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Implementa.

AI Operations · Rol

AI Operations Manager

El AI Operations Manager es responsable de que los agentes y automatizaciones de IA de una empresa lleguen a producción, funcionen y se midan. No investiga modelos: opera la función.

Qué hace

  • Priorizar qué procesos automatizar primero y con qué ROI.
  • Desplegar agentes a producción y asignar a cada uno un dueño y un SLA.
  • Medir coste, fiabilidad y ahorro, e iterar sobre lo que no rinde.

Skills que pide

Gestión de proyectos de IA end-to-endRediseño de procesosMétricas de ROI y coste por tareaCoordinación humano-agenteAutomatización y orquestación

Salario por país y seniority

PaísSeniorityP25MedianaP75
AlemaniaTodas€65.922€68.948€71.974Estimación de fuentes públicas
EspañaTodas€45.358€55.216€65.074Estimación de fuentes públicas
FranciaTodas€26.813€26.813€26.813Estimación de fuentes públicas
ItaliaTodas€28.358€28.358€28.358Estimación de fuentes públicas
PortugalTodas€41.500€41.500€41.500Estimación de fuentes públicas
Estados UnidosMid€101.200€101.200€101.200Estimación de fuentes públicas
Estados UnidosSenior€149.349€181.218€181.218Estimación de fuentes públicas
Estados UnidosTodas€114.275€136.589€158.904Estimación de fuentes públicas

Cifras en euros, bruto anual — cada una con su fuente.

Calcular un salario

También llamado

El mercado usa varios títulos para el mismo rol:

AI Automation ManagerHead of AI AutomationResponsable de Automatización con IAAI Delivery Manager

Cómo cambia por seniority

  • Junior Ejecuta automatizaciones ya definidas y da soporte a las que están en producción.
  • Mid Lleva de punta a punta una automatización: la prioriza, la despliega y la mide.
  • Senior Gestiona una cartera de automatizaciones con dueños y SLAs, y responde por su ROI.
  • Lead Dirige el equipo y el roadmap de automatización; rinde cuentas del impacto agregado.

Cuándo contratarlo

Cuando ya tienes pilotos de IA y ninguno llega a producción ni se mide.

Cuándo no

Si aún no tienes ningún proceso candidato claro: primero un assessment, no una contratación.

Preguntas de entrevista

  1. 1. Tienes tres pilotos de IA que funcionan en demo y ninguno en producción. ¿Cómo decides cuál llevas primero?

    Qué buscar: Prioriza por retorno y riesgo, no por lo técnicamente vistoso; pide datos del proceso antes de elegir.

  2. 2. Un agente en producción empieza a fallar el 15% de las veces. ¿Cuáles son tus primeros tres pasos?

    Qué buscar: Va a la observabilidad (qué cambió, qué casos), acota el impacto y decide si escala a humano mientras investiga.

  3. 3. ¿Cómo demuestras a dirección que un proceso automatizado está ahorrando de verdad?

    Qué buscar: Habla de línea base antes vs. después e incluye el coste de supervisión, no solo el ahorro bruto.

  4. 4. Un equipo quiere automatizar un proceso que crees que primero hay que rediseñar. ¿Cómo lo manejas?

    Qué buscar: Distingue automatizar de rediseñar; sabe decir "no todavía" con datos y sin frenar el impulso del equipo.

Scorecard

  • Priorización por ROIElige qué automatizar por retorno y riesgo, con datos del proceso, no por novedad técnica.
  • Operar en producciónAsigna dueño y SLA, vigila coste/fiabilidad y actúa cuando algo se degrada.
  • Medición de impactoAta cada agente a un número de negocio con línea base y coste total incluido.
  • Coordinación humano-agenteDiseña el hand-off: qué se escala, cuándo y a quién; ni todo manual ni todo automático.

Banderas rojas

  • Habla de modelos y prompts pero nunca de dueño, SLA ni coste.
  • Mide el éxito por pilotos lanzados, no por procesos en producción.
  • Quiere revisar el 100% de las salidas "por si acaso" y no ve que eso mata el ahorro.

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