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SAP nombró en enero de 2024 a Philipp Herzig Chief AI Officer (CAIO), con informe directo al CEO Christian Klein. Siemens contrató en julio de 2025 a Vasi Philomin, procedente de AWS, para escalar la Inteligencia Artificial Industrial. Según Wharton, el 60 % de las grandes empresas estadounidenses ya cuenta con un CAIO o una función equivalente. Pero MIT Sloan advierte: «¿Realmente necesita usted un Chief AI Officer?». La respuesta es menos clara de lo que sugieren los anuncios de empleo. Alemania no necesita una nueva abreviatura en su organigrama. Necesita una respuesta clara a la pregunta: ¿Quién es responsable?

En resumen

La situación numérica: ¿Cuántos CAIOs existen realmente?

Las cifras sobre la adopción del CAIO son contradictorias – y precisamente ahí radica la primera conclusión. El Informe Wharton/GBK sobre la adopción de IA 2025 (800 empresas estadounidenses, con al menos 1.000 empleados) arroja un 60 %. IBM registra un 26 % a nivel mundial (frente al 11 % de hace dos años). Gartner pronosticó en octubre de 2024 que, para finales de 2025, el 35 % de las grandes empresas tendría un CAIO.

El estudio de Wharton ofrece la explicación de esta discrepancia: «En muchos casos se trata de una responsabilidad adicional asignada a un ejecutivo ya existente, no de una nueva posición con plantilla propia». El CTO, que ahora también asume la responsabilidad de IA, se contabiliza como CAIO. El CDO, que lidera un proyecto de IA, se contabiliza como CAIO. La verdadera pregunta no es cuántas empresas tienen un CAIO, sino cuántas han instalado una persona de liderazgo dedicada, a tiempo completo y con responsabilidad plena en IA a nivel C. Esa cifra es considerablemente inferior al 60 %.

Para el mercado alemán faltan datos comparables. Lo que sí se sabe: según Bitkom 2025, solo el 36 % de las empresas alemanas utiliza activamente la IA. El 53 % señala la incertidumbre jurídica y la falta de conocimientos como principales obstáculos. Para la mayoría de las pymes alemanas, un CAIO no es viable ni estructural ni financieramente. La cuestión es: ¿para quién sí lo es?

Fuentes: Informe Wharton sobre la adopción de IA 2025, Estudio IBM IBV sobre CDO 2025, Radar de IA de BCG, enero de 2025

SAP y Siemens: Dos modelos alemanes

SAP nombró en enero de 2024 al Dr. Philipp Herzig Chief Artificial Intelligence Officer, con informe directo al CEO Christian Klein. Las responsabilidades de Herzig abarcan toda la cadena de valor de SAP Business AI: desde el desarrollo de productos e investigación hasta la implementación con clientes. Coordina la integración transfuncional de la IA en todo el portafolio de SAP. En 2025, Herzig asumió además el cargo de CTO global. CAIO y CTO en una sola persona: esto demuestra que SAP no considera la IA como un proyecto especial, sino como el núcleo de su estrategia tecnológica.

Siemens eligió un camino distinto: en julio de 2025, el grupo contrató a Vasi Philomin de AWS, donde había sido VP de IA Generativa y coprotagonista en el desarrollo de Amazon Bedrock. Su título en Siemens: Executive Vice President y Head of Data and Artificial Intelligence – no un título formal de «CAIO», pero sí una función de liderazgo especializada en IA a tiempo completo y a nivel de alta dirección. Informa directamente a Peter Koerte (CTO y CSO del Consejo de Administración de Siemens) y debe construir un modelo fundacional industrial para clientes de Siemens. La contratación desde AWS envía una señal clara: Siemens no quiere desarrollar IA internamente, sino operar al mismo nivel que los proveedores hipercalificadores.

La Deutsche Telekom sigue un enfoque distribuido sin un CAIO dedicado: propias directrices de IA desde 2018, una «estrategia de fábrica de IA» para Europa y gobernanza de IA como tema de comité. Bosch tampoco tiene un CAIO a nivel de Consejo de Administración. Ambas empresas muestran que renunciar al título de CAIO no implica automáticamente la ausencia de liderazgo en IA – pero sí complica responder a la pregunta sobre la responsabilidad.

Por qué este puesto puede tener sentido: Tres argumentos

Argumento 1: La brecha de escalabilidad. El McKinsey State of AI 2025 (aproximadamente 1.500 organizaciones encuestadas) muestra: el 88 % utiliza IA regularmente, el 79 % utiliza IA generativa. Pero solo un tercio ha escalado la IA a nivel corporativo. El palanca decisiva es el rediseño de flujos de trabajo: solo el 21 % de las empresas que utilizan IA generativa también ha rediseñado sus flujos de trabajo. Esto apenas ocurre sin un impulsor dedicado, porque requiere colaboración transversal entre departamentos. Según McKinsey, la propiedad por parte del CEO de la gobernanza de IA generativa correlaciona más fuertemente con el impacto sobre el EBIT; y el 30 % de las organizaciones asigna directamente dicha responsabilidad al CEO – el doble que un año antes. Sin embargo, los CEOs carecen tanto del tiempo como de los conocimientos técnicos para gestionar operativamente la IA. Un CAIO cubre esa brecha.

Argumento 2: La fórmula 70-20-10. BCG (enero de 2025, 2.400 ejecutivos encuestados) ha formulado una regla clara: la implementación exitosa de IA depende en un 70 % de personas, procesos y cultura, en un 20 % de datos y tecnología y en un 10 % de algoritmos. Solo el 25 % de las empresas obtiene valor medible de sus inversiones en IA, aunque el 75 % la clasifica como una de sus tres prioridades principales. La transformación cultural, identificada por BCG como la palanca del 70 %, requiere una persona de liderazgo responsable. Los líderes en IA registran, según BCG (septiembre de 2025), el doble de crecimiento de ingresos y un 40 % más de ahorros de costes que los rezagados en IA.

Argumento 3: La presión regulatoria. El Reglamento Europeo sobre IA (AI Act) exige responsabilidad a nivel de consejo de administración. Desde febrero de 2025 rige la obligación de alfabetización en IA (Artículo 4): todas las personas que trabajan con sistemas de IA deben poseer competencias suficientes. A partir de agosto de 2026 entran en vigor las obligaciones integrales para sistemas de IA de alto riesgo: supervisión, registro, gestión de riesgos y supervisión humana deben ser demostrables. Los consejos de administración tienen deberes fiduciarios – quien ignore intencionadamente la conformidad con la IA expone a responsabilidad personal. Un CAIO establece la responsabilidad clara exigida por el AI Act, sin necesidad de que este la mencione explícitamente.

Por qué este puesto puede resultar perjudicial: Los argumentos en contra

MIT Sloan Management Review publicó en agosto de 2024 la postura más matizada en contra. Sus argumentos centrales: los puestos transfuncionales como el CAIO son notoriamente difíciles de gestionar y generan conflictos en la cúpula directiva con el CIO, el CTO, el COO y el CDO. Investigaciones muestran que varias funciones paralelas de liderazgo tecnológico empeoran la claridad de roles. El problema del «sopa de letras» es real: los empleados a menudo ignoran qué hacen exactamente estos puestos.

A ello se suma el «problema del martillo y el clavo»: un CAIO tiende a ver la IA como solución para cualquier problema, en lugar de resolver los problemas con la mejor herramienta disponible. Y tan pronto como la IA se acepte como parte normal del modo de trabajo, disminuirá la necesidad de un CAIO. MIT Sloan recomienda, por tanto, no concebir al CAIO como un puesto permanente, sino como un agente temporal de transformación con un punto de salida definido.

Google y Microsoft ofrecen la prueba práctica: ambas empresas siguen una estrategia «AI-First», pero no han nombrado ningún CAIO. En su lugar, han integrado la IA como elemento nuclear en los mandatos existentes de nivel C. Para empresas cuyo negocio central es la IA (conglomerados tecnológicos, plataformas), esto funciona. Para empresas industriales que utilizan la IA como herramienta, la situación es distinta – allí, la transformación mediante IA suele requerir un impulsor dedicado, porque los líderes existentes ya están sobrecargados con la migración a la nube, la sustitución de sistemas heredados y el falta de talento especializado.

Cinco modelos: ¿Qué modelo conviene a qué empresa?

Modelo 1: CAIO dedicado (modelo SAP). Función a tiempo completo de nivel C con informe directo al CEO. Conveniente para empresas cuyos productos centrales son IA o cuya transformación del modelo de negocio está impulsada por IA. Coste: entre 300.000 y 700.000 euros de compensación total en el entorno DAX. Riesgo: formación de silos, si no se define con claridad la delimitación respecto al CTO y al CDO.

Modelo 2: CAIO híbrido/CTO (SAP 2025). Philipp Herzig asumió en SAP ambas funciones. Ventaja: ninguna formación de silos entre tecnología e IA. Riesgo: sobrecarga, si ambos mandatos requieren compromiso real a tiempo completo. Adecuado para empresas en las que la estrategia de IA y la estrategia tecnológica ya convergen naturalmente.

Modelo 3: Centro de Excelencia en IA (modelo Deutsche Bank). Un equipo central de especialistas en IA que actúa como proveedor interno de servicios. Según análisis, los CoE bien estructurados tienen 2,6 veces más probabilidades de escalar la IA a nivel corporativo. Pero con frecuencia se convierten en cuellos de botella – el problema radica en el diseño de la gobernanza. Adecuado para grandes organizaciones con múltiples unidades de negocio que desean aplicar la IA de forma descentralizada.

Modelo 4: Comité de IA a nivel de consejo. Un comité específico del consejo de administración o del consejo de dirección supervisa la estrategia y la conformidad en materia de IA. Establece responsabilidad sin crear una nueva función de nivel C ni nuevos costes salariales. Adecuado para empresas medianas que quieren cumplir con los requisitos regulatorios del AI Act sin asumir el presupuesto de un CAIO.

Modelo 5: Gobernanza distribuida de IA (modelo Google/Microsoft). Ningún CAIO; en su lugar, la IA como parte integral de todos los mandatos de nivel C. Funciona en empresas donde la IA forma parte del negocio central. Más difícil en empresas donde la IA aún se está imponiendo de forma transformadora – allí, sin un impulsor dedicado, suele faltar el impulso para la escalabilidad.

Qué deben decidir ahora los consejos de administración alemanes

Primero: Responder a la pregunta de la responsabilidad. El AI Act de la UE no exige un puesto específico, pero sí exige responsabilidad. ¿Quién en el consejo de administración es responsable de la conformidad con la IA? ¿Quién aprueba las medidas de gestión de riesgos? ¿Quién supervisa su implementación? Si la respuesta es «lo hace el CTO junto con otros», la responsabilidad no es lo suficientemente clara. El Reboot necesita responsabilidades claras, no competencias repartidas.

Segundo: Elegir el modelo adecuado. Para conglomerados DAX con la IA como estrategia central: CAIO dedicado o modelo híbrido. Para la mediana empresa avanzada (500 a 5.000 empleados): comité de IA o centro de excelencia en IA. Para pymes: asignar la responsabilidad de la IA directamente al director general y contratar experiencia externa. No existe un modelo único – pero sí existe un requisito mínimo: alguien debe ser responsable.

Tercero: Garantizar competencia en IA en el consejo de administración. McKinsey demuestra: la propiedad por parte del CEO de la gobernanza de IA correlaciona más fuertemente con el impacto sobre el EBIT. Pero el consejo de administración debe poder evaluar las decisiones sobre IA tomadas por el consejo de dirección. Si nadie en el consejo de administración entiende qué es un modelo fundacional o por qué es importante el monitoreo de sesgos, la supervisión se convierte en una mera formalidad. La obligación de alfabetización en IA del AI Act se aplica, por analogía, también a los órganos de control.

Cuarto: Concebir al CAIO como una función de transformación, no como un puesto permanente. MIT Sloan tiene razón: tan pronto como la IA se consolide como parte normal del modo de trabajo, ya no se necesitará un jefe de IA dedicado. El CAIO es un agente de transformación con una misión clara: integrar la IA en procesos, productos y cultura. Una vez logrado, la función puede absorberse en el CTO o en el COO. SAP hizo exactamente eso: Herzig es ahora CAIO y CTO en una sola persona. La transformación ha absorbido el puesto.

La cuestión del talento sigue siendo el mayor reto: según McKinsey, el 46 % de las empresas señala la falta de habilidades en IA como el principal freno para acelerar su desarrollo. Las trayectorias profesionales hacia el puesto de CAIO provienen de dos direcciones: el lado tecnológico (ingeniería en ML/IA más liderazgo de producto, como Herzig en SAP) o el lado empresarial (estrategia más digitalización más análisis de datos, a menudo con antecedentes de CDO). Escuelas de negocios internacionales como Chicago Booth, Cornell y Carnegie Mellon ya ofrecen programas de certificación específicos para CAIO. Para el mercado alemán, esto significa: la próxima generación de líderes en IA se formará en el extranjero, si las instituciones alemanas no responden. Se trata de un tema de competitividad territorial, no de un problema de recursos humanos.

Preguntas frecuentes

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Fuente de imagen: Pexels / Matheus Bertelli (px:8386440)