De 26% a 76% en un año: todas las empresas contratan un Chief AI Officer. IBM, la misma de 1997, no tiene ninguno.

Hace pocas semanas, IBM publicó un estudio con datos de 2.000 CEOs en 33 países: el porcentaje de empresas que ya tiene un Chief AI Officer pasó de 26% a 76% en apenas doce meses. Es, probablemente, el crecimiento más rápido que ha tenido cualquier cargo ejecutivo en la historia corporativa reciente.

Léelo de nuevo: en un año, la cifra casi se triplicó.

Y acá viene el giro que le da sentido a esta columna. La misma IBM que publicó ese estudio, la misma IBM cuya campaña de “e-business” de 1997 le enseñó al mundo corporativo a tratar cada tecnología nueva como un departamento aparte, no tiene un Chief AI Officer. Quien cumple esa función, Joanne Wright, vicepresidenta senior de Transformación y Operaciones, lo explicó sin rodeos: “Yo no soy dueña de la IA”. Cada líder de cada área en IBM es responsable de cómo se adopta la inteligencia artificial dentro de su propio equipo. El rol de Wright no es controlar esa adopción, es quitarle fricción.

No es casualidad que sea justo IBM la que está haciendo esto. Es la misma empresa que en 1997 escribió el manual de cómo no tratar una tecnología de propósito general, y treinta años después parece haber aprendido la lección antes que el resto del mercado.

Esto no significa que contratar un Chief AI Officer sea, en sí mismo, un error. El propio estudio de IBM encontró que las empresas con ese cargo reportan un retorno de inversión en IA un 5% más alto que las que no lo tienen. El problema no es el título. El problema es qué se espera que ese título resuelva solo, para siempre.

El mismo estudio de IBM, y otros publicados este año, apuntan en la misma dirección: el 85% de los CEOs encuestados dice que todos los líderes funcionales van a tener que volverse expertos en tecnología dentro de su propia área. El 79% de los ejecutivos dice que ya está descentralizando la toma de decisiones a medida que la IA se expande dentro de la empresa. Y las organizaciones que rediseñaron simultáneamente cinco áreas centrales, tecnología, finanzas, recursos humanos, operaciones y colaboración entre equipos, tienen cuatro veces más probabilidad de cumplir sus objetivos de negocio que las que dejaron todo en manos de un solo cargo.

La lectura honesta de estos números no es que el cargo de Chief AI Officer vaya a desaparecer de la noche a la mañana. Va a seguir existiendo en muchas empresas, sobre todo por razones regulatorias: la nueva normativa europea de IA, por ejemplo, exige que alguien sea responsable formalmente de los sistemas de mayor riesgo. La lectura honesta es otra: el cargo que sobrevive no es el que centraliza todas las decisiones de IA, es el que se dedica a gobernanza y a sacarle fricción al resto de la organización, mientras cada área, marketing, finanzas, operaciones, se vuelve dueña de su propia adopción.

Schneider Electric, otra de las empresas citadas en el estudio de IBM, le puso nombre a este modelo: lo llaman “hub and spoke”, un centro chico que define estándares comunes y un conjunto de áreas que ejecutan con autonomía dentro de esos estándares. No es ni la oficina centralizada que todos están armando hoy, ni el caos de cada área inventando sus propias reglas. Es algo en el medio, diseñado a propósito.

Si tu empresa ya nombró a alguien a cargo de IA, la pregunta que vale la pena hacerse no es si esa decisión estuvo mal. Es si el mandato de esa persona tiene fecha de vencimiento explícita: si su trabajo es construir los estándares y después soltarle la responsabilidad a cada área, o si, sin que nadie lo haya decidido conscientemente, se está convirtiendo en el único lugar de la empresa donde la IA realmente vive.

¿El cargo de IA en tu empresa fue diseñado para volverse innecesario, o para quedarse?