miguel ángel llorente · producto · datos · ia

Sobre mí

Ingeniero reconvertido en Product Manager. Lleva más de diez años construyendo productos B2B que tocan operaciones reales — sistemas IoT, plataformas de datos, agentes de IA — en sectores donde fallar tiene consecuencias: sanidad, logística marítima, ciberseguridad, banca.

Ha construido líneas de negocio desde cero, liderado equipos multidisciplinares y lanzado productos que no existían en su sector — incluyendo el primer producto de análisis conversacional del sector marítimo global. No gestiona features; construye capacidades.

Hoy trabaja en el problema que más le interesa: cómo llevar la automatización con IA a entornos industriales y empresariales de forma útil y fiable. No como experimento, sino conectada a procesos reales, con criterios de éxito claros, trazabilidad y adopción real.

Su ventaja es moverse cómodo entre el código, el negocio y el cliente. Traduce problemas complejos en productos accionables trabajando junto a equipos de ingeniería, datos y operaciones — especialmente cuando el reto exige que alguien lo entienda todo a la vez.

Otros intereses

Senderismo · Moto · Música folclórica · Huerto y jardín

Miguel Ángel Llorente
in · mallorentex · mallorentecmallorentec.eu
En qué puedo ayudarte
Product Management

PM embebido o consultoría para equipos de producto que necesitan estructura, roadmap o alguien que lleve el barco.

Coaching de producto

Acompañamiento a PMs y equipos que quieren mejorar su práctica: discovery, priorización, comunicación con stakeholders.

Revisión de innovación

Evaluación experta de proyectos I+D+i. Revisor acreditado en EQA y ACIE.

Automatización con IA

Diseño e implementación de flujos de automatización con agentes de IA conectados a procesos reales de negocio.

Definición de producto para I+D

Muchos proyectos de innovación tienen financiación pero no saben qué construir ni cómo validarlo. Ayudo a definir qué hay que hacer antes de empezar a hacerlo.

Talleres y evaluación de IA

Sesiones de trabajo para equipos que quieren empezar con IA o mejorar su stack: evaluación de herramientas y vendors, benchmarking de modelos, discovery de casos de uso y criterios de éxito reales. Entregable claro, sin compromiso largo.