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%.

Cuándo contratar un Head of Data & AI (y no un Chief Data & AI Officer)

La pregunta más frecuente sobre este rol es la misma que para el Chief Data & AI Officer, pero vista desde el otro lado: ¿esta empresa necesita ya un C-level de datos, o todavía no?

El Head of Data & AI encaja cuando:

La empresa quiere lanzar o consolidar su estrategia de datos e IA, pero su tamaño no justifica todavía un comité de dirección dedicado a ello.
Se necesita un perfil con participación directa en el diseño y despliegue de soluciones, no solo en la estrategia.
El reporting puede hacerse a una dirección general, a un CTO o a un CFO, sin necesidad de un asiento propio en el comité ejecutivo.

Si la organización ya tiene varias unidades de negocio con necesidades de datos distintas, presupuesto propio significativo y necesita una voz al nivel del comité de dirección, probablemente el rol adecuado sea un Chief Data & AI Officer, no un Head of Data & AI.

Por qué este perfil es difícil de encontrar en España

Encontrar un buen Head of Data & AI en España tiene una dificultad particular: el perfil ideal debe ser a la vez práctico (capaz de participar en el diseño de soluciones) y capaz de liderar un equipo y dialogar con el negocio.

Muchos candidatos técnicos senior (data engineers, data scientists con experiencia) nunca han gestionado un equipo ni han tenido que defender un roadmap ante la dirección.
Los perfiles que ya han liderado equipos de datos suelen aspirar directamente a un puesto de Chief Data Officer en una empresa más grande, lo que reduce la disponibilidad para roles de tamaño intermedio.
En empresas medianas, el mandato del puesto no siempre está bien definido antes de iniciar la búsqueda, lo que dificulta atraer a los mejores candidatos.

Errores comunes al contratar un Head of Data & AI

Confundir el perfil con un Data Engineer o Data Scientist senior, sin evaluar su capacidad real de liderazgo y de diálogo con el negocio.
No definir si el rol será principalmente operativo o si incluirá también responsabilidades de gobernanza y estrategia.
Subestimar la cultura data-driven existente en la empresa: contratar a alguien excelente técnicamente en un entorno que no está preparado para adoptar sus recomendaciones.
No verificar referencias sobre la capacidad de construir y retener un equipo, no solo sobre el conocimiento técnico individual.

Cómo evaluamos a un candidato a Head of Data & AI en Uman Partners

Uman Partners es un cabinet internacional de Executive Search dedicado exclusivamente a los roles de Data & IA desde 2012. Guillaume Léorat, responsable de la región Iberia, es PhD en estadística, antiguo Chief Data Officer y practicante senior de Data & IA. Para un perfil tan operativo como el Head of Data & AI, esto es especialmente relevante: la evaluación técnica la realiza alguien capaz de distinguir un candidato que realmente ha construido soluciones de datos e IA de uno que solo las ha supervisado de lejos.

El proceso combina:

Evaluación técnica práctica sobre arquitectura de datos, herramientas (Snowflake, Databricks, Power BI, Python) e implementación de soluciones de IA.
Evaluación de la capacidad de liderazgo de equipo mediante nuestra metodología EBI, complementado con referencias específicas sobre formación y retención de talento.
Validación de casos reales de impacto en el negocio, no solo de conocimientos técnicos teóricos.

Como profesionales del dato, estamos conectados de forma natural con los mejores perfiles del mercado español, muchos de los cuales no buscan activamente un nuevo puesto.

Hablar con un experto en reclutamiento de Head of Data & AI