La figura del Chief AI Officer (CAIO), es un rol que está surgiendo en muchas empresas a raíz de la necesidad de gobernar los cambios que la inteligencia artificial está produciendo en los procesos de trabajo, los resultados de negocio, la seguridad de los datos y la cultura empresarial. Pero, ¿qué conocimientos y qué background debe tener este perfil? ¿Cuáles son exactamente sus funciones? ¿Qué necesita un proyecto de IA para no fracasar?
Hablamos con Raúl Chico, CAIO de Evolutio, quien ha pasado de dirigir la estrategia digital de la compañía de servicios cloud a la estrategia de inteligencia artificial desde el año 2024.
¿Qué se necesita para ser CAIO de una organización? ¿Cuáles son sus principales funciones?
Un CAIO necesita combinar tres capacidades que no siempre se encuentran en un mismo perfil: comprender la tecnología, conocer profundamente el negocio y ser capaz de liderar una transformación organizativa. No es necesario que sea quien más sepa de algoritmos o modelos, pero sí debe entender sus posibilidades, limitaciones y riesgos para tomar decisiones con criterio.
Su principal función es convertir la IA en una capacidad real y transversal de la empresa. Esto implica definir una estrategia alineada con los objetivos del negocio, priorizar los casos de uso con mayor impacto, establecer una arquitectura tecnológica escalable y garantizar que los datos, la seguridad, la gobernanza y el cumplimiento normativo estén incorporados desde el diseño.
El CAIO debe asegurar que las soluciones no se queden en pilotos, que se integren en los procesos y que los profesionales sepan utilizarlas con criterio
También debe coordinar áreas que tradicionalmente han trabajado de forma separada: negocio, tecnología, datos, seguridad, legal, recursos humanos y operaciones. La IA no puede gestionarse únicamente desde un departamento, porque transforma procesos, modifica funciones y cambia la forma en que se toman decisiones.
Otra responsabilidad fundamental es impulsar la adopción. El CAIO debe asegurar que las soluciones no se queden en pilotos, que se integren en los procesos y que los profesionales sepan utilizarlas con criterio. Esto exige gestionar el cambio, desarrollar nuevas capacidades y definir qué decisiones pueden automatizarse, cuáles requieren supervisión y dónde debe mantenerse la responsabilidad humana.
En definitiva, el CAIO no debe medirse por el número de proyectos de IA que pone en marcha, sino por su capacidad para generar resultados sostenibles, escalar las iniciativas que funcionan y hacer que la organización avance con velocidad, pero también con control y responsabilidad.
Es cierto que, en la práctica, muchas empresas siguen bloqueadas en fases piloto. ¿Qué diferencia a los casos de éxito en IA de los proyectos que nunca llegan a producción?
La principal diferencia es que los proyectos que llegan a producción no nacen como experimentos tecnológicos, sino como iniciativas de negocio. Parten de un problema relevante, tienen un responsable claro, establecen desde el principio cómo se va a medir el resultado y se diseñan pensando en su integración con los procesos reales de la organización.
Un piloto puede demostrar que un modelo funciona, pero eso no garantiza que pueda operar de forma segura, fiable y rentable. Para escalar hacen falta datos de calidad, integración con los sistemas corporativos, controles de seguridad, evaluación continua y un modelo de gobierno que acompañe todo el ciclo de vida de la solución.
La principal diferencia es que los proyectos que llegan a producción no nacen como experimentos tecnológicos, sino como iniciativas de negocio
También es determinante la adopción. La IA solo genera valor cuando las personas la incorporan a su forma de trabajar. Por eso, los casos de éxito combinan tecnología, rediseño de procesos y gestión del cambio. Cuando una de estas tres dimensiones se deja para el final, es mucho más probable que el proyecto se quede atrapado en la fase piloto.
¿Qué decisiones estratégicas están fallando más en las organizaciones que intentan adoptar la IA?
El error más habitual es seleccionar casos de uso por el impacto mediático de la tecnología y no por el valor que pueden aportar al negocio. Se lanzan iniciativas porque hay que “hacer algo con IA”, pero sin un problema bien definido, un responsable de negocio o una métrica que permita determinar si el proyecto funciona.
Asimismo, se intenta aplicar la IA sobre procesos que no están suficientemente ordenados. La IA no corrige por sí sola un proceso deficiente, en algunos casos, puede automatizar y amplificar sus ineficiencias. A ello se suma que muchas organizaciones infravaloran la calidad y la disponibilidad de sus datos, así como el esfuerzo de integración con los sistemas existentes.
Se lanzan iniciativas porque hay que “hacer algo con IA”, pero sin un problema bien definido, un responsable de negocio o una métrica que permita determinar si el proyecto funciona
El tercer gran error es dejar para el final la gobernanza, la seguridad y el cumplimiento normativo. Esto es especialmente crítico en los sistemas agénticos, que no se limitan a generar una respuesta, sino que pueden acceder a información, utilizar herramientas y ejecutar acciones. La autonomía debe crecer al mismo ritmo que los controles, la trazabilidad y la capacidad de supervisión.
Evolutio propone priorizar casos de uso simples, con retorno medible y despliegues paulatinos. ¿Cómo se evita que esa aproximación incremental limite la ambición transformadora de la IA en la empresa?
La clave está en pensar en grande y empezar en pequeño. Un primer caso de uso acotado no limita la transformación si forma parte de una hoja de ruta más amplia y se construye sobre una arquitectura que permita reutilizar datos, integraciones, controles y componentes tecnológicos.
El problema no es avanzar de forma incremental, sino acumular pilotos aislados que no comparten una visión común. En ese escenario, cada iniciativa resuelve una necesidad puntual, pero aumenta la fragmentación y dificulta el escalado posterior.
Los primeros proyectos deben servir para generar resultados, pero también para construir capacidades: una plataforma común, un modelo de gobierno, mecanismos de evaluación, conocimiento interno y experiencia en la gestión del cambio. Las victorias iniciales crean confianza y ayudan a financiar las siguientes etapas, mientras la hoja de ruta mantiene la ambición de rediseñar procesos completos y no solo de optimizar tareas individuales.
En este contexto de adopción progresiva, ¿cómo se define correctamente el primer caso de uso de IA para una empresa que quiere empezar sin fracasar?
El primer caso debe combinar valor visible y complejidad controlable. Tiene que resolver un problema concreto, disponer de datos accesibles y suficientemente fiables, contar con un propietario dentro del negocio y permitir comparar el resultado con una situación de partida.
También conviene elegir un proceso estable y frecuente, donde el impacto pueda medirse en términos de tiempo, calidad, coste, ingresos o experiencia del cliente. No siempre hay que buscar el caso con mayor retorno teórico, sino aquel que permita aprender rápidamente y demostrar valor sin asumir un riesgo desproporcionado.
En las primeras etapas suele funcionar bien utilizar la IA para ampliar las capacidades de los profesionales: preparar información, resumir, recomendar, clasificar o asistir en la toma de decisiones. De este modo, la organización puede validar la calidad del sistema, ajustar los procesos y generar confianza antes de concederle mayores niveles de autonomía.
Desde Evolutio hablan de una “arquitectura híbrida de IA” que combina modelos de mercado con IA propia o personalizada. ¿Dónde está hoy el punto óptimo entre usar modelos estándar y construir inteligencia contextualizada?
El punto óptimo no consiste en elegir un único modelo, sino en combinar distintas capacidades según la tarea, el nivel de riesgo, la sensibilidad de los datos, la latencia y el coste. Los modelos generalistas aportan capacidades muy potentes de lenguaje, razonamiento, generación de contenido y uso de herramientas. En muchos casos, tratar de reproducir esas capacidades mediante un modelo desarrollado desde cero no resulta eficiente.
La diferenciación aparece en la capa de inteligencia contextualizada que la empresa construye alrededor de esos modelos: sus datos, su conocimiento, sus procesos, sus reglas de negocio, sus aplicaciones y sus mecanismos de control. Ahí es donde una capacidad general se convierte en una solución adaptada a una organización concreta.
El modelo es una pieza importante, pero la ventaja competitiva reside cada vez más en el contexto, la integración y el gobierno del sistema completo
Por eso, una arquitectura híbrida debe permitir seleccionar y orquestar diferentes modelos, incorporar conocimiento corporativo de forma segura y conectar la IA con las herramientas necesarias para ejecutar el proceso. El modelo es una pieza importante, pero la ventaja competitiva reside cada vez más en el contexto, la integración y el gobierno del sistema completo.
¿Qué papel juega la gobernanza del dato y del conocimiento interno en esa arquitectura híbrida, especialmente cuando cada área de negocio quiere “su propia IA”?
Es un elemento esencial. Si cada área desarrolla su propia solución sin estándares comunes, la organización puede terminar con silos de conocimiento, respuestas contradictorias, duplicación de costes y controles de seguridad desiguales.
Ahora bien, gobernar no significa centralizar todas las decisiones ni frenar la iniciativa de los departamentos. El modelo más eficaz suele ser federado: la organización establece una plataforma, unas políticas y unos controles comunes; mientras cada área conserva la responsabilidad sobre sus datos, su conocimiento y sus casos de uso.
Este enfoque permite que las distintas soluciones compartan identidad, seguridad, trazabilidad, evaluación y acceso controlado a la información, pero mantengan el contexto especializado de cada dominio. De esta forma, la gobernanza actúa como un habilitador al proporcionar los guardarraíles necesarios para innovar con mayor velocidad y evita que cada nueva iniciativa tenga que resolver desde cero los mismos problemas.
Uno de los grandes riesgos que señalan es la sobreautomatización. ¿Cómo se identifica el límite entre automatizar para ser eficiente y automatizar en exceso hasta perder capacidad crítica interna?
El límite depende del riesgo de la decisión, de su grado de incertidumbre y de lo fácil que resulte revertir sus consecuencias. No requiere la misma supervisión una tarea administrativa repetitiva que una decisión que afecta a un cliente, a la seguridad de un sistema o al cumplimiento normativo.
La automatización empieza a ser excesiva cuando la organización deja de comprender el proceso, pierde la capacidad de detectar errores o no dispone de una alternativa operativa cuando el sistema falla. También es una señal de alerta que las personas acepten sistemáticamente las recomendaciones de la IA sin cuestionarlas o que nadie pueda explicar por qué se ha tomado una determinada decisión.
Es una señal de alerta que las personas acepten sistemáticamente las recomendaciones de la IA sin cuestionarlas o que nadie pueda explicar por qué se ha tomado una determinada decisión
El objetivo no debe ser mantener una intervención humana en cada paso, sino conservar el control efectivo. Esto implica definir umbrales de autonomía, mecanismos de escalado, trazabilidad, evaluación continua y procedimientos de contingencia. Se puede automatizar mucho sin perder capacidad crítica, siempre que la organización mantenga el conocimiento y la responsabilidad sobre el proceso.
En ese sentido, ¿cree que algunas organizaciones están sacrificando el desarrollo de talento experto en favor de una dependencia excesiva de sistemas automatizados?
Es un riesgo real, especialmente en los perfiles junior. Muchas de las tareas que la IA puede asumir son repetitivas, pero históricamente también han servido para que los profesionales aprendan, reconozcan patrones y desarrollen el criterio que después les permite abordar problemas más complejos.
La respuesta no puede ser conservar artificialmente tareas de poco valor, sino rediseñar la forma en que desarrollamos el talento. La IA debe acelerar el aprendizaje, ofrecer contexto y permitir que los profesionales trabajen antes sobre situaciones de mayor complejidad; pero sin eliminar la práctica, la supervisión y la responsabilidad necesarias para construir la experiencia.
Las organizaciones seguirán necesitando personas capaces de cuestionar una recomendación, detectar una excepción y responder ante las decisiones adoptadas. Por eso, la estrategia de IA y la estrategia de talento deben evolucionar juntas. Una empresa que gana productividad hoy, pero deja de formar a sus futuros expertos, está comprometiendo su capacidad de competir mañana.
