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Especialista corporativo con más de 15 años de experiencia transformando datos en valor estratégico medible dentro de los sectores de banca, retail y energía. Mi sólida formación multidisciplinar integra la visión financiera y la vanguardia tecnológica, permitiéndome actuar como un puente estratégico capaz de traducir la complejidad algorítmica al lenguaje del impacto en el negocio y la alta dirección (C-Suite).

"El éxito de la Inteligencia Artificial no radica únicamente en la potencia de su algoritmo, sino en cómo se gobierna, se escala industrialmente y se alinea de forma segura con la cuenta de resultados corporativa."

Actualmente soy Innovation Product Lead, dirigiendo el Go-to-Market de diferentes iniciativas. Actúo como puente entre tecnología, organismos públicos y la alta dirección corporativa para transformar datos en valor de negocio 100% auditable.

Pilares de Conocimiento
Estrategia y ROI Financiero

Diseño y orquestación de ecosistemas globales de datos orientados a maximizar la rentabilidad y el retorno de inversión.

Gobernanza y Cumplimiento

Auditoría técnica de iniciativas de IA y alineación estricta con el marco regulatorio europeo (EU AI Act).

Docencia, Investigación e Impacto Social

Investigación independiente sobre la economía de la IA en la empresa. Profesor, ponente, divulgador y miembro activo del Colegio de Economistas de Madrid y de OdiseIA.

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La Matriz de Asignación de Capital para la Innovación: De la Optimización Marginal a la Disrupción Defendible

Hay una pregunta que rara vez se hace en voz alta en un consejo de administración: de todo lo que la empresa dedica a innovar, ¿cuánto prepara el negocio de dentro de diez años y cuánto se limita a pulir el de hoy? Cuando se hace, la respuesta suele incomodar. En este artículo propongo una forma de ordenar esa conversación: cómo repartir el presupuesto de innovación por horizontes, por qué la servitización es una apuesta seria para la industria y dónde está la ventaja competitiva cuando cualquiera puede contratar los mismos modelos de IA. La Trampa de la Eficiencia Muchos comités de dirección del sector industrial no se equivocan por falta de rigor. Se equivocan porque aplican el mismo rigor a todo. Vigilar la rentabilidad sobre el capital empleado ( Return on Capital Employed - ROCE), los márgenes de contribución y la variabilidad de la planta con Lean y Six Sigma es lo que toca. El problema aparece cuando esa misma vara de medir se usa para decidir dónde se innova. Si un pro...

IA fuera de la nube: cinco conclusiones para el Comité de Dirección

Cuando en un comité se habla de inteligencia artificial, la conversación suele girar en torno a grandes modelos alojados en la nube y a su factura mensual. Pero una parte creciente de la IA que llega a producción se ejecuta en otro sitio: en el sensor de una línea de montaje, en el procesador de un vehículo o en el móvil de un empleado. He preparado un análisis sobre esta transición a partir de dos obras recientes: las actas del congreso NEIAIS 2025 y el volumen Edge Intelligence and Analytics for Internet of Things , ambos publicados por CRC Press en 2026. Lo he contrastado con el informe 2025 State of IoT Report de Eseye y con el marco regulatorio europeo a octubre de 2026. Estas son las cinco conclusiones que considero más útiles para quien tiene que decidir. 1. No es nube contra borde La Inteligencia en el Borde (Edge Intelligence) consiste en ejecutar los modelos donde se generan los datos. Reduce la latencia, el uso de ancho de banda y la exposición de información sensible. P...

Un buen C-Level debe entender esto

Hola, hoy no os voy a dar un consejo ni voy a daros ideas de cómo gestionar vuestra IA Responsable. Os o voy a contar lo que  hecho entra la tarde de ayer y hoy por la mañana.  He estado "conversando" con Claude para que me ayude a crear un código en Google Colab el cual me permita acceder a una carpeta determinada en Google Drive, analizar su documentación y crear un chat para hablar con él... Hoy en día tenemos fantásticas herramientas como N8N, Make, etc... pero por detrás lo que hay es código. Creo que cualquier directivo en un mundo invadido por la IA Generativa debe entender por encima como funciona y la mejor forma no es un máster o un curso, es pelearte tú con ello asistido por la IA. Os comparto el  código   y un breve esquema de qué hace Espero que os guste y a trabajar. P.D.: solo pago Claude Pro, tanto Colab como el resto de APIs son de versión gratuita. "¿Por qué esta magnífica tecnología científica, que ahorra trabajo y nos hace la vida mas fácil,...

Cajas negras vs. Cuentas claras: Por qué la IA Explicable (XAI) es el nuevo idioma del C-Suite

En el mundo de las finanzas y la inversión, la diligencia debida es sagrada. Ningún CEO, Director Financiero o Consejo de Administración aprobaría una inversión millonaria en un producto estructurado complejo sin auditar su folleto, analizar el subyacente y comprender sus riesgos implícitos. Tolerar una caja negra financiera sería impensable. Sin embargo, en un giro paradójico, muchas de estas mismas empresas están operando hoy en día con modelos de Inteligencia Artificial de "caja negra", sistemas de deep learning o algoritmos complejos, que toman decisiones críticas de negocio a diario. Desde la concesión de créditos y la segmentación de clientes hasta la optimización de la cadena de suministro, estas decisiones impactan directamente en la cuenta de resultados, todo ello sin que nadie pueda auditar de forma precisa su razonamiento interno. Esta desconexión plantea un riesgo inmenso. En el nivel del C-Suite, la confianza ciega en un algoritmo no es una estrategia de negoci...

Vuelta a la oficina: Los 3 hitos de cumplimiento del EU AI Act que tu Comité de Dirección debe revisar antes de cerrar el año

¡Nos vemos en septiembre!, os decía antes de cerrar por vacaciones. Y septiembre ya está aquí. Espero que hayáis podido desconectar, porque el último trimestre de 2026 promete ser intenso. Con el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (EU AI Act) ya desplegando sus efectos prácticos, la etapa de las declaraciones de intenciones ha terminado. Ahora toca gobernar la tecnología. En mis sesiones de Advisory con Comités de Dirección, noto un patrón común: la IA se sigue viendo exclusivamente como un reto del departamento de IT o de Datos. Craso error. El cumplimiento normativo de la IA no va de ajustar hiperparámetros; va de soberanía corporativa, gestión del riesgo y viabilidad del negocio. Si tu organización utiliza o desarrolla Inteligencia Artificial, hay tres hitos críticos que tu C-Suite debe dejar atados antes de cerrar el presupuesto y la estrategia de 2027. 1. Integración del Sistema de Gestión de Calidad (Art. 17) con la ISO 42001 El EU AI Act exige a los proveedores de si...

Cerrado por vacaciones

Es hora de parar y descansar, pensar en nuevas entradas... ¡¡Nos vemos en septiembre!! "¿Por qué esta magnífica tecnología científica, que ahorra trabajo y nos hace la vida mas fácil, nos aporta tan poca felicidad? La repuesta es esta, simplemente: porque aún no hemos aprendido a usarla con tino." (Albert Einstein)

Cómo prepararse para el AI Act sin presupuesto de consultora: Guía de supervivencia para PYMEs y Startups

Sé que la llegada del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act) puede generar bastante vértigo, especialmente si lideras una PYME o una startup con recursos limitados. Es completamente normal sentir que necesitas contratar a una gran firma de consultoría para salir ileso, pero la realidad es que puedes establecer unas bases sólidas de cumplimiento normativo utilizando el sentido común, la organización interna y los estándares que ya existen. El propio Reglamento tiene en cuenta la proporcionalidad y busca proteger a las empresas más pequeñas para no frenar la innovación. Aquí tienes una hoja de ruta práctica, estructurada y directa para que tu empresa empiece a prepararse desde hoy mismo. 1. Clasifica el nivel de riesgo de tu IA El primer paso, y el más crítico, es entender dónde encaja tu producto o servicio dentro de la ley. El Reglamento de IA de la UE adopta un enfoque basado en el riesgo para clasificar los sistemas. No todas las IA tienen las mismas obligaciones: Rie...