AI Transformation Manager
CompuGroup Medical · Madrid
CGM Clinical es la compañía con más instalaciones en España de sistemas de información hospitalarios, de historia clínica electrónica y de ayuda a la decisión.
En todo el mundo, CGM implanta sistemas de información a más de 400.000 clientes de 40 países, incluidos 68 hospitales públicos en España.
Todos los días, 8.000 empleados de CGM en todo el mundo crean soluciones de Salud Digital innovadoras que ayudan a curar y cuidar a las personas.
Actualmente estamos buscando un perfil de AI Transformation Manager para nuestras oficinas de Madrid.
Misión del puesto
Definir y liderar la estrategia tecnológica de la compañía, asegurando que el ciclo completo de vida del software (definición y análisis, desarrollo, implantación, puesta en producción y soporte) se ejecute de forma eficiente, segura y alineada con el negocio, incorporando la Inteligencia Artificial y los agentes de IA como palanca central de productividad, calidad y escalabilidad.
Coordinará el programa de transformación del área técnica de CGM, definirá los procesos y garantizará la integración efectiva entre los equipos de Producto (Product Management), Desarrollo (SW Development) y Operaciones (Client Operations), en un entorno de software de salud digital sujeto a exigencias regulatorias y de seguridad de primer nivel.
Responsabilidades principales
Estrategia
- Diseñar la estrategia tecnológica alineada con la estrategia de negocio
- Definir y ejecutar la estrategia de IA de la compañía, priorizando casos de uso con retorno demostrable en desarrollo, implantación, soporte y producto
- Priorizar iniciativas tecnológicas según su impacto en el negocio, apoyándose en herramientas de IA para el análisis y la toma de decisiones
Ciclo de vida del software (asistido por IA)
- Gestionar el ciclo completo: análisis y requisitos, diseño funcional y técnico, desarrollo y pruebas (QA, UAT), puesta en producción (deployment, release management), y soporte y mantenimiento evolutivo y correctivo
- Seleccionar e introducir herramientas de IA que mejoren las fases de desarrollo, despliegue y soporte de los productos software
- Integrar agentes de IA en cada fase: análisis y refinamiento de requisitos, generación y revisión de código, generación y mantenimiento de pruebas, análisis de seguridad, documentación técnica y de usuario, y apoyo al despliegue
- Establecer prácticas de ingeniería con agentes: especificaciones claras, revisión humana obligatoria del código generado, criterios de calidad y métricas de productividad y calidad.
Procesos y metodologías
- Definir y mejorar los procesos de desarrollo y operación: metodologías ágiles y agile squads, calidad, revisión de código, gestión de incidencias, flujos de CI/CD y gestión de versiones
- Introducir herramientas de IA para la mejora de los procesos (OpenCode y similares), evaluando su adopción, seguridad y retorno
- Evolucionar los pipelines CI/CD y la infraestructura como código para que integren agentes de forma segura, trazable y reproducible
- Rediseñar los procesos para un modelo de trabajo humano-agente, definiendo qué tareas se delegan, cuáles se supervisan y cuáles permanecen exclusivamente humanas.
Implantación y soporte con agentes de IA
- Diseñar flujos agénticos para la implantación en cliente: migración y validación de datos, parametrización, verificación de interoperabilidad (HL7 FHIR, DICOM, IHE) y formación
- Implantar un modelo de soporte multinivel con agentes: triaje y clasificación de incidencias, diagnóstico, resolución automatizada de casos recurrentes, escalado a personas y base de conocimiento actualizada de forma continua.
- Supervisar, junto con la Dirección de Operaciones, la operación en producción, garantizando los SLAs, disponibilidad y rendimiento, apoyándose en observabilidad avanzada y AIOps para la detección y remediación proactiva de incidencias
Arquitectura y plataformas
- Tomar decisiones de arquitectura y plataformas: arquitecturas robustas, escalables y seguras, y selección y gobierno de tecnologías clave
- Aplicar herramientas de IA al diseño y evolución de la arquitectura empresarial (preferiblemente sobre tecnologías Java)
- Diseñar la plataforma de IA de la compañía: arquitecturas multiagente, orquestación, gestión de memoria y contexto, uso de herramientas e integración con sistemas corporativos (por ejemplo, mediante MCP), RAG, evaluación sistemática de modelos (evals) y guardrails.
- Seleccionar y gobernar modelos de IA (propietarios y abiertos; en la nube, alojados en la UE u on-premise), controlando costes, latencia, seguridad y soberanía del dato
- Definir la hoja de ruta de modernización del stack actual de sistemas G2 (Oracle, JBoss/Java) y sistemas G3 (microservicios, Spring Boot, Angular) para facilitar su integración con capacidades de IA
Gobierno, seguridad y cumplimiento de la IA
- Establecer un marco de gobierno para los agentes de IA: niveles de autonomía, supervisión humana, trazabilidad, auditoría y gestión de riesgos
- Garantizar el cumplimiento normativo aplicable: Reglamento Europeo de IA (AI Act), RGPD, Espacio Europeo de Datos de Salud (EHDS), Esquema Nacional de Seguridad (ENS) y, cuando proceda, Reglamento de Productos Sanitarios (MDR).
- Proteger frente a riesgos específicos de los agentes: inyección de prompts, fuga de datos clínicos, permisos excesivos y acciones no autorizadas; aplicando mínimo privilegio, seudonimización, segregación de entornos y registro inmutable de la actividad de los agentes
- Asegurar la validación técnica y clínica de las funcionalidades de IA que afecten a la práctica asistencial.
Personas y organización
- Experiencia demostrable liderando equipos técnicos multidisciplinares: motivar, alinear y desarrollar personas.
- Liderar la transformación de los equipos hacia roles de diseño, supervisión y mejora de agentes: capacitación, nuevas prácticas y gestión del cambio
- Liderar los equipos técnicos (Squads/FIRE Teams) que se requieran en base a la estrategia de producto definida, para el cumplimiento de los objetivos a corto plazo
- Definir y reportar métricas de impacto de la IA (plazo de entrega, calidad, tiempo de resolución, coste por incidencia, satisfacción del cliente)
- Coordinar con negocio, operaciones, finanzas y otras áreas, traduciendo necesidades en soluciones técnicas
- Impulsar, junto con la Dirección, la innovación tecnológica en productos y procesos internos, incluyendo funcionalidades de IA para clientes
- Mantener vigilancia tecnológica y relación con proveedores de IA, partners y ecosistema de salud digital
Conocimientos y experiencia técnica requerida
- Experiencia sólida en el ciclo completo de desarrollo de software, desde la especificación hasta la explotación y el soporte en producción
- Herramientas de IA que ayuden y mejoren los procesos, así como las fases de desarrollo y despliegue de los productos
- Experiencia en arquitectura empresarial, preferiblemente sobre tecnologías Java, incluyendo herramientas de IA.
- Git, CI/CD y buenas prácticas de testing (unitario, integración, funcional).
- Experiencia práctica en el uso de IA generativa y agentes en procesos de ingeniería de software (asistentes de código, agentes de pruebas, revisión y documentación automatizadas).
- Conocimiento de arquitecturas basadas en LLM: RAG, orquestación de agentes, evaluación de modelos, guardrails y gestión de contexto.
Valorables
- Experiencia en DevOps/DevSecOps, monitorización, logging y observabilidad
- Seguridad de aplicaciones y cumplimiento normativo (RGPD, ENS).
- Conocimiento del sector salud y sus estándares de interoperabilidad (HL7 FHIR, DICOM, IHE)
- Conocimiento del AI Act, EHDS y MDR aplicados a software sanitario
- Experiencia en AIOps, soporte automatizado y despliegue de modelos en la UE u on-premise
- Experiencia en seguridad específica de sistemas de IA (inyección de prompts, protección de datos en LLM)
Requisitos personales
- Inglés fluido (mínimo B2–C1), para reuniones, negociaciones y documentación técnica
- Visión estratégica combinada con capacidad operativa (hands-on cuando sea necesario)
- Orientación a la calidad, la mejora continua y los resultados
- Curiosidad y actitud de aprendizaje continuo ante una tecnología que evoluciona muy rápido
- Capacidad de trabajo en equipo y de construir relaciones de confianza con otras áreas
- Alta responsabilidad, ética profesional y compromiso con la empresa, con especial sensibilidad hacia el uso responsable de la IA y la protección de datos de pacientes.
Experiencia mínima orientativa
- 10+ años en el ámbito tecnológico, con recorrido previo como Responsable de Desarrollo, IT Manager, Head of Engineering, Arquitecto de Soluciones o similar.
- Experiencia directa gestionando productos o plataformas en producción, definiendo procesos de desarrollo y soporte, y liderando equipos técnicos.
- Experiencia demostrable en la introducción de IA generativa o agentes en procesos de desarrollo, operación o producto