Algunos líderes empresariales aún cuestionan si los CIO están verdaderamente preparados para afrontar el reto que supone la implementación de la inteligencia artificial dentro de las organizaciones. A escala global, solo el 44 % de los CEO considera que sus CIO están realmente capacitados en IA, según una encuesta de Gartner. La percepción dominante es que los CIO carecen del conocimiento y las capacidades necesarias para escalar con éxito esta tecnología. Pero esa visión no responde a una falta de interés ni de competencia. En realidad, los obstáculos a los que se enfrentan son estructurales: escasa preparación organizativa, falta de políticas claras de gobernanza y baja calidad de los datos, como señalan tanto estudios internacionales como el contexto nacional.
A todo ello se suma una combinación de retos arraigados: sistemas heredados, resistencia cultural al cambio y restricciones presupuestarias. Todo esto sucede en un entorno en el que se exige a los CIO obtener resultados inmediatos y sostenibles, elevando la presión sobre su papel como impulsores de la transformación digital.
No obstante, con la estrategia adecuada, los CIO pueden liderar el cambio construyendo sistemas de IA que sean éticos (conscientes del sesgo, explicables y justos), responsables (alineados con valores corporativos y con la legislación vigente) y sostenibles (seguros, escalables y rentables). ¿Cómo lograrlo?
1. Adoptar un enfoque pausado y reflexivo
No se trata de correr. A diferencia del CTO, cuya función se centra en liderar procesos de innovación acelerada, el CIO debe adoptar un enfoque más estratégico: evaluar, planificar y construir sobre bases sólidas. La clave está en integrar la inteligencia artificial con seguridad, supervisión y escalabilidad.
Cuando las herramientas de IA generativa irrumpieron en 2022, muchos CIO optaron por avanzar con cautela, comenzando con soluciones de bajo riesgo, como la transcripción automática de reuniones. Estas primeras iniciativas sirvieron para generar confianza dentro de las organizaciones y asegurar el cumplimiento normativo.
Este enfoque prudente refleja una tendencia más amplia que vemos ahora: los CIO que inicialmente se mostraron rezagados están ahora recuperando terreno de forma estratégica. En lugar de lanzarse de lleno, están priorizando la preparación de los datos, la implementación de marcos de gobernanza y la formación interna, apostando por proyectos piloto pequeños y de bajo riesgo que sirvan como base para escalar más adelante a toda la organización.
2. Liderar con políticas claras y controles definidos
En España, la necesidad de políticas internas es urgente. Solo una minoría de empresas ha establecido normativas claras sobre el uso de IA. En respuesta, el Gobierno está tramitando el anteproyecto de la Ley de gobernanza de la IA, que obligará a identificar contenidos generados por IA y sancionará los usos indebidos con multas de hasta 35 millones de euros o el 7 % de la facturación anual.
Los CIO deben anticiparse y liderar la creación de políticas que definan:
● Qué usos de IA están permitidos
● Qué riesgos deben evitarse
● Quién es responsable
● Cuáles son los límites éticos
- Cómo adaptarse a los nuevos marcos mundiales, como la Ley de Inteligencia Artificial de la UE y las nuevas normas de EE.UU.
Los CIO también pueden introducir el concepto de «zonas verdes» de IA para pilotar de forma segura los casos de uso de bajo riesgo, mientras que las áreas de alto riesgo, como los datos de los clientes o los modelos financieros, se someten a una «zona roja» hasta que existan los controles adecuados. Un despliegue más lento e intencionado, anclado en una política clara, proporciona la estructura que las organizaciones necesitan para ampliar la IA de forma segura y reducir el riesgo.
3. Modernizar la infraestructura con una visión de seguridad
La ampliación del uso de la inteligencia artificial en las empresas requiere una preparación técnica sólida. Para lograrlo, los CIO deben colaborar estrechamente con sus homólogos, como el CISO, el CTO y los ingenieros de plataforma, con el fin de evaluar en qué medida la infraestructura actual puede soportar las cargas de trabajo de IA y determinar dónde es necesario invertir o modernizar.
A medida que se amplían los casos de uso y surgen nuevas amenazas, se hace indispensable contar con una base tecnológica aún más escalable y segura. Los CIO deben garantizar que los entornos de IA, ya estén en la nube, en el edge o en arquitecturas híbridas, sean fiables, seguros y cumplan con las normativas vigentes. En este contexto, la gobernanza de los datos se convierte en un pilar fundamental: la auditabilidad, el seguimiento del flujo de datos y los controles de acceso deben estar integrados desde el inicio de cualquier iniciativa de IA.
4. Capacitar a los equipos mediante formación y acceso
Uno de los mayores obstáculos a la hora de implementar inteligencia artificial no es la tecnología, sino la alfabetización. Según el Ministerio de Transformación Digital, el 78 % de los trabajadores españoles cree que la IA tendrá un impacto positivo, pero demanda más formación para entenderla y aplicarla correctamente.
Por eso, no hay que subestimar la importancia de una formación adecuada ya que esto ayuda no solo a reducir errores sino también a acelerar una adopción segura. El CIO debe liderar una estrategia de formación en IA similar a la concienciación en ciberseguridad: de forma continua, específica y personalizada por roles, proporcionando pautas claras sobre qué herramientas de IA están aprobadas para su uso y habilitando canales donde los empleados puedan plantear dudas y compartir comentarios.
5. Comunicar desde el principio, con frecuencia y de forma transversal
Ninguna estrategia de IA prospera sin comunicación. Los CIO deben mantener un diálogo frecuente y transparente entre departamentos, no solo para definir herramientas de IA, sino también para medir el impacto de su aplicación.
Enmarcar la IA como un socio y no como un sustituto facilita las cosas. Colaborar con los equipos jurídicos, de recursos humanos y de seguridad genera confianza y garantiza que las iniciativas de IA se alineen con objetivos empresariales más amplios.
Una comunicación clara y frecuente, a través de newsletters, sesiones de formación u otros canales internos de comunicación, ayuda a desmitificar la IA, mantener el equipo informado y a reforzar su confianza. Más aún, en un contexto en el que tecnologías como la IA agéntica plantean nuevos marcos y casos de uso.
6. Demostrar liderazgo estratégico en IA
La demora en la implementación de herramientas de inteligencia artificial en algunos sectores no responde a una falta de ambición, sino a una cuestión de preparación. En el contexto en el que la adopción de la inteligencia artificial continúa en expansión , el papel de los CIO se vuelve crucial. Son ellos quienes deben evaluar con objetividad el grado de madurez tecnológica de sus organizaciones, establecer marcos éticos sólidos y liderar el cambio cultural necesario para que la IA sea comprendida, adoptada y aplicada de forma segura, responsable y eficaz.
Al centrarse en una estrategia de IA sostenible basada en la gobernanza, la infraestructura y la formación, los CIO pueden escalar la IA de forma responsable y segura. Al fin y al cabo, la visión a largo plazo de un CIO es la que sienta las bases para el éxito real de la IA.
Kevin Cochrane
Chief marketing officer en Vultr
