Atrevia ha incorporado a Fernando Velasco como director de su nuevo Centro de Excelencia de Datos, Analytics e Inteligencia Artificial (CoE DAAI), una unidad con la que la consultora busca reforzar sus capacidades en inteligencia artificial, analítica avanzada y gestión estratégica del dato.
El nuevo centro, integrado en el área de global IT que dirige Miguel Espinosa, director general de tecnología y transformación, tendrá como misión impulsar la excelencia operativa y la innovación sostenible mediante el desarrollo de soluciones basadas en datos e inteligencia artificial. Entre sus objetivos figuran la creación de una plataforma de datos unificada, el desarrollo de productos de IA escalables y el establecimiento de políticas comunes de gobernanza y calidad del dato.
Fernando Velasco es ingeniero industrial y máster en Automática y Robótica por la Universidad Politécnica de Madrid. Cuenta con una amplia experiencia en arquitectura de datos e IA, diseño de plataformas corporativas, automatización de procesos y desarrollo de soluciones de machine learning.
Antes de incorporarse a Atrevia, ha desempeñado responsabilidades como arquitecto líder de IA y datos en GALP, ingeniero de Soluciones e Innovación en Indizen y ha trabajado también en J. García-Carrión y Varadero Software Factory, donde participó en proyectos de arquitectura de datos e inteligencia artificial para Coca-Cola España.
Miguel Espinosa señala que la incorporación de Velasco responde al objetivo de acelerar la madurez analítica de la compañía y mejorar su eficiencia operativa mediante soluciones avanzadas de inteligencia artificial. En este sentido, destaca que el nuevo responsable liderará la construcción de una plataforma de datos gobernada que permita desarrollar productos de datos e IA de forma escalable y sostenible, garantizando la calidad, fiabilidad e integridad de la información.
Por su parte, Fernando Velasco identifica entre sus principales retos la unificación de plataformas y bases de datos actualmente fragmentadas, la mitigación de riesgos asociados a la inteligencia artificial, como los sesgos o la falta de explicabilidad de los modelos, el cumplimiento de la normativa sobre protección de datos y regulación de la IA, así como el impulso de una cultura empresarial basada en los datos y la capacitación de los equipos en el uso seguro y eficiente de estas tecnologías.
