Conocé a Fernando Yu: de la economía a la innovación en seguros climáticos

Tenés una trayectoria que combina economía, tecnología y datos. ¿Cómo fuiste construyendo ese camino y en qué momento decidiste enfocarte en problemas vinculados al riesgo climático?

Luego de mi doctorado, me fui a trabajar al FMI. Fue una experiencia desafiante, exigente y muy técnica, pero un poco alejada de la implementación. En ese momento, se me ocurrió crear un “FMI para ciudades”, que estuviera más cercano a la práctica diaria y dialogara con intendentes, planificadores urbanos, sindicatos y empresas.
Así armé Aretian, una startup que aplica ciencia de datos al análisis urbano. Trabajamos con ciudades como Barcelona y Monterrey, y también en Arabia Saudita. En Aretian nos volvimos expertos en análisis de datos geoespaciales. Sin embargo, nos costó escalar, porque dedicábamos gran parte de nuestro tiempo a hacer consultoría.
En paralelo, conversaba muy seguido con un colega que estaba diseñando seguros para proteger a productores agrícolas frente a eventos climáticos. Ahí surgió la idea de disparar el pago de los seguros con datos satelitales, para hacerlo más barato, objetivo y escalable. Así nació Suyana.

Hoy, como cofundador y CTO de Suyana Climate Insurance, estás desarrollando seguros paramétricos basados en datos. ¿Qué oportunidad viste en ese modelo y por qué creés que es relevante para la región?

Todos los años, catástrofes naturales como sequías e inundaciones destruyen 300 mil millones de dólares en valor. Y este número ni siquiera incluye las vidas humanas. A nivel mundial, el 70% de estas pérdidas no tiene ningún tipo de cobertura: recaen directamente sobre familias, empresas y productores. En el mundo emergente, este gap puede llegar al 90%.
Al mismo tiempo, estamos presenciando una revolución en la tecnología satelital y de sensores, con mayor resolución y cobertura. Entonces, la pregunta es: ¿cómo puede ser que estos eventos se repitan cada vez con mayor frecuencia y todavía no tengamos una respuesta efectiva?
Suyana nació con la idea de que podemos utilizar tecnología de punta para resolver dos problemas fundamentales del seguro: la confianza y el precio. Ofrecemos seguros basados en datos objetivos medidos por satélites y radares, y nuestra tecnología escalable nos permite ofrecer primas competitivas. En este contexto, estamos terminando de cerrar una ronda pre-seed de 1,5 millones de dólares, lo que nos permite acelerar el desarrollo y la expansión del modelo.

Liderás equipos de ingeniería, data science y producto. ¿Qué desafíos implica transformar modelos complejos (machine learning, GIS) en soluciones escalables y aplicables al negocio?

Mis dos principales desafíos son: cómo mantener al equipo de R&D motivado, a pesar de que no todos los intentos se convierten en resultados, y cómo mantener el producto lo suficientemente simple como para que lo entienda un potencial cliente.
En el primer punto, mi carrera académica me dio la templanza para entender que el ritmo de la investigación no es el mismo que el del resto de la empresa. Construir una startup es dar dos pasos hacia adelante y uno hacia atrás. Pero construir una startup de innovación es dar diez pasos hacia adelante y nueve hacia atrás. Y esos nueve pasos son fundamentales.
Gracias a ese proceso, hoy estamos muy cerca de lanzar el primer seguro de inundación basado en datos satelitales para el Cono Sur.

El segundo desafío es lo que en la industria se conoce como “explainability”: la capacidad de explicar un modelo en términos simples. Tu modelo puede ser el mejor del mundo, pero si no lo entienden ni el cliente ni el regulador, tiene los días contados. En Suyana ponemos mucho esfuerzo en desarrollar modelos de frontera que sean, al mismo tiempo, explicables.

Venís de experiencias en el IMF, Harvard y QuantCo. ¿Qué aprendizajes de esos entornos te resultaron más útiles al momento de construir una startup desde cero?

El FMI me enseñó a pensar en grande, a plantear problemas a escala de países y no de proyectos. QuantCo me mostró que un equipo pequeño, pero altamente capacitado, puede lograr muchísimo.
La vida académica, por su parte, me dio templanza, capacidad de concentración y la comprensión de que muchas veces el valor se construye en silencio. Tanto la investigación como la construcción de una startup tienen algo en común: son procesos bastante solitarios. Tenés que aprender a lidiar con la ansiedad, imponer tu propia disciplina y hacerte cargo de tus decisiones.

Trabajaste tanto en investigación académica como en el sector privado. ¿Cómo cambia la forma de tomar decisiones cuando pasás de generar conocimiento a construir producto?

En su libro Thinking, Fast and Slow, Daniel Kahneman habla de dos modos de pensamiento: el rápido (intuitivo, eficiente) y el lento (deliberado, analítico y costoso).
En la academia, predominan las decisiones en modo lento: todo pasa por revisión, evidencia y consenso. Y está bien, porque desarrollar ideas nuevas requiere tiempo.
En una startup, en cambio, el costo de no decidir puede ser quebrar. Necesitás operar en modo rápido: testear, iterar y estar cerca del cliente.
Pero en una startup de innovación como Suyana —donde los modelos pueden determinar si un productor cobra o no— no podés vivir solo en modo rápido. Necesitás alternar: moverte rápido para responder a la urgencia y moverte lento para innovar y construir valor. El desafío está en saber cuándo usar cada modo.

El foco de Suyana está en Latinoamérica y Estados Unidos. ¿Cómo pensás la escalabilidad de este tipo de soluciones en contextos tan distintos?

Estados Unidos es un mercado más grande, pero también más complejo. En el corto plazo, vemos más oportunidades en el mundo emergente.
Fintech fue exitoso en estos contextos porque permitió incorporar al sistema financiero a millones de personas sin acceso previo. Suyana busca hacer algo similar en el mundo de los seguros: aplicar tecnología para llegar a quienes hoy no tienen cobertura. Y hoy, esa oportunidad está principalmente en Latinoamérica.

Mirando tu paso por UdeSA, ¿qué herramientas o formas de pensar sentís que fueron clave en tu desarrollo profesional?

Fui, soy y seré siempre un apasionado de la economía gracias a UdeSA. Si tuviera que enumerar todo su impacto en mi formación, no terminaría nunca: desde la primera clase de Economía I con Juan Carlos de Pablo hasta Econometría Avanzada en la Maestría con Walter Sosa Escudero.

Pero si tuviera que sintetizarlo, diría: capacidad de análisis, habilidad para razonar problemas desde cero, perder el miedo a hacer preguntas “estúpidas” y crecer en una comunidad de emprendedores muy activa.

Para quienes hoy quieren meterse en tecnología, datos e impacto, ¿qué habilidades o experiencias recomendás priorizar?

STEM: matemáticas, estadística y programación. Hoy está de moda decir que, con la inteligencia artificial, estos campos pierden relevancia. No estoy de acuerdo.