InfoJobs · Adevinta — España
Gobernanza de datos con IA generativa en la mayor plataforma de empleo de España
InfoJobs, la principal bolsa de empleo de España, afrontaba un reto complejo: escalar su madurez de datos sin interrumpir operaciones ni generar resistencia interna. Lo que hicimos fue distinto: usamos IA generativa no solo como herramienta técnica, sino como palanca de adopción y cambio organizacional.
tiempo de
documentación
onboarding
más rápido
activos
documentados
ahorro anual
proyectado
equipo autónomo
tras el proyecto
El proyecto
InfoJobs (grupo Adevinta) había crecido de forma exponencial. Su infraestructura de datos había escalado a la misma velocidad, pero la gobernanza, la documentación y las prácticas estandarizadas se habían quedado atrás.
El momento era además especialmente crítico: InfoJobs estaba a punto de constituirse como entidad legal independiente, lo que exigía traducir el framework global de gobernanza de Adevinta a su propia realidad operativa, sin disrupciones.
El problema: 4 puntos de dolor críticos
1. Falta de claridad estratégica
Múltiples iniciativas de datos corrían en paralelo sin visión unificada ni framework de priorización. Los equipos no sabían qué prácticas de gobernanza adoptar primero ni cómo secuenciar la implementación.
2. Deuda de documentación
Años de crecimiento rápido habían creado lagunas significativas en la documentación de Redshift y Databricks. El conocimiento tribal dominaba, generando cuellos de botella y puntos únicos de fallo en el onboarding de nuevos miembros del equipo.
3. Resistencia al cambio
Intentos anteriores de implementar gobernanza habían fracasado por una gestión del cambio deficiente. Los equipos percibían la gobernanza como burocracia en lugar de estructura que añade valor, creando resistencia pasiva a los nuevos procesos.
4. Brecha técnico-negocio
Ingeniería de datos y stakeholders de negocio hablaban idiomas distintos. Las soluciones técnicas se proponían sin considerar totalmente la dinámica organizacional, mientras que los requisitos de negocio no se traducían en hojas de ruta técnicas del dato accionables.
La solución: IA generativa al servicio del cambio organizacional
El elemento diferencial no fue la tecnología en sí, sino la metodología. En lugar de imponer un framework técnico de arriba abajo, la apuesta fue usar IA generativa como palanca de adopción y transferencia de conocimiento.
Contenido educativo generado con IA
Materiales de onboarding personalizados por rol y nivel técnico, generados con Claude y Gemini Pro, para acelerar la adopción de dbt + Elementary. Incluía tutoriales interactivos, FAQs y guías de resolución de problemas adaptadas a cada perfil.
Documentación automatizada
Flujos de trabajo asistidos por LLMs que analizaban los esquemas de Redshift y Databricks, generaban borradores de documentación que los ingenieros refinaban, y validaban la coherencia entre activos. Resultado: reducción del 80% en el tiempo de documentación.
Comunicación por perfil de stakeholder
Análisis de tickets JIRA y comunicaciones pasadas para identificar patrones en iniciativas de cambio exitosas frente a fallidas. Generación de estrategias de comunicación personalizadas por grupo y simuladores de impacto de la gobernanza para visualizar el ROI en su contexto específico.
Activos técnicos fundacionales
Más allá de la capa de IA, se entregaron los cimientos técnicos del framework:
- ADRs (Architectural Decision Records) formalizados para las decisiones de 2025 en adelante
- Golden Path 2025-26 alineado con los objetivos estratégicos de InfoJobs
- Hoja de ruta de integración de DBT con hitos trimestrales
- Documentación completa de Redshift y Databricks
- Definición inicial de Skills de Claude Code para el equipo interno, usables de forma autónoma
Stack tecnológico
Gobernanza de datos: dbt, Elementary, Unity Catalog
Capa de IA Generativa: Claude API (generación de templates y skills), Gemini Pro (análisis de documentación)
Almacenamiento y procesamiento: Redshift, Databricks
Gestión del conocimiento: Confluence, JIRA (con búsqueda semántica y resúmenes autogenerados)
Impacto cuantificable
Eficiencia operativa
- 80% de reducción en tiempo de documentación: de 4 horas a menos de 1 hora por pipeline.
- 90% mayor velocidad en creación de ADRs: de 2+ días a completarlos en el mismo día.
- 4x de mejora en velocidad de onboarding: de 8 semanas a 2 semanas hasta productividad plena.
Calidad del framework
- 400+ activos de datos documentados, cuando antes menos del 30% tenía documentación adecuada.
- 90% de cobertura de ADRs sobre decisiones arquitectónicas relevantes de 2025.
- 60% de adopción de dbt + Elementary en la fase piloto en los procesos establecidos.
Valor estratégico
- Hoja de ruta de 18 meses con iniciativas priorizadas y hitos trimestrales.
- 75% del equipo confiado en continuar las prácticas de forma autónoma tras el proyecto (frente al 40–50% habitual en otros proyectos de consultorías externas).
- Reducción estimada del 20% en tiempo de resolución de incidentes de datos.
- 80.000€ de ahorro anual proyectado por optimización de infraestructura y mejor observabilidad.
- La metodología ha sido estudiada y tomada como prototipo para ser replicada en otras legal entities del grupo Adevinta.
Por qué este enfoque funciona donde otros fallan
La razón principal por la que las iniciativas de gobernanza fracasan no es técnica: es la resistencia organizacional. Este proyecto demuestra que cuando se usa IA para eliminar fricción en el trabajo del conocimiento, y no para sustituir el juicio humano, la adopción se acelera radicalmente.
El framework no quedó en un cajón. Dos meses después del cierre del proyecto, el equipo interno continuaba ejecutando la hoja de ruta definida, con herramientas de IA que siguen usando de forma independiente y más de 400 activos documentados que se siguen acumulando en valor.
La IA generativa no es un sustituto del expertise en datos. Es la capa que hace que ese expertise se transfiera más rápido, más lejos y con menos fricción.
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