Hace un tiempo estuve en un proceso para convertirme en Chief AI Officer (CAIO) en una compañía de medios. Y ahí, en medio de charlas cargadas de expectativas irreales, me di cuenta de algo: nadie sabía realmente qué hace un CAIO.
Y eso no es casualidad.
En los últimos cinco años, el número de CAIOs en LinkedIn se ha triplicado. Suena impresionante, pero es una burbuja. Gartner estima que el 35% de las grandes empresas tendrá un CAIO para 2025. ¿El problema? El mismo informe advierte que la mayoría no tiene ni idea de cómo usarlo realmente (Gartner).
Porque una cosa es tener un título bonito en el organigrama y otra muy distinta es saber qué hacer con él.
¿Qué hace realmente un Chief AI Officer?
En teoría, el CAIO debe ser el enlace entre los algoritmos y los resultados de negocio. Pero en la práctica, ese rol cambia según el sector.
En el sector financiero, el CAIO es quien gestiona los algoritmos predictivos para reducir riesgos. En medios, el trabajo es asegurarse de que las recomendaciones automatizadas no ahuyenten a la audiencia. Y en salud, es quien debe garantizar que los diagnósticos generados por IA no cometan errores fatales.
El problema es que, según un análisis de Thomson Reuters, el 80% de los proyectos de IA no cumplen sus objetivos iniciales. Expectativas infladas y falta de integración. Construir un prototipo es fácil. Hacer que funcione a escala es otro cantar.
Mitos y realidades sobre el CAIO
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Mito: El CAIO es imprescindible para todas las empresas.
En Forbes, alertan que muchas organizaciones contratan un CAIO solo por seguir la tendencia. Pero si no hay una estrategia clara, ese rol es otro gasto inútil en la nómina (Forbes). -
Mito: El CAIO ideal es un unicornio que entiende IA, negocios y liderazgo.
En LinkedIn, Bernard Marr lo dice sin rodeos: la búsqueda del CAIO perfecto es una caza de unicornios. Las empresas quieren a alguien que entienda de algoritmos, que sepa vender proyectos a los directivos y que además tenga visión estratégica. Pero no existe un perfil que domine todo a la perfección (LinkedIn). -
Mito: Un CAIO asegura el éxito en IA.
La SHRM advierte que muchas empresas contratan un CAIO y lo aíslan del resto del equipo. Sin conexión directa con el CIO, CTO o CDO, el CAIO es un rey sin corona (SHRM).
Errores comunes al implementar un CAIO
Error 1: Crear un silo organizacional.
En mi proceso, uno de los mayores problemas fue que el CAIO reportaba solo al CEO, sin conexión directa con el resto del equipo. En TechTarget, advierten que los CAIOs que operan aislados pierden influencia y duplican esfuerzos (TechTarget).
Error 2: Contratar un perfil técnico sin habilidades de negocio.
En Gartner, revelan que el 62% de los CAIOs contratados en 2024 eran expertos técnicos sin experiencia en negocios. ¿El resultado? Proyectos que nunca llegan a la fase de monetización (Gartner).
Error 3: Subestimar la complejidad de la IA.
En Thomson Reuters, mencionan que hasta el 80% de los proyectos de IA no cumplen sus KPIs. ¿Por qué? Porque muchos CAIOs se enfocan en la tecnología sin pensar en la implementación real (Thomson Reuters).
¿Qué perfil debe tener un CAIO?
Aquí está la pregunta clave: ¿qué tipo de persona puede realmente cumplir con lo que se espera de un CAIO?
En Forbes, advierten que muchos CAIOs se quedan en la fase piloto porque tienen habilidades técnicas pero no saben traducirlas en resultados de negocio (Forbes).
Entonces, ¿qué significa esto? Un buen CAIO no es un programador. Es un traductor estratégico. Un puente entre la tecnología y los objetivos comerciales.
Debe entender IA, sí. Pero más importante: debe saber cómo convertirla en ingresos, ahorro o eficiencia.
En LinkedIn, Nabil El-Mahyaoui menciona que el CAIO debe ser un perfil híbrido: una parte técnica, una parte estratégica y una parte comunicacional (LinkedIn).
Un buen CAIO sabe hablarle al CEO en ROI y al equipo técnico en código.
¿Qué viene para el CAIO?
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Especialización por industria.
En LinkedIn, Nabil El-Mahyaoui menciona que ya se están viendo Chief Health AI Officers o Chief Fintech AI Officers. El CAIO genérico podría desaparecer, dando paso a perfiles especializados (LinkedIn). -
Enfoque en ética y gobernanza.
En Darktrace, advierten que los CAIOs serán los guardianes de la ética algorítmica. Con más regulaciones en el horizonte, el CAIO tendrá que asegurarse de que los algoritmos no perpetúen sesgos ni violen derechos(Darktrace). -
Integración con otros roles C-level.
En IBM, proyectan que el CAIO será un rol híbrido que conecte IA, datos y tecnología (IBM).
En resumen, el CAIO puede ser un activo o un desperdicio. Todo depende de si la empresa tiene claro qué espera de él.
Porque si no, lo único que estarán contratando es otro título bonito en el organigrama.
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