Gobernanza de IA para convertir intención en ejecución, sin perder el factor
humano.
Acompaño a empresas, líderes y startups en Latinoamérica a entender, adoptar y escalar IA con
un enfoque human-centric: alfabetización, casos de uso con ROI y AI Governance como sistema
operativo.
AI Leader (20+ años) | Responsible AI (Estrategia → Producción) | $120M+ de valor creado
Problemas concretos que resuelvo
"La gente no entiende IA; hay miedo o expectativas irreales.”
Diseño alfabetización ejecutiva y por equipos para alinear lenguaje, límites, casos de uso y responsabilidades.
“Tenemos pilotos, pero no llegan a producción o no mueven KPIs.”
Conecto negocio, datos y operación para priorizar casos de uso, definir métricas, y llevar IA a ejecución con gobernanza.
“No hay reglas: riesgo legal/ética, shadow AI, decisiones inconsistentes.”
Implemento AI Governance (políticas, controles, roles, evaluación de riesgos, trazabilidad) como servicio.
Para quién es esta consultoría
• Direcciones generales, C-level, VPs, Heads de Producto/Datos/Operaciones.
• Startups que necesitan enfoque (priorización) y un marco de gobernanza desde el inicio.
• Organizaciones que quieren pasar de “explorar IA” a operarla con disciplina.
Diferenciadores
• Puente negocio-tecnología: enfoque en estrategia, operación y toma de decisiones, no
solo modelos.
• Gobernanza y política pública en Responsible AI: participación activa en
investigación y marcos de regulación/ética.
• Capacidad real de habilitación (formación): docencia y mentoring en prompt
engineering y adopción.
Servicios diseñados para decisión ejecutiva y ejecución operable.
1. Alfabetización y adopción de IA (AI Literacy & Enablement)
Para: líderes y equipos que necesitan claridad, lenguaje común y prácticas seguras.
Incluye: sesiones ejecutivas, entrenamiento por roles, guías de uso (copilot-mindset), principios
de Responsible AI.
Resultado esperado: decisiones más rápidas, menos fricción cultural, uso consistente.
2. Estrategia de IA y roadmap
Para: organizaciones con demasiadas ideas y poca priorización.
Incluye: inventario de oportunidades, priorización por valor/esfuerzo/riesgo, KPIs, roadmap y
plan de adopción.
Resultado esperado: foco, quick wins y ruta clara.
3. AI Governance como servicio (marco + operación)
Para: empresas que requieren control, cumplimiento y trazabilidad sin burocracia.
Incluye: políticas, roles (RACI), controles de uso, evaluación de riesgos, comité/rituales,
métricas de calidad y seguridad.
Resultado esperado: adopción escalable, reducción de riesgo, confianza interna.
4. Advisory ejecutivo
Para: C-level / VPs que necesitan criterio
externo para decisiones críticas.
Incluye: sesiones 1:1, revisión de
iniciativas, governance, y soporte para
comunicación interna
Señales de impacto (lo medible + lo verificable)
$120M+ de valor creado en iniciativas de IA (marca personal orientada a outcomes).
Publicación: From vision to ROI: how to turn AI stories into measurable results.
Docencia global: Prompt Engineering/Design y mentoring en escuelas y universidades.
Liderazgo en IA en una aerolínea: Deputy Director of Artificial Intelligence.
Reconocimientos: Best Operations Strategy / Best Data Analytics Initiative / Best Automation Initiative.
Responsible AI: Gobernanza y articulación con instituciones (Global Council for Responsible AI / CAIDP).
$120M+ de valor creado
en iniciativas de IA (marca personal orientada a outcomes).
Liderazgo en IA en una aerolínea
Deputy Director of Artificial Intelligence.
Responsible AI
Gobernanza y articulación con instituciones (Global Council for
Responsible AI / CAIDP).
Docencia global
Prompt Engineering/Design y mentoring en escuelas y universidades.
Reconocimientos
Best Operations Strategy / Best Data Analytics Initiative / Best
Automation Initiative.
Publicación
From vision to ROI: how to turn AI stories into measurable results.
¿Cómo trabajamos?
Paso 1 — Diagnóstico (sesión inicial)
Alineamos objetivo de negocio, contexto, restricciones, riesgos y criterio de éxito.
Paso 2 — Diseño (roadmap + governance mínimo viable)
Definimos casos de uso priorizados, roles, políticas básicas y el sistema de medición.
Paso 3 — Piloto controlado (quick win)
Probamos un caso con datos reales, control de calidad, trazabilidad y aprendizaje operativo.
Paso 4 — Escalamiento
Industrializamos: estándar de prompts/flows, entrenamiento por roles, monitoreo, mejora continua y expansión del portfolio.
Lo que me respalda
Trabajo con liderazgo y equipos cross-funcionales para embedder IA en estrategia y operación.
Formación y mentoring: experiencia docente sostenida en programas globales de IA y transformación.
Responsible AI en serio responsabilidades formales en gobernanza, colaboración con reguladores e investigación de regulación emergente.
Español e inglés profesional para trabajar con equipos regionales y globales.
Credenciales académicas: MIT (No Code AI & ML), Harvard (CS50AI), Stanford (Generative AI: Technology, Business, and Society), Maestría en Big Data-AI & Omnichannel.
La IA no reemplaza equipos: los mejora cuando hay claridad, gobernanza y práctica.