¿Qué vas a hacer?
Vas a ser la persona que está en el cliente ejecutando. El Activation Operator es el rol que convierte un
diagnóstico operativo en resultados medibles, trabajando codo con codo con los equipos internos del
cliente.
En la práctica, esto significa que vas a estar sentado con la persona que procesa facturas, con el
responsable de logística que gestiona todo desde un Excel, o con el controller que tarda tres días en
cerrar un mes. Tu trabajo es entender su operación real (no lo que dice el organigrama, sino lo que pasa
de verdad), identificar dónde se pierde tiempo y dinero, y construir soluciones que funcionen en
producción desde el día uno.
Seguimos un método concreto en cada proyecto: primero diagnosticamos (mapeamos procesos,
cuantificamos fricción, auditamos datos), después ejecutamos un piloto acotado con datos reales, lo
escalamos a producción y transferimos todo al equipo del cliente para que lo opere sin nosotros. Tú
estarás presente en todas esas fases, con un 80-90% de tu tiempo dentro del cliente.
Lo que construyas tiene que funcionar el lunes a las 8:00 con datos reales, no en una demo. Y lo que
entregues tiene que poder mantenerse sin ti. Si el cliente necesita llamarte para que funcione, hemos
fallado los dos.
¿Qué buscamos?
No buscamos un perfil técnico puro. Buscamos a alguien que entienda que los datos solo sirven si
responden a una pregunta de negocio. Alguien que cuando ve un proceso roto no espere a que le digan
que lo arregle, sino que ya esté pensando cómo.
Cuatro cosas no negociables: autonomía, curiosidad, capacidad de resolución y accountability. Si
necesitas que alguien te diga qué hacer cada día, esto no es para ti. Si ante un problema tu primer
instinto es buscar cómo resolverlo (no pedir más contexto), encajas. Y si cuando algo falla tu reacción es
“yo no lo validé bien” en vez de “la IA lo hizo mal”, definitivamente encajas.
NECESARIO
- Trabajar con IA como herramienta nativa. Claude Code, Cursor, Windsurf, vibe coding: aquí no es
un extra, es la forma en la que operamos. Si no trabajas ya con este tipo de herramientas, no encajas. No buscamos que “te interese la IA”, buscamos que ya la uses todos los días y que puedas
enseñarnos cómo.
- Workflows de IA repetibles que hayas iterado con el tiempo. No prompts sueltos: sistemas de
trabajo que evolucionan.
- Saber cuándo la IA se equivoca. Validar outputs, detectar errores, documentar limitaciones. Aquí
no se entrega nada sin revisar.
- Python funcional (pandas, automatización, scripting). No hace falta que seas senior, pero sí que
escribas código que funcione y se entienda.
- Power BI o BI equivalente (Tableau, Looker). Que sepas convertir datos en respuestas, no en
gráficos decorativos.
- SQL. No negociable.
- Capacidad de documentar tu trabajo de forma clara. Si no lo puedes explicar, no lo has entendido.
- Ganas reales de entender cómo funciona un negocio por dentro: márgenes, procesos, logística,
finanzas operativas. Los datos sin contexto de negocio son ruido.
SUMA PUNTOS
- Haber construido algo con IA que otros usen (un pipeline, una automatización, un dashboard que
funcione sin ti).
- Poder mostrar cómo ha evolucionado tu uso de IA en los últimos 6 meses. Nos importa la
trayectoria, no solo dónde estás hoy.
- Experiencia con datos financieros u operativos de empresa real (no académicos).
- Haber tocado ETL, pipelines de datos o integraciones entre sistemas.
- Contribuciones open source o proyectos personales visibles.
NO NECESITAS
- Título específico. Nos da igual si eres ingeniero, autodidacta o vienes de filosofía.
- Experiencia en consultoría. De hecho, si vienes con vicios de consultora grande, puede que te
cueste más.
Cómo funciona el proceso:
Nada de entrevistas de cinco rondas. Cuatro pasos, decisión rápida:
1. Aplicación. Un formulario corto donde nos cuentas cómo usas IA en tu trabajo, qué has construido,
y cómo ha evolucionado tu uso en los últimos meses. Si tienes un repo, un dashboard o un
proyecto visible, compártelo.
2. Conversación inicial. Para conocernos y ver si tiene sentido seguir. Ven preparado para
enseñarnos tu setup de trabajo con IA (puedes compartir pantalla, traer capturas o simplemente
describirlo). Te enviaremos contexto sobre Zero Ops antes de la reunión.
3. Prueba técnica (48-72 horas) basada en un caso operativo real con datos de verdad. Queremos ver
cómo piensas, cómo resuelves, cómo comunicas y cómo trabajas con IA. Te pediremos que
compartas tu proceso (screen recording, log de Claude Code o similar), no solo el resultado final.
Un resultado imperfecto con buen proceso de iteración es mejor señal que un resultado pulido sin
proceso visible detrás.
4. Si encaja: 2 semanas de shadowing en un proyecto real con cliente. Semana 1 supervisada, semana
2 autónoma. Te daremos acceso a nuestros sistemas y un briefing completo antes de empezar.
Condiciones
- Nivel junior. Remuneración competitiva acorde a experiencia, con componente variable por
proyecto.
- 80-90% del tiempo es trabajo directo con cliente.
- Herramientas: Claude Code, Power BI, Cursor/Windsurf, Python. Trabajamos dentro del ecosistema
de IA, no al lado.
- Crecimiento real: estás entrando como la primera persona técnica de un equipo que se está
construyendo.
Qué evaluamos
Transparencia total. Medimos cuatro cosas en cada fase del proceso.
- AI Mindset. Ante un problema, tu instinto es construir una solución, no esperar instrucciones.
- AI Strategy. Sabes cuándo usar IA y cuándo no. Eliges herramientas con criterio, no por moda.
- AI Building. Construyes cosas que funcionan en producción. Sistemas repetibles, no demos bonitas.
- AI Accountability. Asumes responsabilidad sobre el output de la IA. Validas, corriges, documentas.
Y sobre todo, nos fijamos en tu trayectoria: cómo ha evolucionado tu uso de IA, qué has probado y
abandonado, y hacia dónde vas. Alguien que lleva meses usando las mismas herramientas de la misma
forma es un perfil distinto a alguien que experimenta activamente y construye sobre lo que aprende.
Si lo prefieres, escríbeme directamente:
[email protected] ????
Zero Ops es un socio de activación operativa. Entramos en organizaciones con problemas reales de
operaciones, demostramos que se pueden resolver, transferimos la capacidad al equipo interno y nos
vamos. Si después necesitan llamarnos para que funcione, hemos fallado.
No somos una consultora. No vendemos decks. No facturamos horas por calentar silla. Nuestro éxito se
mide con una pregunta: después de irnos, ¿puede el equipo del cliente modificar lo que hemos
construido sin nosotros?
Nuestro método sigue un orden estricto: eliminar lo que sobra, estandarizar, simplificar, automatizar y
solo entonces aumentar con IA. La mayoría de los problemas se resuelven antes de llegar al último paso.
El contexto
Tenemos los sistemas, el método y los resultados demostrados en empresas industriales reales. Lo que
nos falta es la primera persona que se incorpore al equipo técnico para escalar esto.
