De la administración de sistemas a la gestión de IA

Todo empezó en 1995, administrando sistemas cuando todavía hablábamos de cliente-servidor y los servidores se reiniciaban a mano un domingo por la mañana porque no había otra forma de hacerlo. Aquellos primeros años, antes incluso de que internet llegara de verdad a España, instalaba módems de 2.400 baudios para que clientes de banca pudieran consultar sus cuentas a través de Ibertex — y poco después saltamos a los 14.400, que en aquel momento parecía ciencia ficción. Por aquella misma época montábamos las primeras redes Novell NetWare y los primeros despliegues serios de Windows NT, cuando un dominio se diseñaba en una pizarra y los PDC y BDC (primer controlador de dominio y el de respaldo) eran conversación de pasillo.

Me certifiqué como MCSE (Microsoft Certified Solutions Expert) con especialización en Seguridad Informática — la certificación técnica de alto nivel que validaba experiencia en infraestructuras de servidor, nube, productividad y datos de Microsoft. Pasé años en las trincheras: migraciones de fin de semana, cabinas de almacenamiento, los primeros firewalls serios, infraestructuras donde un fallo no era una opción negociable. Esa etapa me dio algo que después he agradecido cada semana: entender los cimientos sobre los que hoy se construye la IA. Cuando alguien me habla de un pipeline de datos o de un modelo en producción, no lo escucho como un concepto abstracto — lo escucho como infraestructura, con sus dependencias, sus puntos únicos de fallo y sus turnos de guardia.

Treinta años, siete paradigmas

Desde entonces he visto pasar siete cambios de paradigma: cliente-servidor, web, virtualización, cloud, móvil, contenedores y ahora IA generativa. He estado más de veinte años como Director Tecnológico, y más de seis liderando proyectos IT senior en banca, donde el coste de equivocarse se mide en titulares y en sanciones del supervisor. Eso me enseñó dos cosas que llevo conmigo a cada proyecto. La primera: que la tecnología por sí sola nunca resuelve un problema, lo resuelve la organización que la adopta, o no lo resuelve nadie. La segunda: que la pregunta importante delante de cualquier tendencia no es si es nueva, sino si resuelve algo que merezca la pena resolver.

Por eso evolucioné desde la administración hacia la gestión: porque el valor estaba en hacer de puente entre la robustez técnica y el lenguaje del negocio. Hoy, desde Almería, trabajo con la misma soltura con un ingeniero de datos discutiendo arquitectura que con un comité de dirección revisando ROI, riesgo regulatorio y plazos. Es lo que un AI Project Manager hace de verdad cuando funciona: traducir en las dos direcciones, sin perder rigor en ninguna.

Trayectoria en cifras

• Más de 30 años en tecnología, desde 1995 hasta hoy.
• Más de 20 años como Director Tecnológico en organizaciones de distintos tamaños.
• Más de 6 años liderando proyectos IT senior en el sector banca.
• MCSE (Microsoft Certified Solutions Expert) con especialización en Seguridad Informática.
• 7 paradigmas tecnológicos vividos en producción: cliente-servidor, web, virtualización, cloud, móvil, contenedores e IA generativa.
• 3 modalidades de colaboración disponibles, con preferencia por incorporación en plantilla para retos a largo plazo.

Base en Almería, alcance nacional e internacional para clientes en sectores regulados.

Mi metodología: Gestión del riesgo y ética aplicada

Liderar proyectos de IA exige un enfoque distinto al del software tradicional: la incertidumbre es inherente a los modelos probabilísticos. Mi metodología pone la gestión de riesgos delante, no detrás. No se trata de desplegar modelos, sino de blindarlos. Aplico los principios que detallo en mi guía sobre gestión de riesgos en proyectos IT con GenAI. La seguridad es innegociable. Como explico en mi análisis sobre la seguridad informática en 2026, la defensa debe ser proactiva. Asimismo, la ética no es un añadido; es un requisito funcional para garantizar que la huella de la IA sea positiva para la Sociedad Digital.

Innovación tangible: El laboratorio AI Forge

Creo en la experimentación como motor de aprendizaje. La teoría tiene que validarse en la práctica, y por eso mantengo AI Forge, mi laboratorio personal donde pruebo, rompo y reconstruyo las herramientas de automatización y los agentes autónomos antes de proponérselos a un cliente. Ese enfoque práctico me permite anticipar tendencias, las que analizo cada año en mi serie sobre gestión de proyectos IT. Mi valor añadido es la capacidad de «aterrizar» la innovación, pasando del concepto a la operación real y escalable.

En AI Forge también valido cómo encajan los nuevos modelos de IA en flujos de trabajo reales. Cada experimento se documenta y los aprendizajes se publican abiertamente. Es la forma que he encontrado de evitar propuestas basadas en el marketing del proveedor: el cliente que me contrata recibe criterio técnico contrastado, no fichas comerciales.

¿Qué aporto: AI Project Manager y dirección tecnológica?

Si tu organización busca navegar la complejidad de la IA, mi perfil combina cuatro capacidades.
Visión híbrida: capacidad para alinear los objetivos técnicos de los proyectos de IA con las metas comerciales y los requisitos regulatorios (EU AI Act, DORA, NIS2)
Liderazgo técnico: Supervisión efectiva de equipos de ingeniería gracias a un profundo background técnico.
Gobernanza y Ética: Implementación de marcos de trabajo que aseguran una IA responsable y transparente, siguiendo estándares como los de la EU Artificial Intelligence Act.
Dirección tecnológica (CIO o CIO interim): más de 20 años dirigiendo el área IT con reporte a CEO o comité de dirección. Gobierno IT, estrategia tecnológica y presupuesto de área, vendor management y compliance regulatorio. Disponible tanto en plantilla como en mandato temporal cuando la organización afronta una transformación regulatoria o de IA y necesita criterio senior al máximo nivel.
Muchas gracias por tu interés en mi trayectoria. Si buscas un liderazgo que combine la audacia técnica con la prudencia estratégica, conectemos.

Sectores en los que trabajo

Trabajo en sectores donde la IA exige marcos normativos exigentes y donde un error operativo afecta directamente a clientes y cuentas críticas. La banca y los servicios financieros son mi terreno principal: allí integro resiliencia operativa, gobernanza del dato y modelos de IA bajo el reglamento DORA. La ciberseguridad me acompaña desde mi etapa como administrador de sistemas; hoy la aplico a detección de amenazas, cumplimiento NIS2 y gestión de riesgos de terceros.

También colaboro en otros sectores regulados que adoptan IA bajo el EU AI Act: salud, energía, administración pública y telecomunicaciones. En todos ellos mantengo el mismo método: primero, priorizar casos de uso con valor de negocio claro; segundo, asegurar la trazabilidad de los modelos; tercero, diseñar sistemas auditables desde el primer día. Esa combinación define el trabajo de un AI Project Manager con perfil híbrido.

Lo que más me preguntan

¿Con qué tipo de cliente trabajas?

Trabajo principalmente con organizaciones medianas y grandes en sectores regulados — banca, seguros, salud, industria con exigencias normativas — donde la IA debe convivir con marcos como EU AI Act, NIS2 y DORA. También con startups que ya tienen tracción y quieren escalar sin hipotecarse técnicamente.

¿Cómo es el primer contacto?

Una llamada de 30 minutos sin compromiso. Me cuentas el reto, te digo si puedo ayudarte y cómo. Si no es para mí, te lo digo y te oriento hacia quien sí pueda. La respuesta nunca tarda más de 48 horas.

¿En qué modalidades trabajas?

Tres, en este orden de preferencia. Incorporación en plantilla (contratación indefinida) si tu organización busca un perfil senior estable y un compromiso a largo plazo: es la modalidad donde más valor aporto, porque entender el contexto de una empresa no se hace en tres meses. AI Project Manager o CIO interim (dirección por mandato temporal) para una etapa concreta — un proyecto de IA con cierre claro, o una etapa de dirección tecnológica con un mandato definido (transformación regulatoria, integración de IA, relevo CIO). Retainer mensual si necesitas criterio continuo sin contratar a tiempo completo.

¿Cuánto tarda en arrancar un proyecto?

Desde la primera llamada al kick-off, normalmente entre una y tres semanas, dependiendo de la modalidad y de tu calendario interno. En interim y retainer suele ser más rápido; en plantilla depende de tu proceso de selección, donde estoy disponible para reuniones con RRHH, comité de dirección o quien sea necesario.

¿Trabajas solo con clientes en España?

Base en Almería, pero trabajo con clientes en toda España y en remoto con organizaciones internacionales. La regulación europea (EU AI Act, NIS2, DORA) aplica en todos los Estados miembros, así que la jurisdicción no suele ser un problema.

¿Cómo encajan condiciones y presupuesto?

Depende de la modalidad. Si es plantilla, lo hablamos con tu departamento de RRHH como cualquier otra incorporación senior — banda salarial, condiciones, plan de carrera. Para interim y retainer, el presupuesto se ajusta al alcance del proyecto. La primera llamada nos sirve a los dos para hablarlo abiertamente y no hacer perder el tiempo a nadie.

Sobre este blog: criterio editorial

Este blog publica análisis prácticos sobre IA aplicada, ciberseguridad y gestión de proyectos en sectores regulados. Escribo en primera persona, con criterio y desde la experiencia real de campo, no desde el resumen de papers.

Cadencia editorial: dos publicaciones nuevas por semana (martes y jueves) y revisión completa de los posts pilares cada trimestre para mantener referencias normativas vigentes (EU AI Act, NIS2, DORA, RGPD).

Líneas temáticas:

• AI Project Management — gobernanza de proyectos con agentes IA autónomos, integración de LLMs en pipelines empresariales.
• Ciberseguridad regulada — cumplimiento NIS2, DORA, gestión de riesgo y arquitecturas defensivas modernas.
• Liderazgo tecnológico — el rol del PM en la era de la IA, ética aplicada y transformación digital con criterio.

Cada artículo se firma con autoría visible, fecha de publicación y de última revisión. Si detectas un error o quieres aportar perspectiva profesional, escríbeme y lo incorporamos.

Cómo trabajamos juntos en tu proyecto IT

Cuando me contactas, todo empieza por una conversación corta. El objetivo no es cerrar nada en esa primera llamada: busco entender el problema real, los plazos y el contexto regulatorio. Muchas iniciativas fracasan por elegir la solución técnica demasiado pronto, así que conviene validar antes si el caso de uso necesita IA. A veces basta con una automatización clásica bien diseñada.

A partir de ahí, el trabajo se estructura en bloques cortos y verificables: definimos el caso de uso, evaluamos riesgos y montamos una prueba de concepto controlada. Después vienen el despliegue iterativo y el plan de gobernanza. En cada bloque hay entregables medibles y un punto de decisión claro. Los servicios habituales son dirección de programa DORA, asesoría NIS2 y agentes IA en entornos regulados; también ofrezco mentorización a equipos PMO que adoptan IA generativa.

Si tu proyecto encaja, escríbeme con un par de líneas describiendo el reto. Recibirás una respuesta personal, no un formulario automatizado. Trabajar conmigo implica colaboración cercana y comunicación directa, y total transparencia sobre lo que la IA aporta hoy y sobre lo que conviene esperar.