Ellos son los nuevos guardianes de la IA en las empresas

“Cada compañía que lo ha estado implementando le va dando su punto de vista. Lo que sí es común es que el Chief AI Officer define la estrategia, garantiza que las inversiones generen valor y lidera una implementación ética con gobernanza clara”, señaló Fernando Bermudez, director de relaciones corporativas de ManpowerGroup.

En otras palabras, este perfil surge como respuesta a la fragmentación de múltiples proyectos de IA dispersos en distintas áreas que, sin coordinación, se traducen en resultados limitados y riesgos acumulados.

Por su parte, McKinsey señala que las organizaciones donde la dirección ejecutiva supervisa la gobernanza de IA, muestran mayor correlación con resultados financieros positivos. Su estudio The State of AI 2025 sostiene que el valor no proviene solo de aplicar modelos generativos, sino de “reconfigurar cómo operan las compañías”, rediseñar flujos de trabajo y alinear tecnología con negocio.

“Esta posición equilibra la emoción sobre las posibilidades de la IA con los límites necesarios de cumplimiento, ética y riesgo”, apuntó la firma de consultoría en tecnología, Spencer Stuart, en su reporte sobre el crecimiento de esta posición .

Las industrias que lo están abrazando son, en general, aquellas donde la IA ya tiene un impacto operativo medible y donde los errores pueden costar caro. El sector farmacéutico y de biotecnología, por ejemplo, utiliza IA para acelerar el descubrimiento de fármacos, procesar datos genómicos y diseñar diagnósticos personalizados.

“Es una industria que está avanzando mucho en cuanto a tener áreas dedicadas al desarrollo de proyectos con inteligencia artificial y, por lo tanto, con el líder correspondiente”, señalaba Bermúdez.

En estas empresas, el CAIO coordina equipos de científicos de datos, médicos y reguladores para que la innovación se traduzca en patentes.

En la industria manufacturera, la adopción del CAIO responde a la optimización de procesos. Las fábricas están incorporando algoritmos de mantenimiento predictivo, visión computacional y modelos de demanda para reducir mermas y ajustar la cadena de suministro en tiempo real.

“La manufactura y el sector industrial también están cada vez más implementando inteligencia artificial para optimizar procesos en planta o cadenas de suministro”, apuntó Bermúdez.

La banca y los servicios financieros constituyen otro frente de adopción. La detección de fraudes, el scoring crediticio, el trading algorítmico y los asistentes conversacionales son aplicaciones que han impulsado la necesidad de liderazgo especializado.

“Banca, finanzas, seguros, manufactura, industria y farmacéutica son los sectores que están liderando esta tendencia a nivel mundial”, explica el reporte de McKinsey.

La consultora estima que el impacto económico de la IA generativa puede añadir entre 2.6 y 4.4 billones de dólares al PIB global, y buena parte de ese valor vendrá precisamente de estos sectores.

“Uno de los retos más importantes de esta figura tiene que ver con transparencia, justicia, no discriminación, privacidad y rendición de cuentas”, precisó Bermúdez.

Un CAIO debe garantizar que los modelos no reproduzcan sesgos, que los datos estén protegidos y que las decisiones automatizadas tengan un responsable humano.

En América Latina, el fenómeno apenas comienza. Si bien las tecnológicas y algunas entidades financieras ya crearon direcciones de IA, la mayoría de las empresas siguen en fase de pilotos. Sin embargo, el potencial de este rol es enorme en mercados donde el talento especializado es escaso y la regulación aún está en desarrollo.

En México, por ejemplo, un CAIO podría ayudar a conectar los esfuerzos dispersos de automatización, analítica y experiencia de cliente, alineándolos con la estrategia corporativa, de acuerdo con Bermúdez.