El equipo detrás de su transición a la IA.

Gleb Dirzu

Fundador y CEO · Su Chief AI Officer

• Estrategia de IA
• Modelos de negocio
• IA agéntica
• Retorno de la inversión

Gleb ha creado y dirigido negocios y sistemas de inteligencia artificial en modelos y sectores muy distintos, desde la operativa de fondos de inversión hasta la salud y el bienestar o la producción de eventos. Esa amplitud es la base de su método. Ha visto qué genera dinero en cada tipo de empresa, qué lo desperdicia y por qué la misma herramienta de IA funciona en un negocio y fracasa en el siguiente.

A ello suma un dominio profundo y práctico de la IA actual: los modelos de lenguaje, la IA agéntica, el amplio abanico de aplicaciones que se construyen sobre ellos y cómo elegir y combinar modelos para cada tarea. Dirige personalmente equipos de ingenieros y de agentes de IA, de modo que sus planes se apoyan en lo que de verdad se puede construir. En cada empresa decide dónde la IA devuelve antes la inversión, dónde todavía no conviene aplicarla y en qué orden avanzar. El resultado es un plan orientado a un retorno rápido de la inversión y a un despliegue seguro, dentro de una estrategia a largo plazo que mantiene a la empresa mejorando año tras año.

Dr. Luis Pizarro

Responsable de Cumplimiento y Gobierno de la IA

• Reglamento Europeo de IA
• Gobierno de la IA
• Normas de IA
• Formación para directivos

Luis lleva 25 años en inteligencia artificial, desde la ingeniería y la investigación aplicada hasta la estrategia de IA nacional y corporativa. En puestos de dirección en EY y Huawei construyó plataformas de IA y dirigió equipos de más de 35 ingenieros e investigadores, con crecimientos de ventas de varios millones de dólares en sectores regulados: servicios financieros, salud, petróleo y gas, minería, telecomunicaciones, infraestructuras críticas, logística y sector público. Representa al Reino Unido, a través de BSI, en los comités ISO/IEC y CEN/CENELEC que redactan las normas internacionales y europeas de IA.

Asesora a ministros y a comités de dirección, y convierte normativas como el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial en marcos de gobierno y en tecnología que se puede desplegar con confianza: clasificación del riesgo de cada caso de uso, auditorías, evaluación de la conformidad y certificación, y revisión de activos de IA para inversores. Ha creado programas formativos y ayuda a las empresas a mantenerse al día de los últimos requisitos de España y de la Unión Europea mediante acompañamiento individual a la alta dirección, talleres corporativos y materiales para la empresa. Su objetivo es una IA que genere valor medible y en la que puedan confiar el consejo, sus auditores y los reguladores.

Dr. Luis Cadarso Morga

Asesor Principal · Optimización y Sistemas Complejos

• Optimización matemática
• Planificación y programación
• Apoyo a la decisión
• Dirección de I+D

Luis ha desarrollado su carrera donde la optimización matemática se encuentra con la operación real: planificación integrada del transporte aéreo y ferroviario, recuperación ante disrupciones, diseño de redes y sistemas de guiado, navegación y control. Ha publicado más de 30 artículos en revistas internacionales y más de un centenar de contribuciones a congresos, ha realizado estancias de investigación en el MIT y en la Universidad Erasmus, y ha participado en numerosos proyectos competitivos nacionales e internacionales.

Su trabajo va mucho más allá de la investigación. Ha dirigido contratos de transferencia con empresas y administraciones públicas, aplicando la optimización y la IA a la planificación, la movilidad, el transporte intermodal, los sistemas autónomos y la planificación de misiones y la logística en defensa y seguridad. Dirige grupos de investigación y evalúa proyectos de I+D. Doctor en Ingeniería Aeroespacial, es Catedrático de Universidad en la Universidad Rey Juan Carlos y Director del Instituto Europeo de Formación y Acreditación Aeronáutica (EIATA). Su fortaleza es convertir problemas de negocio abiertos y poco estructurados en modelos rigurosos que respetan cada restricción, tienen en cuenta la incertidumbre y equilibran varios objetivos a la vez.

Dr. Víctor M. Tenorio Gómez

Científico Principal de IA · IA Generativa y Agéntica

• Sistemas agénticos
• Modelos de lenguaje privados
• Seguridad de la IA
• IA explicable

La tesis doctoral de Víctor recibió en 2026 el premio a la mejor tesis doctoral del IEEE Spain SP/COM Joint Chapter, que destacó su potencial de transferencia tecnológica. Ha publicado más de 15 trabajos en foros de referencia como NeurIPS, ICASSP, la Asilomar Conference y IEEE Transactions on Signal Processing, y colabora con grupos de investigación de TU Delft, Rice, Dartmouth, Johns Hopkins y el Rensselaer Polytechnic Institute. Su investigación se centra en modelos que siguen siendo fiables cuando los datos son ruidosos, incompletos o inciertos, y que indican cuánta seguridad tienen en sus resultados.

Trabajó además dos años y medio en Deloitte, en ciberseguridad, en gestión de identidades y accesos para grandes bancos nacionales e internacionales, entre ellos un operador de mercados financieros, y para multinacionales de distribución. Hoy diseña sistemas multiagente sobre modelos de lenguaje de código abierto alojados en la infraestructura del propio cliente, de modo que los datos sensibles no salen de ella, con permisos mínimos por agente y cada acción trazable. Cofundó una empresa tecnológica en la que dirigió proyectos de visión por satélite, guiado autónomo de drones con IA y aprendizaje automático en producción, dirige contratos de I+D con empresas y supervisa a tres doctorandos. Es ingeniero aeroespacial y de telecomunicación, Doctor en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones y Profesor Ayudante Doctor en la Universidad Rey Juan Carlos.

Dr. Óscar Escudero Arnanz

Ingeniero Jefe de IA · Plataformas de IA y MLOps

• IA en producción
• Nube y GPU
• Búsqueda documental (RAG)
• Aprendizaje automático explicable

Óscar lleva la IA del piloto a producción. Diseña plataformas de IA sobre Google Cloud y Vertex AI, Kubernetes y vLLM, despliega modelos de código abierto y se ocupa del despliegue automatizado, la monitorización, el control de versiones y el dimensionamiento de GPU. Su especialidad es lo que se rompe entre una prueba de concepto y un sistema real: velocidad, muchos usuarios a la vez, escala, seguridad y coste, y el paso controlado de las pruebas al uso real.

Su investigación doctoral, en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones por la Universidad Rey Juan Carlos, desarrolló modelos de aprendizaje automático explicables sobre datos de UCI, incluida la predicción de resistencia antimicrobiana, un ámbito en el que cada predicción debe ser precisa y justificable. En IA generativa trabaja con sistemas de búsqueda documental (RAG), agentes y evaluación comparada de modelos de lenguaje. Diseñó y evaluó un asistente de IA para la investigación en resistencia antimicrobiana, valorando no solo la calidad de sus respuestas sino también el coste, la velocidad y la elección del modelo: exactamente los criterios que necesita una empresa para elegir sus modelos. Con su experiencia docente, hace de puente entre investigación, ingeniería, arquitectura y negocio, y acompaña a los equipos del cliente desde el primer experimento hasta producción.

Fernando Real Rojas

Ingeniero de IA y Optimización · Automatización y Herramientas de Decisión

• Automatización de procesos
• Optimización
• Herramientas de decisión
• Integración de sistemas

Fernando obtuvo el Premio Extraordinario al mejor expediente de su doble titulación en Ingeniería Aeroespacial y en Tecnologías de la Telecomunicación, y es Máster en Investigación en Inteligencia Artificial. Su investigación abarca la optimización convexa y binivel, los modelos subrogados y los problemas de planificación, diseño y asignación de recursos. Ha contribuido a trabajos presentados en NeurIPS y en el INFORMS Annual Meeting, y participa en proyectos de investigación de la Universidad Rey Juan Carlos sobre Industria 4.0 y optimización asistida por IA para el transporte.

En la práctica, analiza cómo funciona realmente una empresa (sus reglas de negocio, sus límites y sus objetivos) y lo convierte en modelos formales y en software: desde flujos de trabajo automatizados hasta herramientas de apoyo a la decisión, planificación y asignación de recursos conectadas a las API, las bases de datos y los sistemas que la empresa ya tiene. Aporta más valor donde una predicción no basta y la pregunta real es qué acción tomar, cómo asignar los recursos o cómo optimizar un proceso con restricciones. Construye componentes modulares que se integran en los procesos habituales del cliente, y ha aplicado los mismos métodos en defensa y en otros entornos críticos.

Guillermo Megías Areas

Software, DevOps y Sistemas Críticos

• Software de misión crítica
• DevOps y despliegue continuo
• Arquitectura de sistemas
• Navegación por satélite

Guillermo es Ingeniero de Telecomunicación e Ingeniero Aeroespacial, especializado en navegación por satélite (GNSS) y en el desarrollo y la operación de software de misión crítica que presta servicios en tiempo real para defensa y grandes organizaciones. Trabaja en plataformas grandes y complejas en las que el desarrollo, la infraestructura y la operación deben funcionar como un único sistema, con requisitos estrictos de continuidad del servicio, muchos componentes integrados y cambios que deben hacerse sin detener nada.

Diseña los sistemas de extremo a extremo, conectando software, infraestructura, interfaces, operación, requisitos y despliegue para que todas las piezas evolucionen de forma coherente. Aporta prácticas DevOps, automatización e integración y despliegue continuos, en equipos ágiles bajo el marco SAFe, donde el software se diseña no solo para desarrollarse, sino para desplegarse, monitorizarse y mantenerse de forma repetible y segura. Su experiencia en navegación y procesamiento en tiempo real, junto con su formación académica en IA, aprendizaje automático y optimización de algoritmos, le permite anticipar las dependencias que suelen causar problemas en las fases finales de un proyecto, y hace que las soluciones de IA sean lo bastante robustas para funcionar dentro de plataformas de alta disponibilidad.