La IA amplía el papel del CIO: además de operar tecnología, debe conectar prioridades del negocio con datos, plataformas, gobierno y resultados medibles. No exige crear un puesto de Chief AI Officer (CAIO) en cada empresa; exige que haya autoridad clara para coordinar la IA, controlar sus riesgos y decidir qué iniciativas merecen escalar.
De operador de tecnología a integrador de resultados
La irrupción de la IA no elimina las responsabilidades tradicionales del CIO sobre infraestructura, arquitectura, seguridad y operaciones. Añade una labor transversal: trabajar con las áreas de negocio para identificar problemas que la IA pueda resolver, facilitar las capacidades técnicas necesarias y establecer controles desde el diseño hasta el despliegue.
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El punto de partida debe ser el resultado empresarial, no la herramienta. Philippe Rambach, Chief AI Officer de Schneider Electric, lo resume así: “AI always starts with a business need, not the technology.” El ejemplo, publicado por IBM Think, ilustra una orientación de liderazgo; no demuestra por sí solo que una estructura organizativa concreta produzca mejores resultados.
Ese trabajo convierte al CIO en socio de áreas como operaciones, servicio al cliente, finanzas, ventas y recursos humanos. Puede reducir duplicaciones y acordar estándares compartidos sin obligar a que TI tome cada decisión de uso. Gartner ya describía para 2024 modelos de CIO que incluían el co-liderazgo y la co-entrega de iniciativas digitales, además del perfil de operador tradicional.
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Qué oportunidades abre para el CIO
Traducir prioridades en casos de uso
El CIO puede ayudar a definir primero qué proceso, decisión o resultado debe mejorar, y después evaluar si una solución de IA es adecuada. Esa secuencia permite comparar iniciativas por su utilidad para el negocio, en vez de promover proyectos solo porque una tecnología está disponible.
Coordinar equipos y convertir pilotos en capacidades
Un piloto útil no termina al demostrar que un modelo funciona en una prueba. Para llevarlo a operación hacen falta integración con sistemas y datos, responsables, adopción por parte de los equipos y mecanismos de seguimiento. IBM Think describe la necesidad de crear capacidad organizativa para llevar iniciativas desde pruebas hasta despliegues más amplios, con gobierno y resultados asociados.
Medir antes de ampliar la inversión
Gartner recomienda, para la planificación de CIOs en 2027, probar iniciativas con horizontes de 90 días, revisar proyectos sin actividad y contener costes mediante mercados de IA curados. Son recomendaciones de planificación, no reglas universales: el CIO puede adaptarlas para definir hitos, comprobar si una iniciativa sigue teniendo un responsable y decidir si se amplía, se modifica o se detiene.
Desarrollar capacidades en toda la organización
La adopción también depende de que ejecutivos y empleados entiendan qué puede hacer la IA, cuáles son sus límites y cómo encaja en su trabajo. La respuesta puede combinar formación del personal actual con contratación. Así, la alfabetización en IA se vuelve una capacidad organizativa, no una responsabilidad aislada del equipo técnico.
Los desafíos: control, gobierno, costes y preparación
Responsabilidad sin visibilidad suficiente
En el estudio publicado en junio de 2026, el IBM Institute for Business Value informó que dos tercios de los CIOs y CTOs encuestados dijeron ser responsables de sistemas de IA que no controlaban plenamente; un 70% dijo que los equipos de negocio desplegaban tecnología más rápido de lo que TI podía rastrearla. Los resultados son respuestas de encuesta, no mediciones de todas las empresas: participaron 2.000 ejecutivos responsables de decisiones de TI, tecnología o IA, en 33 geografías y 19 sectores, entre enero y abril de 2026.
Gobernanza que no alcanza el ritmo de adopción
En la misma encuesta de IBM, el 77% de las organizaciones encuestadas dijo que la adopción de IA ya superaba sus capacidades actuales de gobernanza. Además, el 59% de los ejecutivos tecnológicos encuestados señaló la seguridad y el cumplimiento como barreras principales para escalar agentes de IA, y solo el 11% dijo estar completamente preparado para la escala de despliegue de agentes prevista en el estudio. Son percepciones de los encuestados y no una evaluación uniforme de la madurez de cada organización.
La respuesta práctica es incorporar visibilidad y responsabilidad al diseño operativo: qué sistemas de IA se despliegan, quién responde por ellos, qué datos y sistemas utilizan, cómo se controlan y registran los cambios y los incidentes. IBM CIO Matt Lyteson señaló que el desafío es escalar sistemas que operan de forma continua y autónoma dentro de modelos de gobierno y arquitecturas concebidos para un entorno más predecible. Eso sitúa el control y la visibilidad junto a la innovación, no como una revisión que se deja para el final.
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Presión presupuestaria y dificultad para saber qué rinde
El estudio de IBM de junio de 2026 proyectaba que el gasto en IA sería inferior al 15% de los presupuestos de TI en 2025 y se acercaría al 25% en 2027. También informó que el 84% de los encuestados no había operacionalizado completamente la gestión financiera de IA y que el 85% carecía de visibilidad completa del gasto en tiempo real. La primera cifra es una proyección del estudio; las otras dos son respuestas de encuesta, no una contabilidad universal del gasto empresarial.
Para el CIO, esto hace necesario conocer el coste total de las iniciativas, incluidos los recursos de infraestructura y operación, y vincularlo con resultados observables. IBM informó además que las organizaciones encuestadas que habían diseñado pronto para la adaptabilidad —con cargas de trabajo portables y modelos reemplazables— reportaron un retorno de inversión en IA un 10% mayor en 2025. Se trata de una asociación observada en el análisis de IBM, no de una garantía ni de una prueba de que la portabilidad por sí sola cause un mayor retorno.
Talento y modelos de negocio que aún no están listos
En mayo de 2025, Gartner informó que el 66% de los CEOs encuestados consideraba que su modelo de negocio no estaba preparado para la IA. La encuesta también identificó la falta de alfabetización en IA en los equipos ejecutivos, la dificultad para contratar personas con las habilidades necesarias y la dificultad para calcular el valor como límites de despliegue. El 66% refleja la respuesta declarada por esos CEOs, no una medición objetiva de la capacidad de todas las empresas para adoptar IA.
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¿Debe liderar la IA el CIO, un CAIO o un equipo compartido?
No hay un organigrama único que sirva para todas las organizaciones. IBM Think describe modelos en los que participan el CIO, el CTO, el CDAO (Chief Data and Analytics Officer), un CAIO o una combinación de funciones. Un CAIO independiente puede dar coordinación y continuidad a la conversión de pilotos en valor, pero no todas las compañías necesitan crear ese cargo. Un modelo de “hub and spoke” sitúa en un equipo central la estrategia, los estándares y las herramientas, mientras las unidades de negocio ejecutan casos de uso.
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| Modelo | Cuándo puede encajar | Qué debe quedar claro |
|---|---|---|
| Liderazgo del CIO | Cuando TI puede coordinar capacidades comunes y mantener una relación cercana con las áreas de negocio. | Quién prioriza los casos de uso, quién asume el resultado operativo y cómo participan seguridad y gobierno de datos. |
| CAIO dedicado | Cuando hace falta un mandato explícito para coordinar la estrategia de IA y conectar iniciativas entre áreas. | Cómo se distribuye la autoridad con CIO, CTO, CDAO y responsables de negocio; el título por sí solo no garantiza resultados. |
| Liderazgo del CDAO | Cuando la estrategia de IA y el modelo operativo se organizan desde datos y analítica. | Cómo se integran las decisiones de arquitectura, ciberseguridad, operaciones y prioridades de negocio. |
| Modelo compartido o “hub and spoke” | Cuando se necesitan estándares y herramientas comunes, pero la ejecución debe permanecer cerca de las unidades de negocio. | Qué decide el equipo central y qué pueden desplegar las áreas; cómo se evita duplicar esfuerzos y se conserva la rendición de cuentas. |
Gartner informó en mayo de 2025 que el 70% de los CDAO encuestados tenía responsabilidad principal sobre la estrategia y el modelo operativo de IA. La encuesta se realizó entre septiembre y noviembre de 2024 con 504 líderes de datos y analítica; por tanto, describe a ese grupo de encuestados, no un reparto universal de responsabilidades.
Al elegir un modelo, conviene comparar la cercanía con las prioridades y operaciones del negocio, la autoridad para decidir, la coordinación entre CIO, CISO, CDAO, CAIO y líderes de área, la cobertura de datos y riesgos, y la capacidad de medir costes y resultados. La estructura debe hacer posible experimentar con rapidez y, al mismo tiempo, detener iniciativas que no justifican su continuidad.
Qué aporta el co-liderazgo y qué no demuestran sus cifras
En la encuesta de Gartner para la agenda CIO de 2024, publicada en octubre de 2023, el 12% de los CIOs encuestados fue clasificado como “franchiser”, un perfil que co-lidera, co-entrega y co-gobierna. Las empresas de ese grupo reportaron que el 63% de sus iniciativas digitales alcanzaba o superaba objetivos, frente al 43% en organizaciones clasificadas como operadores. La encuesta incluyó a 2.457 CIOs en 84 países; sus resultados son contexto sobre entrega digital, no una medición específica de IA ni una demostración de que el co-liderazgo causara la diferencia.
La conclusión operativa es acotada: compartir la entrega con las áreas de negocio es un modelo posible, pero necesita responsabilidades explícitas. Distribuir el trabajo no debe significar que nadie responda por los datos, el control del sistema, su coste o el resultado que debía producir.
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Una forma práctica de organizar la agenda de IA
- Definir el resultado. Acordar con el área de negocio qué problema se busca resolver y cómo se reconocerá una mejora antes de seleccionar un modelo o proveedor.
- Nombrar responsables. Dejar explícito quién prioriza, quién aprueba datos y arquitectura, quién supervisa seguridad y cumplimiento, y quién responde por el uso operativo.
- Establecer controles desde el inicio. Crear visibilidad de los sistemas desplegados, los datos utilizados, las responsabilidades, los cambios y los incidentes, ajustando los controles al contexto de la organización.
- Probar con límites y criterios de decisión. Usar hitos definidos —Gartner recomienda pruebas a 90 días en su orientación para planificación 2027— y acordar qué evidencia llevaría a ampliar, corregir o detener una iniciativa.
- Seguir costes y valor realizado. Conectar el gasto con los resultados buscados y mejorar la visibilidad financiera para que una prueba prometedora no se convierta automáticamente en un despliegue costoso.
- Diseñar para adaptarse. Evaluar si las cargas de trabajo pueden trasladarse y los modelos reemplazarse, reduciendo el riesgo de que una decisión inicial limite opciones futuras.
Estas decisiones ayudan a que la responsabilidad acompañe a la velocidad de adopción. La estructura puede ser centralizada, distribuida o compartida; lo esencial es que las áreas sepan quién decide, quién ejecuta y quién responde por los resultados y los riesgos.
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