Chief Data & AI Officer

Para gestionar la contratación de un director de datos e inteligencia artificial (Chief Data & AI Officer) o un director de datos (Chief Data Officer), lo primero es conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, y debe adaptarse a su contexto específico.

El Chief Data & AI Officer (CDAO) es responsable de la estrategia global de Datos e IA de la organización. Su rol consiste en liderar la transformación data-driven, creando valor para las unidades de negocio internas, los socios externos y los clientes finales, con un enfoque en el crecimiento de ingresos (top line), la innovación y la excelencia operativa. Debe diseñar una organización ágil, conectada con la dirección, las unidades de negocio y los socios, al tiempo que desarrolla una fuerte cultura de producto en Datos e IA.

Responsabilidades principales

a. Definición y liderazgo de la estrategia de Datos e IA

Alineación estratégica: elaborar una hoja de ruta de Datos e IA alineada con prioridades del negocio y gestionada en coordinación con la dirección.
Creación de valor: priorizar iniciativas de alto impacto (nuevos productos, optimización de procesos, experiencia de cliente) y medir el valor a largo plazo.

b. Gobernanza y cumplimiento de datos

Marco de gobernanza: establecer normas de calidad, seguridad, accesibilidad y metadatos.
Cumplimiento y ética: garantizar que el uso de datos e IA cumpla con regulaciones (RGPD, AI Act) y estándares éticos, en colaboración con compliance y legal.

c. Organización y liderazgo de equipos

Estructuración: crear equipos centrales (Data Office) y descentralizados en las unidades de negocio, definiendo roles clave (Data Stewards, Product Owners, CDAIO locales).
Desarrollo de talento: atraer, motivar y capacitar a los mejores perfiles en data science, data engineering e IA.

d. Cultura de producto y colaboración

Cultura de producto Data & AI: impulsar prácticas de descubrimiento, entrega y medición de adopción, asegurando customer success.
Colaboración transversal: trabajar con CTO, Cloud Data Platform, socios externos y comunidades internas para fomentar adopción e innovación.

e. Ejecución y entrega de soluciones

Centro de Excelencia (CoE): dirigir equipos ágiles multidisciplinarios (data scientists, ingenieros de datos, ML engineers, product owners) en la entrega de casos de uso.
Monitoreo de desempeño: gestionar plazos, presupuestos y KPIs para medir adopción e impacto de las soluciones.

f. Innovación y alianzas

Innovación tecnológica: seguir tendencias (IA generativa, edge computing) y evaluar su aplicabilidad.
Alianzas estratégicas: colaborar con proveedores tecnológicos, startups e instituciones académicas.
Alineación con stakeholders: presentar la estrategia a directivos, inversores y reguladores, promoviendo casos de éxito y buenas prácticas.

Habilidades clave

a. Estratégicas y de negocio

Visión holística para alinear la estrategia Data & AI con la estrategia global.
Profundo conocimiento sectorial para identificar palancas de valor.

b. Expertise técnica

Ciencia de Datos & IA: ML, DL, NLP, MLOps y herramientas como Python, TensorFlow, PyTorch.
Ingeniería de Datos & Cloud: arquitecturas modernas (data mesh, data fabric, cloud) y plataformas (Databricks, Snowflake).
Gobernanza & Seguridad: experiencia en gestión de calidad, metadatos y cumplimiento normativo.

c. Liderazgo y soft skills

Liderazgo transformacional para inspirar equipos multidisciplinarios.
Comunicación efectiva para traducir complejidad técnica a audiencias de negocio.
Gestión del cambio para guiar la transformación cultural y superar resistencias.

Ejemplos de logros concretos

Transformación data-driven: implementación de una plataforma unificada de datos, reduciendo costos operativos mediante automatización y analítica predictiva.
Despliegue de IA: industrialización de modelos de machine learning para optimizar supply chain o personalizar experiencias, con impacto medible en ingresos.
Cultura de producto: creación de roadmaps claros y fuerte adopción de productos de Datos & IA en unidades de negocio.
Gobernanza & cumplimiento: establecimiento de un marco robusto que reduce riesgos regulatorios y de seguridad.