Entrevista con Miquel Flores

Miquel Flores es ingeniero informático y pionero en ciberseguridad desde finales de los 90. Tras fundar Alt17 y liderar proyectos de desarrollo móvil, pasó a dirigir el área de datos en Simon (2022‑2024), donde junto a su equipo crearon una plataforma analítica ‘multicloud’ y un motor de predicción de stock. Desde 2025 actúa como Director of Data en Holafly, impulsando la estrategia de IA y la integración de datos para mejorar la experiencia de viajeros globales.

Arrancamos esta conversación en el año 2008, cuando iniciaste tus estudios en Ingenieria Informática. ¿Tenías clara tu vocación?

Sí, clarísima. Empecé a programar en 1989, con 9 años y un PC XT-8086. En un primer momento fui muy autodidacta. Los ordenadores siempre han estado presentes en mi vida. Me encantaba aprender cómo funcionaban, y resolver problemas usando la tecnología siempre me ha movido mucho. Empecé mis estudios en informática tarde, porque empecé a trabajar como programador, gracias a mis conocimientos previos, en diferentes compañías y decidí estabilizar mi vida profesional antes de continuar con mis estudios a partir de los 25 años, en el 2005. ¡Lo hice al revés que los demás!

¿Y qué recuerdas de los primeros años de tu carrera profesional?

Mi primer trabajo real fue en 1997 como desarrollador de software. Por aquel entonces estaba muy interesado en la cyberseguridad, y empecé a trastear muchísimo con las primeras distribuciones de Linux. Durante esa época y los años siguientes me dediqué en cuerpo y alma a mi formación. Casi todo lo que aprendía lo aplicaba en mis puestos de trabajo y en publicar artículos de divulgación en revistas de seguridad informática. 

Más adelante te adentraste en el mundo de la programación de Apps. ¿Qué te llevo a dar el paso? 

En 2008 me lancé a comenzar una aventura por mi cuenta llamada Alt17. La idea inicial era ayudar a las empresas a migrar sus sistemas a soluciones de software libre, pero al final el mercado te pone en tu sitio, y acabamos haciendo lo que mejor se nos daba: la programación. Durante la explosión de los smartphones, entre el año 2009 y 2010 (después de la salida del iPhone 3G), vi la revolución que esto supondría a nivel tecnológico, y en seguida me formé para poder desarrollar aplicaciones para smartphones. Poco después de mi formación, la demanda de desarrollos para Android superó a la del desarrollo web.

¿Y en qué momento comenzó tu idilio con el mundo de los Datos? 

Pues hace relativamente poco. Empecé mi etapa en Simon en 2021, como responsable del Departamento de Software. Nos dedicábamos a desarrollar los sistemas de control de las gamas domóticas de este fabricante, y lo hacíamos end-to-end: desde el backend en cloud, hasta la programación de los dispositivos embedded e IoT, pasando por los frontends web y app. Durante un momento de transición de la empresa a principios de 2022, la dirección me propuso crear el departamento de análisis de datos. Hasta entonces no había estado centrado formalmente en datos, pero acepté el reto con mucho entusiasmo.

Hablemos de tu etapa en Simon, durante la que ejerciste de Chief Data Officer entre 2022 y 2024. ¿Cuáles fueron los grandes proyectos en los que trabajaste?

Simon es una multinacional con varias filiales alrededor del mundo, algunas de ellas adquiridas, lo que la convierte en una compañía con un ecosistema de datos bastante heterogéneo. El reto sobre todo consistía en construir una plataforma analítica que diera servicio a esta disparidad, dando un dato fresco y sin interrumpir las operaciones.

Empezamos poniendo orden en los datos financieros centralizándolos y normalizándolos independientemente de su ERP de origen. Esto nos permitió hacer informes, validados y actualizados automáticamente, sobre las ventas netas y los márgenes brutos, EBITDA, riesgos de crédito, OPEX/CAPEX, etc.

En paralelo fuimos mejorando la parte de reporting de operaciones. Estoy particularmente orgulloso sobre el producto de datos de Stock, con el que fuimos capaces de montar un sistema de predicción de compras para optimizar el stock almacenado, cosa que ayudó mucho a optimizar el flujo de caja de la compañía. Además de eso, en esta área, analizábamos datos relativos a la producción de nuestras fábricas y máquinas (como el OTD, OEE/TRS, PCIR, etc.). 

Además, una vez empezamos a tener volumen de información oficial y validada, construimos un catálogo de datos y diseñamos planes de formación para nuestros usuarios, de tal manera que fueran lo más independientes posible a la hora de consultarlos.

¿De qué te sientes más orgulloso de esta etapa?  

A nivel técnico, de construir una plataforma de análisis de datos optimizada y que diera respuesta rápida a casi cualquier problema de negocio. 

A nivel personal, de darle forma a un gran pequeño equipo de personas en el que cada uno daba lo mejor de sí mismo, y lo hacíamos muy a gusto. Unir a ese equipo fue lo mejor que hice para que Simon pudiera avanzar en su analítica.

¿Qué stack tecnológico utilizabais?

Cuando tomé las riendas, lo poco que había estaba basado en AWS en una base de datos PostgreSQL. Lo primero que hice fue evaluar diferentes stacks dependiendo de las necesidades y los objetivos del negocio. Al final fue Google Cloud quien se llevó el gato al agua. Intentamos ser lo más agnósticos posibles del hyperscaler, así que usábamos soluciones standard cuando podíamos, tales como Composer (Airflow) y DBT. 

A menudo, en un rol de CDO, aparecen retos variopintos: cultura poco data-driven, gente de negocio que desconfía de los datos, etc. En tu caso ¿cual fue el gran obstáculo en esta etapa en Simon?

Ya lo has dicho. La cultura 😁. Como dijo Peter Drucker, “la cultura se come a la estrategia para desayunar”. En una organización, lo más importante, son las personas y sus dinámicas, lo que hace que las actitudes sean clave. Cambiar ‘mindsets’ de una empresa centenaria e industrial, es difícil.

Después de tu etapa en Simon, sé que estuviste investigando sobre la AI Act. ¿Qué recomendaciones le darías a una organización que quiere conocer mejor cómo cumplir con el marco normativo?

Que se pongan en contacto con consultoras especializadas. La IA ya está aquí, y estará presente de manera exponencial en las compañías. Nos exponemos a grandes riesgos, tanto éticos, culturales, de reputación, de privacidad y económicos si no tenemos en cuenta el ‘compliance’ y la regulación, especialmente si la empresa se dedica a temas de IA.

Mi sensación es que en los últimos meses, en parte debido a los cambios geopolíticos, la importancia de la AI Act se está diluyendo. ¿Qué opinas al respecto?

Estoy de acuerdo en que no se habla tanto de ello, principalmente porque el período de sanciones acaba de entrar en vigor este mismo agosto y aún no ha habido ninguna sanción significativa. Las autoridades y administraciones todavía se están organizando para investigar, comunicar y sancionar. Se empezó a hablar mucho al principio, cuando la publicaron, pero su aplicación se ha realizado en tramos bastante espaciados, lo que hace que la atención se diluya. Posiblemente el marco geopolítico actual también ha eclipsado todo esto, pero no por ello va a dejar de aplicarse ni de ser importante.

En enero de 2025, iniciaste tu andadura como Director of Data en Holafly. Para quien no conozca la empresa ¿puedes resumir brevemente a que se dedica Holafly?

Holafly se dedica a ofrecer tranquilidad a los viajeros de todo el mundo, principalmente ofreciendo conectividad móvil en casi todos los destinos mundiales, a un precio asequible y con datos ilimitados, aunque estamos ampliando nuestro catálogo de servicios.

¿Cuáles son tus grandes responsabilidades? ¿Y qué grandes proyectos tienes a la vista en los próximos 12 meses?

Mi principal función es encargarme de la estrategia de análisis de datos e implementación de IA en la compañía. Para ello coordino un equipo de personas muy techies, y a la vez hablo constantemente con los directores y managers de negocio para alinear estas tecnologías con sus necesidades. Nuestra principal misión es dar a negocio datos actualizados sobre los procesos del mismo, automatizar procesos, construir estructuras de datos consultables o que puedan ser la base de modelos de IA, coordinarnos con tecnología para optimizar recursos, etc.

Cuéntame un poco los detalles de las personas que forman tu equipo (perfiles, etc) y también del stack tecnológico que utilizáis

Tenemos perfiles analíticos que se dedican a representar visualmente la información, ingenieros que desarrollan y despliegan las tecnologías necesarias para construir esa información, y varios managers que gestionan el día a día de las tareas técnicas. También estamos colaborando con un científico de datos que nos ayuda con la implementación de modelos de IA. Esta figura, durante 2026, estará cada vez más presente y ampliaremos equipo con perfiles más orientados a la IA.

Pregunta inevitable: ¿cómo estáis utilizando o planéais utilizar la IA en Holafly? Tanto la parte generativa como la parte más clásica

Rstamos usando modelos predictivos de Machine Learning clásico para predecir consumos, lo que nos ayuda en varios procesos de operaciones y compras. En cuanto a la IA generativa, actualmente cierta cantidad de casos de Customer Service están atendidos por un modelo generativo. Esperamos expandir su uso durante el año que viene, tanto para este tipo de casos a cliente externo, como para montar un agente interno de consulta a datos de negocio.

Y fuera de Holafly ¿qué casos de uso de la IA te parecen más interesantes?

Para mí los agentes van a cobrar mucha importancia. Ya no se trata de generar texto o imágenes. Los agentes pueden actuar sobre documentos y sistemas, y accionar procesos, lo que va a llevar a las automatizaciones a otro nivel. La descarga de carga de trabajo para las personas se hará muy evidente.

En muchas organizaciones la relación entre los equipos de Tecnología y los equipos de Data no siempre es fluida. Habida cuenta que tú has estado navegando entre los dos mundos ¿cómo crees que se puede mejorar la colaboración entre estos dos equipos?

El CIO y el CDO deben irse de cañas a menudo 🤣

Hablando más en serio, no se trata de competir, sino de colaborar. En algunas ocasiones Tecnología y Data compiten por los recursos. Como en cualquier relación, cuando entiendes que en realidad somos un todo, trabajas para que haya mucha comunicación y predisposición por ayudar al otro, la cosa mejora. 

Y mirando hacia el futuro ¿qué grandes cambios crees que viviremos en los próximos 3-5 años en el campo de la IA, los Datos y la Tecnología?

Sinceramente, hace dos años no me imaginaba que a día de hoy íbamos a estar donde estamos, con esta explosión de IA generativa, así que quién sabe dentro de 5… Pero me aventuro con dos puntos.

1. Los agentes van a cambiar mucho la manera de trabajar en algunas áreas. Cuando se le den ciertos mandos a la IA generativa, la eficiencia y productividad puede pasar a la siguiente pantalla.

2. A más largo plazo, veo que la conjunción GenAI + robótica puede crearnos escenarios que solo hemos visto en las películas de ciencia ficción. Algunos expertos vaticinan una distopía y un profundo cambio sociocultural. Espero que no sea para tanto, y si lo es, que sea para mejorar nuestra calidad de vida.