La agenda ineludible del CEO para la implementación exitosa de IA

La adopción efectiva de la inteligencia artificial (IA) requiere una implicación directa y activa del director ejecutivo (CEO), más allá de relegar esta función a roles tecnológicos como el CTO o CIO. La gestión de iniciativas de IA a nivel organizacional presenta una complejidad considerable, y el grado de compromiso del líder máximo define el alcance real de cualquier transformación. Nuestra experiencia en la conducción y asesoría de proyectos de IA y análisis de datos confirma que las empresas con CEOs audaces, dispuestos a cuestionar axiomas y efectuar cambios profundos, están mejor posicionadas para alcanzar resultados sobresalientes.

Presentamos a continuación cinco responsabilidades fundamentales que el CEO debe liderar sin delegar.

Expandir las ambiciones más allá de lo básico

‍La velocidad acelerada de evolución tecnológica puede incentivar a algunos CEOs a apostar por proyectos de IA limitados y menos complejos como aproximación inicial. Si bien esta estrategia representa un punto de partida válido, restringir las aspiraciones puede dejar a la organización rezagada. La automatización de tareas y la mejora de la productividad mediante asistentes de IA generativa o chatbots como ChatGPT, Perplexity y Claude constituyen apenas el principio. Actualmente, la IA está transformando radicalmente modelos de negocio en sectores tan diversos como defensa, planeación nacional, marketing y educación. Las organizaciones deben preguntarse cómo aprovechar la IA para resolver desafíos históricos, generar ventajas competitivas y fortalecer sus estrategias a futuro. La orientación política no debe ser un freno para tales deliberaciones.

Aceptar y gestionar la incertidumbre inherente

‍El entorno de la IA se caracteriza por una alta incertidumbre: la eficacia y los beneficios estimados varían ampliamente, y numerosos proyectos fracasan o no progresan más allá de pruebas piloto. La desconfianza en la IA persiste y los marcos regulatorios oficiales permanecen en desarrollo. Este contexto incómodo resulta especialmente desafiante para líderes acostumbrados a minimizar la incertidumbre. No obstante, debe adoptarse una postura experimental y flexible en aspectos tecnológicos, financieros, humanos y estructurales. Experimentar con el cambio, entender qué funciona y aprender de los errores resulta indispensable. Por el contrario, aproximaciones superficiales motivadas por el “miedo a no sumarse” carecen de la integralidad necesaria para el éxito y pueden inducir al falso rechazo de la IA.

Priorizar la calidad y gestión de datos

‍Como señala James Betker desde OpenAI, el elemento esencial en modelos de IA es el conjunto de datos utilizado. La disponibilidad y calidad de los datos constituyen el principal factor limitante para la adopción eficaz de IA, tal como lo evidencia el fallido lanzamiento del chatbot francés Lucie. Aunque pocas empresas crearán sus propios modelos de lenguaje extensos (LLM), la gestión del dato para complementar dichos modelos y operar sistemas predictivos resulta crítica. Ante desafíos como datos erróneos, mal definidos, sesgados o difíciles de encontrar, además de la preponderancia de datos no estructurados (emails, contratos, grabaciones), es imprescindible que los CEOs respalden con decisión programas estratégicos de mejora de calidad de datos, focalizados en los procesos interdepartamentales que abastecen las aplicaciones de IA.

Integrar la IA en el núcleo organizacional

‍El experto en diseño organizacional Arthur W. Jones demuestra que las instituciones están diseñadas para obtener los resultados que exhiben. La incorporación de IA implica retos institucionales que demandan redefinir roles, establecer nuevas formas de trabajo interfuncionales y desarrollar capacidades adaptativas, dado que muchas organizaciones permanecen estructuradas según paradigmas industrializados y no basados en datos. La directividad del CEO es esencial para promover una cultura que fomente la responsabilidad clara, colaboración transversal, aprendizaje continuo y experimentación valiosa sobre prácticas y resultados. Esto exige construir virtudes y capacidades para que la IA y los datos permeen la estrategia y operación cotidiana, accediendo a un proceso complejo que requerirá pruebas, esfuerzos significativos y decisiones difíciles.

Tomar decisiones audaces y ágiles, pero calibradas

‍Si bien la implementación de IA demanda celeridad y valentía, precipitarse resulta contraproducente. Las deficiencias estructurales existentes se traducen en ineficiencias notables, por ejemplo, empleados que destinan aproximadamente un 30 % de su tiempo a resolver problemas relacionados con datos. A su vez, clientes y colaboradores adoptan herramientas generativas frecuentemente sin alinearse con las políticas internas. La falta de liderazgo firme puede dejar la iniciativa a terceros, con riesgos en la confianza, calidad y competitividad. Por ende, el CEO debe dirigir con propósito, definiendo dónde se encuentra el valor, evaluando la capacidad de absorción organizacional y orientando la evolución cultural y de competencias para lograr un impacto sostenible. La experimentación es fundamental, pero solo la ejecución concreta determina el éxito.

Implicaciones para los CEOs: asumir el relevo

A pesar de la relevancia de datos, análisis e IA para la competitividad organizacional, numerosos líderes seniors, incluidos CEOs, adoptan una postura pasiva. Esta incógnita tecnológica y la velocidad del cambio generan reservas comprensibles, al igual que la novedad y ambición de las responsabilidades aquí señaladas. Sin embargo, las consecuencias estratégicas de un horizonte en “modo vigilancia” o no fomentar el liderazgo en esta materia son de alto riesgo. Las tasas de éxito bajas no deben desalentar, pues las experiencias positivas reposan en una participación directa y frontal del CEO.