El tamaño y las características de un equipo IA dependen del nivel de madurez, las responsabilidades y el valor aportado en cada caso.

En una primera fase es perfectamente válido que todas las responsabilidades IA recaigan sobre una sola persona o incluso un asesor externo a tiempo parcial. Con el tiempo y los éxitos, las dimensiones del equipo IA irán creciendo en la dirección que exponemos a continuación.

Un equipo de inteligencia artificial (IA) maduro ya pleno rendimiento tendrá una variedad de roles para garantizar que todas las facetas del trabajo se aborden adecuadamente. No existe un formato único, pero a la hora de diseñar las características de tu propio equipo de IA puede ser de ayuda conocer los siguientes roles y sus responsabilidades:

Director de IA (AI Manager, Chief AI Officer).

Este rol es esencial para garantizar que los proyectos de IA estén alineados con las necesidades y objetivos de la empresa. El Director de IA es un profesional con conocimientos híbridos técnicos y de negocio que juega un papel crucial a la hora de decidir qué construir -evaluando lo que es técnicamente factible y lo que aportará valor al negocio-, así como a la hora de planificar, dirigir y monitorizar los proyectos IA.

Científico de Datos (Data Scientist, Data Analyst).

El Científico de Datos se dedica a examinar y analizar datos para proporcionar insights valiosos que pueden dar lugar a que se decida desarrollar soluciones o productos IA. 

Ingenieros de Datos.

Los Ingenieros de Datos se encargan de almacenar, organizar y proteger los datos, garantizando que estén disponibles y en un formato adecuado para el análisis y el entrenamiento de modelos de ML.

Investigador / Científico de ML.

Estos son los expertos que investigan y aplican las últimas innovaciones en el campo del aprendizaje automático. Trabajan en la vanguardia de la IA, experimentando con nuevas técnicas y enfoques para mejorar los modelos y soluciones existentes.

Ingeniero de ML (Machine Learning).

El Ingeniero de ML se especializa en el desarrollo y aplicación de modelos de aprendizaje automático. Estos profesionales traducen los prototipos de modelos desarrollados por investigadores o científicos de ML en aplicaciones prácticas y eficientes.

Ingenieros de Software y DevOps tradicionales.

Estos profesionales se centran en el desarrollo de soluciones de software convencional. Aunque no trabajen directamente en la creación de modelos de IA, su trabajo aporta la infraestructura y las aplicaciones que rodean y soportan estos modelos.