Llevo tiempo dándole vueltas a cómo ha cambiado mi día a día desde que me especialicé como headhunter en el mundo del dato. Hablo a diario con empresas de todos los colores —desde e-commerce y fintech hasta gran consumo o sanidad— y todas me dicen lo mismo: necesitan exprimir su información para no quedarse fuera del juego. Pero si hay un sector que en los últimos años se ha convertido en mi cliente más exigente y recurrente, ese es sin duda el sector asegurador.
Al principio, cuando le proponías a un perfil top de datos irse a una aseguradora, a veces arrugaba la nariz. Pensaban en oficinas grises, burocracia y sistemas viejos. Hoy esa película ha cambiado por completo. Cuando gestiono un proceso para este sector, me encuentro con un volumen y una variedad de datos que muy pocos negocios manejan. Y lo más interesante: aquí el dato no es solo para vender más camisetas o medir clics en una web, es la base con la que se calcula el riesgo y se sostiene la rentabilidad del negocio.
Por eso, la pelea por el talento en seguros es encarnizada. Para que te hagas una idea de lo que se cuece ahí dentro, estos son los perfiles que más me piden y lo que realmente buscan cuando me llaman para cerrar una incorporación:
1. Los cimientos: Data Engineers y Arquitectos
Sin una buena infraestructura, todo lo demás son castillos en el aire. Las aseguradoras tienen un atasco brutal de información: conviven datos de sistemas con treinta años de historia con imágenes de peritajes de coche o datos en tiempo real de los sensores de un vehículo.
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Data Engineer: Es la petición más repetida en mi teléfono. Necesitamos gente capaz de construir las «tuberías» por las que fluyen los datos sin que se rompan ni se pierda nada por el camino. Si las tuberías fallan, el resto del equipo se queda de brazos cruzados.
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Data Architect: Es quien diseña el plano de la casa. Decide cómo organizar la nube (AWS, Azure o Google) y cómo conectarla con los servidores tradicionales para que todo funcione rápido aunque entren millones de datos a la vez.
2. Los que predicen el futuro: Data Scientists y MLOps
Aquí es donde suelo tener las conversaciones más peleadas, porque la competencia con otros sectores es brutal. Lo bueno de ofrecer un proyecto en seguros a un científico de datos es que el impacto de sus modelos se ve de verdad.
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Data Scientist: Se dedican a crear algoritmos que le dicen a la empresa qué va a pasar antes de que ocurra:
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Ajustar precios al detalle: Calcular cuánto cobrar por una póliza mirando patrones de conducta reales y no solo la edad o la ciudad.
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Cazar el fraude a tiempo: Detectar partes sospechosos o tramposos antes de soltar la indemnización.
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Evitar que los clientes se vayan: Anticiparse a quién tiene pinta de no renovar para ofrecerle algo interesante antes de que se marche a la competencia.
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MLOps / Machine Learning Engineer: Este perfil ha explotado en las búsquedas. Un modelo en una libreta de notas no sirve de nada; estos profesionales se encargan de conectarlo con la app de la aseguradora o con la pantalla del tramitador para que tome decisiones al instante.
3. Los traductores del dato: Analysts y gente de BI
Tener los mejores números no sirve de nada si el jefe de departamento no los entiende. Aquí entran los perfiles con más visión de negocio.
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Data Analyst: Se enfoca en mirar lo que ya ha pasado para responder al «por qué». Revisa qué ramo de seguro está dando pérdidas, por qué ha subido el coste medio de los arreglos o si una campaña de descuentos ha funcionado.
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BI Specialist: Son los artistas del orden. Diseñan paneles visuales muy intuitivos (con Power BI o Tableau) para que los directivos vean de un vistazo rápido cómo van las contrataciones, los siniestros o la rentabilidad del mes.
4. La gran joya de la corona: El Actuario de Datos
Si hay una búsqueda que me saca canas pero que da un gustazo enorme cerrar, es la del Actuario de Datos.
El actuario de toda la vida es un hacha con la estadística clásica y conoce la ley del seguro al milímetro. El científico de datos maneja código informático y aprendizaje automático como nadie. Encontrar a una persona que tenga ambas cosas es como dar con un unicornio, pero las aseguradoras se los rifan. Son los únicos capaces de hacer modelos modernísimos asegurándose de que cumplan a rajatabla con la regulación y las reservas de dinero que exige el Estado.
5. El control y la visión de producto: Governance y Product Owners
Con datos tan delicados como informes médicos de seguros de salud o historiales financieros, no se puede jugar.
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Data Governance Manager: Es el perfil que vela por la privacidad y la ética. Se asegura de quién puede tocar qué dato, evita multas astronómicas por temas de protección de datos y garantiza que la información esté limpia y sea de fiar.
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Data Product Owner: Hace de puente entre los desarrolladores y la parte comercial. Prioriza qué proyectos de datos se hacen primero para que la empresa recupere la inversión lo antes posible.
¿Hacia dónde va todo esto?
Al final, mi trabajo como headhunter dentro de Iwantic en este campo no consiste solo en enviar currículums con una lista de herramientas aprendidas. Consiste en encontrar profesionales que, además de saber tirar líneas de código, entiendan qué dolor de cabeza están resolviendo a la compañía. Y las aseguradoras que antes se adaptan son las que entienden que para atraer a esta gente no basta con poner dinero sobre la mesa: hay que darles proyectos retadores, herramientas de última generación y voz para cambiar las cosas.
