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El 56 % de todos los consejeros delegados (CEOs) no observa un retorno medible de sus inversiones en IA. Al mismo tiempo, tres de cada cuatro trabajadores del conocimiento ya utilizan IA generativa en su rutina laboral. La brecha entre inversión y efectividad tiene un nombre: gobernanza deficiente a nivel C-suite. Quien delega la IA a su departamento de TI pierde el control sobre la herramienta más eficaz desde la aparición de Internet.

En resumen

La brecha del 56 %: dónde se evaporan los presupuestos para IA

Las cifras de la Encuesta Global a CEOs de PwC 2026 son desalentadoras: solo el 30 % de los consejeros delegados informa de un aumento de ingresos gracias a la IA. El 26 % registra una reducción de costes. ¿Y el 56 %? No observa ni mayores ingresos ni menores gastos. Más de la mitad de todas las inversiones en IA no genera un retorno visible.

La causa rara vez radica en la propia tecnología. Como ya analizó Digital Chiefs: «AI-first» como estrategia es insuficiente. El verdadero problema se sitúa un nivel por encima. Si las decisiones sobre IA recaen en el CTO y el Consejo de Administración solo recibe informes trimestrales, falta una dirección estratégica. Los presupuestos fluyen hacia casos de uso técnicamente interesantes, pero irrelevantes para el negocio.

Según PwC, un tercio de los CEOs identifica la velocidad de transformación como su mayor preocupación. En el sector financiero, este porcentaje asciende incluso al 53 %. La ironía es que precisamente los directivos que más temen esta aceleración ceden la dirección a otros.

Por qué la delegación es el error más costoso

Spencer Stuart lo resume en una fórmula: «Los CEOs que toman decisiones mejores y más rápidas con IA son usuarios expertos – no delegadores». La consultora ha investigado qué impide a los consejeros delegados participar activamente en el uso operativo de la IA – y por qué justamente esa ausencia constituye un riesgo.

Cuatro peligros surgen cuando los CEOs transfieren la competencia en IA a niveles inferiores:

1. Pérdida de la visión estratégica. Quien no utiliza personalmente la IA no detecta oportunidades capaces de transformar su sector. Un CEO del sector industrial que nunca ha trabajado con un agente de IA subestimará sistemáticamente el potencial de automatización de su cadena de suministro.

2. El control de calidad se vuelve imposible. Sin experiencia práctica, ningún consejo puede evaluar si una salida de IA es fiable o está basada en alucinaciones. Decidir en qué resultado de IA confiar requiere intuición – y esta solo surge mediante la aplicación práctica.

3. Incentivos culturales erróneos. Si la dirección no da ejemplo en el uso de IA, faltan referencias claras. Los equipos experimentan de forma aislada y los estándares se fragmentan. Los riesgos de incumplimiento crecen de forma invisible.

4. Embotamiento de la capacidad de juicio. Quien externaliza de forma permanente las evaluaciones basadas en IA pierde la habilidad para distinguir dónde esta ayuda y dónde perjudica. Precisamente esta distinción es la tarea central de un consejo de administración.

«Los CEOs que toman decisiones mejores y más rápidas con IA son usuarios expertos – no delegadores.»
– Spencer Stuart, Research & Insight, 2026

Siemens frente al resto: qué significa la gobernanza de la IA en la práctica

Siemens ha establecido, bajo la dirección del CEO Roland Busch, una de las estructuras de gobernanza de la IA más claras entre las empresas del índice DAX. La decisión sobre qué aplicaciones de IA se integran en su plataforma Industrial Metaverse Xcelerator corresponde exclusivamente al nivel C-suite. No al CTO. No a una oficina de apoyo. Al nivel C-suite.

El resultado: Siemens ha podido alinear sus iniciativas de IA con cadenas de valor concretas. Mantenimiento predictivo en la automatización de fabricación, gestión de edificios asistida por IA, gemelos digitales para redes energéticas. Cada iniciativa cuenta con un caso de negocio definido y responsabilizado a nivel C-suite.

La postura opuesta la ilustra la realidad de muchas pymes: presupuesto para IA asignado al CTO, proyectos piloto sin caso de negocio y, tras 18 meses, la pregunta de por qué la estrategia de IA no arroja resultados. La Agenda del CIO 2026 muestra hasta qué punto ya es elevada la presión.

El marco de 90 días: del observador al tomador de decisiones en IA

Spencer Stuart ha desarrollado un marco práctico que lleva a los CEOs a «temperatura operativa» en IA en tres meses. Nada de estudios extensos ni certificaciones. Solo 10 a 20 horas de trabajo básico, estructurado en tres fases.

Semanas 1 a 4: Construcción de competencia personal. Pequeños experimentos en la rutina diaria: análisis de comunicaciones con IA, optimización del calendario, elaboración automática de resúmenes. El objetivo no es convertirse en experto, sino desarrollar intuición: ¿para qué sirve la IA y para qué no?

Semanas 5 a 8: Adquisición de conocimientos fundamentales con mentor. Comprensión de siete áreas clave – desde los fundamentos del machine learning hasta la calidad de los datos y la IA responsable. Nada de profundización técnica, sino conocimientos sólidos para la toma de decisiones. Quien, tras ocho semanas, no sea capaz de explicar por qué un modelo de lenguaje puede generar alucinaciones, no habrá completado esta fase.

Semanas 9 a 12: Visión organizacional. Definición de indicadores clave de rendimiento (KPI), elaboración de planes de formación para los equipos e implantación de una cultura experimental con líneas directrices transparentes. Al final no se obtiene un documento de estrategia de IA, sino un marco operativo que permite medir los resultados.

Cuatro pilares de gobernanza que no son negociables

Según PwC, las empresas que logran retornos con la IA comparten cuatro rasgos comunes: disponibilidad de datos, hojas de ruta claras para IA, líneas directrices responsables y una cultura que favorece la adopción. Ningún pilar por sí solo es suficiente. Se necesitan los cuatro.

Pilar 1: Disponibilidad de datos. La IA es tan buena como los datos con los que se entrena. Los consejos deben saber qué datos existen en la empresa, cuál es su grado de limpieza y quién tiene acceso a ellos. Esto no es una cuestión de TI, sino de gobernanza.

Pilar 2: Hoja de ruta de IA con casos de negocio. Cada iniciativa de IA debe contar con un caso de negocio medible. No «vamos a explorarlo», sino «reduciremos el tiempo de procesamiento en atención al cliente un 40 % en el tercer trimestre». El consejo asume la responsabilidad de la priorización.

Pilar 3: Líneas directrices responsables. ¿Dónde puede decidir la IA de forma autónoma y dónde debe intervenir un ser humano? El Reglamento de IA de la UE establece el marco regulatorio. Pero la gobernanza interna debe ir más allá: directrices éticas, monitorización de sesgos y obligaciones de transparencia ante clientes y empleados.

Pilar 4: Cultura de adopción desde la cúpula. La gestión del cambio en la transformación con IA fracasa si la dirección no lidera visiblemente. Los proyectos piloto en departamentos aislados siguen siendo pilotos. Para una adopción corporativa se necesita una señal inequívoca desde la máxima autoridad.

La postura contraria: por qué algunos expertos advierten

No todos comparten la convicción de que los CEOs deban convertirse personalmente en usuarios expertos de IA. Los críticos argumentan que el trabajo del consejo debe mantenerse estratégico. Un CEO que optimiza prompts pierde tiempo valioso con clientes, inversores y liderazgo de equipos. El riesgo de distracción por «objetos brillantes» es real.

Además existe el problema de la competencia: un CEO con 20 horas de experiencia en IA no podrá evaluar seriamente la calidad de un modelo de machine learning. El peligro de una falsa experticia – más peligrosa que la ignorancia abierta – no se puede descartar.

El camino intermedio reside en distinguir entre el uso operativo de la IA y la gobernanza estratégica de la IA. El consejo no necesita dominar el prompt engineering avanzado. Pero sí debe comprender qué puede y qué no puede hacer la IA en su empresa. Y debe saber formular las preguntas adecuadas.

Qué hacer ahora concretamente

Para los consejos que toman en serio la gobernanza de la IA, hay tres medidas inmediatas:

Primero: Incluir la IA en la agenda estratégica. No como un subapartado de «digitalización», sino como punto independiente del orden del día. Una revisión trimestral no basta. La mínima frecuencia es mensual.

Segundo: Desarrollar competencia personal en IA. El marco de 90 días de Spencer Stuart ofrece la estructura necesaria. Una inversión de 10 a 20 horas distribuidas en tres meses. La alternativa – la ignorancia sobre un tema de miles de millones – resulta más cara.

Tercero: Asignar claramente la responsabilidad de la gobernanza de la IA. ¿Quién, a nivel C-suite, es responsable de la IA? En Siemens, es el propio CEO. En las pymes, puede ser el director financiero, quien aporta la perspectiva de retorno de la inversión (ROI). Lo decisivo es que haya una persona con mandato de consejo. No un comité, no una unidad de tareas. Una persona.

El 56 % de empresas sin retorno medible de la IA no disminuirá si los consejos siguen observando desde lejos. Aumentará.

Fuente de imagen: RDNE Stock project / Pexels