CIO como catalizador de la IA: de la experimentación al impacto en los resultados

He seguido de cerca la transformación provocada por la inteligencia artificial en el mundo empresarial. En el centro de esta revolución, el papel del CIO ha evolucionado rápidamente. Ya no basta con habilitar la tecnología. Debemos liderar el cambio. Y aquí es donde radica la diferencia entre un CIO operativo y un CIO verdaderamente transformador.

El CIO que actúa sólo como facilitador técnico de la IA pasa por alto la parte más importante de la ecuación: el impacto empresarial. Por supuesto, la seguridad de la información, la arquitectura de los datos y el cumplimiento son temas fundamentales pero no suficientes. La verdadera transformación ocurre cuando se cree que la IA cambia la forma en que opera la empresa, y esto requiere una comprensión profunda del modelo de negocio.

Hoy en día, gran parte del valor de la IA generativa radica en orquestar soluciones multiagente que puedan automatizar procesos, tomar decisiones en tiempo real y cambiar la forma en que funcionan áreas enteras. Para ello, el CIO debe ir más allá de la TI. Necesita dominar el diseño estratégico, la experiencia del usuario y el recorrido del servicio.

Según el estudio, esta alineación sigue siendo una barrera para muchos Agenda CIO Gartner 202572% de CIO de todo el mundo dicen que la inteligencia artificial se encuentra entre las prioridades estratégicas del área tecnológica. Sin embargo, sólo 24% puede demostrar que están generando valor tangible con las iniciativas. Esto resalta una brecha entre intención y ejecución, reforzando la necesidad de un papel más activo y estratégico del CIO en el viaje de la IA.

Tres habilidades clave para salir del laboratorio

Si usted es CIO y todavía está atrapado en la fase de experimentación, mi sugerencia es clara: desarrollar tres competencias básicas para cambiar el rumbo y ofrecer valor real.

1. Diseño estratégico y de servicios: comprender cómo se conectan los flujos de trabajo y las experiencias es esencial para crear soluciones de inteligencia artificial que tengan sentido dentro del negocio.
2. Experimentación ágil: nada reemplaza la capacidad de realizar pruebas rápidas, cometer errores rápidamente y aprender más rápido todavía. Modelos como Scrum, Lean y Design Sprint son grandes aliados.
3. Adaptabilidad: la IA cambia cada día. Surgen nuevos modelos, las API se transforman, aparecen regulaciones. El CIO y su equipo deben estar preparados para reconstruir cuando sea necesario.

De hecho, un estudio reciente de MIT Sloan Management Review en asociación con BCG señala que sólo 11% de las empresas analizadas lograron retornos financieros positivos con IA. ¿Qué tienen en común? Una fuerte integración entre tecnología y estrategia empresarial, así como una gobernanza clara y un enfoque en el valor desde el principio.

Cómo he aplicado esto en la práctica

En la empresa donde me desempeño como CIO, tomamos la decisión de democratizar el acceso a la IA desde el principio. Construimos una plataforma interna, un verdadero centro de IA, que conecta diferentes modelos (incluidos los principales LLM del mercado) en una única interfaz, accesible a los 900 empleados.

La medida evita dos errores comunes: el uso incontrolado de herramientas públicas (que pueden comprometer datos confidenciales) y limitar el uso de IA a nichos aislados.

Además, creamos una hoja de ruta pública de innovación, actualizada dos veces por semana, que muestra claramente los proyectos en curso, sus fases, entregas y próximos pasos.

Otro frente son los talleres mensuales sobre IA, con temas como agentes autónomos, ingeniería rápida, comparación entre LLM, entre otros. Participan activamente más de 400 personas. Y lo más importante, contamos con un tablero C-Levels que prioriza las iniciativas de IA basadas en el retorno al negocio.

Este tipo de estructura e iniciativa está cada vez más presente en Brasil. Un Guía de Gasto en IA de IDC Latinoamérica 2025 se estima que las empresas brasileñas deberían invertir más de 1.900 millones de dólares en soluciones de inteligencia artificial este año. Los principales focos son la automatización de procesos, el servicio al cliente, el análisis de datos y el apoyo a las decisiones. Es decir, el mercado local ya entiende la IA como un pilar estratégico, ya no como un experimento aislado.

La IA ya no es un laboratorio, sino una plataforma de valor

Si pudiera dar consejos a otros CIO, sería: dejar de tratar la IA como un experimento de laboratorio. Elija casos de uso pequeños con alto impacto potencial y rápida implementación, y póngalos en producción. Incluso si son imperfectas, estas pruebas de campo aportarán comentarios valiosos para mejorar la solución.

El verdadero salto llega cuando el equipo de desarrollo y los usuarios finales trabajan juntos. La colaboración continua entre tecnología y empresas genera soluciones más relevantes, efectivas y duraderas.

Al final, una buena IA es IA que funciona en el mundo real. Y el CIO que entiende esto, que construye junto con los usuarios, deja de ser sólo un gestor de tecnología para convertirse en protagonista de la transformación empresarial.