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¿Quién es responsable de la inteligencia artificial en la empresa? ¿El CIO, que gestiona la infraestructura? ¿El CDO, encargado de la estrategia de datos? ¿El CTO, que dirige el desarrollo de productos? En muchas organizaciones, la responsabilidad no está claramente definida, y eso se ha convertido en un problema. Porque sin una titularidad clara, la IA deriva hacia una zona organizativa gris.

En resumen

Por qué la cuestión de la responsabilidad es crítica ahora

Durante mucho tiempo, la IA fue un asunto exclusivo del departamento de TI. Entrenar modelos, proporcionar infraestructura, integrar APIs: todo ello lo gestionaba el CIO o lo delegaba a un equipo de ciencia de datos. Con la expansión de la IA generativa, la dinámica ha cambiado: las áreas funcionales utilizan herramientas de IA de forma autónoma, los productos incorporan funcionalidades basadas en IA y los requisitos regulatorios del Reglamento de IA de la UE exigen estructuras de gobernanza a nivel de consejo de administración.

En esta nueva realidad surgen preguntas fundamentales: ¿Quién decide qué sistemas de IA implementará la empresa? ¿Quién es responsable si un sistema de IA toma decisiones erróneas? ¿Quién coordina la estrategia de IA transversalmente entre las distintas unidades de negocio? ¿Y quién informa al consejo de administración sobre los riesgos y oportunidades derivados de la IA?

Según un análisis de Riviera Partners, en muchas empresas la titularidad de la IA no está claramente asignada. El resultado: iniciativas paralelas sin coordinación, priorizaciones contradictorias y una gobernanza de la IA que nadie asume. Gartner refuerza este diagnóstico: los CDO que para 2026 no puedan demostrar un impacto mensurable a escala empresarial serán integrados en funciones existentes de TI. La figura independiente del CDO se encuentra bajo presión justificativa.

«¿Quién debe asumir hoy la responsabilidad de la inteligencia? Esta es la pregunta que toda dirección ejecutiva debate. La respuesta no es un único cargo, sino un modelo adaptado a la estructura, madurez y ambición de la organización».
Riviera Partners, «CIO frente a CTO frente a CDO: ¿Quién debe poseer la inteligencia ahora?» (2025)

CIO, CDO, CTO: Las tres perspectivas

El CIO como propietario de la IA. Puntos fuertes: El CIO controla la infraestructura de TI, los presupuestos en la nube y las plataformas de datos. Tiene el alcance organizativo necesario para desplegar la IA a escala empresarial. Bajo el marco normativo NIS2 y el Reglamento de IA de la UE, ya asume la responsabilidad sobre la seguridad de la información y el cumplimiento normativo. La gobernanza de la IA constituye, pues, una extensión natural de esta función. Puntos débiles: Muchos CIO están sobrecargados operativamente. La gestión diaria de los servicios de TI deja poco margen para iniciativas estratégicas de IA. Además, a muchos CIO les falta la competencia específica en ciencia de datos para tomar decisiones técnicas sobre IA. Si el CIO asume la responsabilidad de la IA, existe el riesgo de que esta se trate como un proyecto técnico más, y no como una transformación del negocio.

El CDO como propietario de la IA. Puntos fuertes: El CDO es responsable de la estrategia de datos, y sin datos no hay IA. Comprende la calidad de los datos, la gobernanza de datos y las canalizaciones analíticas. Muchos CDO han creado equipos de ciencia de datos que aportan la competencia técnica necesaria para la IA. Puntos débiles: En muchas empresas, la figura del CDO carece de poder ejecutivo operativo. Los CDO suelen no tener acceso directo a la infraestructura de TI ni al desarrollo de productos. Gartner advierte que los CDO sin un impacto mensurable a escala empresarial perderán su razón de ser. Asumir la titularidad de la IA sin acceso a la infraestructura ni a un presupuesto propio es ineficaz.

El CTO como propietario de la IA. Puntos fuertes: En las empresas tecnológicas, el CTO es responsable del desarrollo de productos. Como característica de producto, la IA pertenece claramente a su ámbito de competencia. El CTO dispone de los equipos de ingeniería capaces de integrar y escalar modelos de IA en los productos. Puntos débiles: El enfoque del CTO se centra en el producto, no en los procesos internos. Si la IA se utiliza principalmente para mejorar la eficiencia interna (atención al cliente, selección de personal, análisis financiero), el CTO no es el propietario adecuado. Además, en muchas empresas tradicionales la figura del CTO no existe a nivel de dirección ejecutiva.

Tres modelos prácticos

Fuentes: Riviera Partners 2025, Forrester 2025

Modelo 1: Centralizado bajo el CIO. El CIO asume la responsabilidad sobre la estrategia de IA, la infraestructura, la gobernanza y la escalabilidad. Resulta adecuado para empresas en las que la IA se emplea principalmente para mejorar la eficiencia interna y en las que el CIO ya desempeña un papel estratégico sólido. Requisito previo: el CIO necesita contar con competencias específicas en IA dentro de su equipo, ya sea mediante un «Head of AI» o un equipo especializado de IA bajo su dirección.

Modelo 2: Federado con un Consejo de Gobernanza de IA. Un consejo de gobernanza de IA interfuncional, compuesto por el CIO, el CDO (si existe), el CTO, el CISO y los responsables de las unidades de negocio, dirige la estrategia de IA. La ejecución operativa corresponde a las unidades de negocio, mientras que la gobernanza se mantiene centralizada en el consejo. Este modelo es el más flexible y se escala mejor en organizaciones grandes. Requisito previo: derechos de decisión claramente definidos, reuniones periódicas y un líder de programa de IA dedicado.

Modelo 3: Director Ejecutivo de IA (CAIO) especializado. Una nueva figura a nivel de dirección ejecutiva que asume la responsabilidad sobre la estrategia de IA, su gobernanza, ética y escalabilidad. Resulta adecuado para empresas cuyo modelo de negocio se transforma gracias a la IA, y no solo sus procesos. Ventaja: atención plena y capacidad de imposición. Desventaja: altos costes, superposición de competencias con el CIO y el CDO, y riesgo de crear una estructura paralela.

Ayuda para decidir: ¿Qué modelo es el adecuado?

La elección depende de tres factores: el grado de madurez en el uso de la IA, la estructura organizativa y la importancia estratégica de la IA para el modelo de negocio.

Las empresas en fase experimental (proyectos piloto, primeros casos de uso) deben comenzar con el Modelo 1: titularidad bajo el CIO, acompañada de un responsable de IA especializado. Esto evita la complejidad organizativa y permite tomar decisiones ágiles.

Las empresas con un uso extendido de la IA en múltiples unidades de negocio deben optar por el Modelo 2: el consejo de gobernanza federado. Este modelo garantiza la alineación sin caer en la centralización y se escala con la creciente adopción de la IA.

Las empresas cuyo modelo de negocio se basa en la IA (empresas tecnológicas, startups nativas de IA, plataformas digitales) deben considerar el Modelo 3: un CAIO especializado con mandato y presupuesto claros. Para la mayoría de las empresas tradicionales, un CAIO resulta, en 2026, una figura organizativamente desproporcionada.

Preguntas frecuentes

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