Head of Data & AI

Para gestionar la contratación de un Head of Data & AI (que puede ser un responsable de datos – Chief Data Officer – para una pequeña entidad), lo primero es conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, y debe adaptarse a su contexto específico.

El Head of Data & AI es responsable de la estrategia y la implementación de iniciativas de Datos e IA en una pequeña o mediana empresa. Este rol combina responsabilidades estratégicas y operativas, con el objetivo de transformar los datos en valor para el negocio, garantizando la gobernanza, el cumplimiento y la innovación. A diferencia de un CDAO, este puesto es más operativo, con una participación directa en el diseño y despliegue de soluciones.

Responsabilidades principales

a. Definición e implementación de la estrategia de Datos e IA

Visión y hoja de ruta

Elaborar una estrategia de Datos e IA alineada con los objetivos del negocio, en colaboración con la dirección y los equipos operativos.
Priorizar las iniciativas según su impacto en el negocio (ej.: nuevos productos, optimización de procesos, experiencia del cliente).

Gobernanza de datos

Establecer políticas de gobernanza de datos (calidad, seguridad, accesibilidad) adaptadas al tamaño de la empresa.
Implementar procesos para garantizar el cumplimiento (RGPD, normas sectoriales).

b. Liderazgo y gestión de equipos de Datos e IA

Estructuración de equipos

Construir y dirigir un equipo multidisciplinario (científicos de datos, ingenieros de datos, analistas) o trabajar con recursos externos (freelancers, consultoras).
Definir roles y responsabilidades para una ejecución efectiva de los proyectos.

Desarrollo de habilidades

Formar y acompañar a los equipos en las buenas prácticas en Datos e IA.
Promover una cultura data-driven dentro de la empresa.

c. Desarrollo y despliegue de soluciones de Datos e IA

Diseño e industrialización

Supervisar el desarrollo de soluciones de Datos e IA (tableros, modelos predictivos, automatizaciones).
Industrializar las soluciones para un despliegue escalable y fiable (utilizando herramientas como Dataiku, Databricks o soluciones en la nube).

Colaboración con equipos de negocio

Trabajar en estrecha colaboración con los equipos de negocio para comprender sus necesidades y traducirlas en soluciones técnicas.
Proporcionar soporte continuo a los usuarios para maximizar la adopción de las herramientas.

d. Gestión de infraestructuras y herramientas

Arquitectura de Datos e IA

Seleccionar e implementar herramientas y plataformas adaptadas a las necesidades de la empresa (ej.: Snowflake, Power BI, Python, SQL).
Supervisar el mantenimiento y la evolución de la infraestructura de datos (data lakes, pipelines, bases de datos).

Seguridad y cumplimiento

Garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento de las regulaciones.
Implementar auditorías regulares para identificar y corregir riesgos.

e. Creación de valor y medición de impacto

Casos de uso prioritarios

Liderar proyectos de Datos e IA de alto impacto (ej.: personalización del cliente, mantenimiento predictivo, optimización de costos).
Medir y comunicar el ROI de las iniciativas para justificar las inversiones.

Innovación y vigilancia tecnológica

Seguir las tendencias en Datos e IA (ej.: IA generativa, automatización) y evaluar su relevancia para la empresa.
Experimentar con nuevas soluciones para mantener la competitividad.

f. Relación con las partes interesadas

Comunicación interna y externa

Presentar la estrategia y los logros de Datos e IA a la dirección y a los equipos de negocio.
Colaborar con socios externos (proveedores de tecnología, startups) para acelerar la innovación.

Gestión de expectativas

Alinear las expectativas de las partes interesadas con las capacidades reales del equipo y las herramientas.
Priorizar los proyectos en función de los recursos disponibles.

Ejemplos de logros concretos

Implementación de una plataforma de datos: Despliegue de una solución centralizada (ej.: Snowflake + Power BI) para mejorar el acceso a los datos y reducir los costos operativos en un 20%.
Despliegue de un modelo predictivo: Desarrollo e industrialización de un modelo de mantenimiento predictivo, reduciendo los tiempos de parada en un 15%.
Automatización de informes: Creación de informes automatizados para los equipos comerciales, aumentando la productividad en un 25%.