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Propósito del Cargo

Diseñar, construir y poner en producción soluciones de inteligencia artificial que automaticen procesos internos del Call Center, con capacidad propia y sin depender de la subcontratación de proveedores. Esta persona convierte necesidades operativas (ventas, calidad, planeación, reportería, soporte) en herramientas internas: agentes conversacionales y de voz, automatizaciones con modelos de lenguaje, integraciones con Salesforce y análisis automatizado de datos.

El valor del rol se mide en horas operativas liberadas, costos de proveedores evitados y adopción real de las soluciones por parte de los equipos.

Alcance: el rol cubre el ciclo de vida de cada solución desde la identificación de la oportunidad hasta su puesta en producción y su entrega formal. A partir de esa entrega, el seguimiento a resultados, la adopción sostenida y la mejora continua pasan al rol de Mejora Continua en IA. Este rol sigue atendiendo los cambios técnicos que ese seguimiento identifique.

Responsabilidades principales

Identificación y priorización

• Levantar procesos con los líderes de operación y cuantificar su costo actual en horas y dinero.
• Construir y mantener un backlog de oportunidades de automatización priorizado por impacto y esfuerzo.
• Definir, junto con el área usuaria, los indicadores de negocio y la línea base previa a la IA de cada proyecto.
• Evaluar soluciones de terceros frente al desarrollo interno y recomendar la opción con mejor caso de negocio.

Desarrollo de soluciones

• Construir agentes, asistentes y flujos automatizados con modelos de lenguaje (Claude, ChatGPT, Gemini) y Python, desde el prototipo hasta producción.
• Desarrollar soluciones de transcripción, análisis y monitoreo de llamadas, y agentes de voz o texto que apoyen el proceso comercial.
• Validar cada solución con pilotos controlados antes de escalarla a todos los mercados.

Integración y datos

• Conectar las soluciones con Salesforce, telefonía, bases de datos y herramientas internas vía APIs, webhooks y conectores (MCP, Zapier u otros).
• Crear pipelines que generen reportes, tableros y alertas de KPIs (eficiencia, headcount, calidad, conversión) sin intervención manual.

Calidad, seguridad y uso responsable

• Definir criterios de evaluación de la IA antes de salir a producción: precisión, tasa de errores o alucinaciones, casos escalados a humanos y costo por uso.
• Aplicar control de versiones a código y prompts, pruebas automatizadas y revisión humana donde se requiera.
• Cumplir la Ley 1581 de 2012 en Colombia, las normativas de datos de los demás mercados y las políticas internas de IA.
• Validar el impacto de los cambios de versión de modelos o proveedores antes de aplicarlos.

Entrega y continuidad

• Entregar formalmente cada solución a Mejora Continua en IA con documentación técnica, indicadores, línea base y dueño en el área usuaria.
• Registrar cada solución en el inventario de IA en producción: responsable, modelo o proveedor, versión de prompts, estado y documentación.
• Capacitar a los usuarios finales en el lanzamiento y explicar qué hace la IA, qué no hace y cuándo revisar su resultado.
• Atender los ajustes técnicos que surjan del seguimiento de Mejora Continua y aplicar sus lecciones aprendidas en proyectos nuevos.
• Reportar avances y resultados al Director de Operaciones del Call Center.

Perfil requerido

Formación

Profesional en Ingeniería de Sistemas, Software, Electrónica, Matemáticas, Ciencia de Datos o carreras afines. Deseable certificación en IA aplicada, cloud (AWS, GCP o Azure) o Salesforce.

Experiencia

• Semi-senior: 3 a 5 años en desarrollo de software o datos, con al menos 1 a 2 años construyendo soluciones con modelos de lenguaje o automatización en producción.
• Senior: más de 5 años, con al menos 2 liderando la arquitectura de soluciones de IA o automatización.
• Deseable experiencia en contact center, BPO, ventas o empresas de servicio con operación en Latam.

Conocimientos técnicos

• Python avanzado: APIs, scripts de automatización, pandas y manejo de datos.
• Modelos de lenguaje (Claude, ChatGPT, Gemini): uso de APIs, prompt engineering, tool use y entendimiento de sus límites.
• Agentes y RAG: orquestación de agentes, bases vectoriales, MCP y frameworks como LangChain o similares.
• Evaluación de IA: precisión, falsos positivos y negativos, muestreo para revisión humana, costo por token o por uso.
• Integración de APIs: REST, webhooks, autenticación y manejo de errores.
• Salesforce: objetos, reportes y API; deseable Apex, Flows o Agentforce.
• SQL intermedio y preparación de datos para reportería.
• Git, pruebas y documentación técnica.
• Deseable: herramientas de automatización (Zapier, n8n, Make o Power Automate), IA de voz (speech-to-text, text-to-speech, agentes de voz), cloud y contenedores, front-end ligero (HTML/JavaScript o Streamlit) y BI (Power BI, Looker o Tableau).
• Herramientas de gestión de proyectos (Jira, ClickUp o similares).
• Nociones de privacidad de datos y uso responsable de IA.
• Inglés B2 o superior; portugués es un plus por la operación en Brasil.

Competencias

• Orientación a negocio: traduce un problema operativo en una solución técnica con impacto medible.
• Autonomía y ownership: lleva un proyecto de la idea a producción sin supervisión constante.
• Criterio frente a la IA: no se deslumbra con la herramienta ni la descarta; la evalúa con evidencia.
• Pensamiento de producto: prioriza lo que los usuarios realmente adoptan sobre lo técnicamente sofisticado.
• Comunicación: explica soluciones técnicas a gerencia y equipos operativos sin jerga.
• Aprendizaje rápido: la tecnología cambia cada pocos meses.
• Disciplina: documenta, entrega y no deja temas abiertos.