Porque entender la tecnología no basta: liderar la inteligencia artificial exige enfoque en rentabilidad, estrategia y retorno sobre la inversión

En 2025, la inteligencia artificial (IA) ya no es una promesa futurista: es una realidad que redefine industrias, optimiza procesos y genera nuevas fuentes de ingresos. Las organizaciones, desde startups hasta multinacionales, están invirtiendo miles de millones en IA, atraídas por su potencial para transformar operaciones y desbloquear ventajas competitivas. Sin embargo, un error crítico está frenando a muchas empresas: poner a un experto técnico en IA al frente de su transformación con inteligencia artificial.

No me malinterpretes. Los científicos de datos, ingenieros de machine learning y especialistas en modelos de lenguaje son esenciales. Su capacidad para construir algoritmos, entrenar modelos y desplegar soluciones de IA es la base de cualquier iniciativa exitosa. Pero liderar una transformación con IA no se trata solo de dominar la tecnología. Se trata de alinear la IA con los objetivos estratégicos de la empresa, monetizar sus aplicaciones y garantizar un retorno sobre la inversión (ROI) que justifique los recursos invertidos. Y para eso, necesitas a alguien con una visión más amplia.

El Problema de los Expertos Técnicos como Líderes

Imagina que tu empresa decide construir una nueva planta de producción. No pondrías al ingeniero que diseña las máquinas a cargo de toda la estrategia de expansión, ¿verdad? Ese ingeniero es crucial para que las máquinas funcionen, pero la visión de cómo esa planta generará ingresos, se integrará con la cadena de suministro y contribuirá a los objetivos de la empresa requiere un líder con un enfoque estratégico y de negocio.

Lo mismo aplica a la IA. Un experto en IA puede ser un genio en la creación de modelos predictivos o en la optimización de redes neuronales, pero eso no significa que tenga la capacidad de identificar dónde la IA generará el mayor valor para la organización, cómo escalarla de manera rentable o cómo integrarla en los procesos de negocio sin causar disrupciones innecesarias. Su enfoque suele estar en la tecnología misma, no en los resultados financieros o estratégicos.

He visto este error en innumerables ocasiones: empresas que nombran a un jefe de datos o a un científico de IA como el “zar” de su transformación, solo para descubrir que los proyectos se desvían hacia experimentos técnicos fascinantes pero poco prácticos, con presupuestos inflados y resultados que no se traducen en beneficios tangibles. La IA, en estos casos, se convierte en un fin en sí misma, en lugar de un medio para alcanzar los objetivos de la empresa.

El Líder que Necesitas: Estrategia, Negocio y un Toque de Tecnología

Entonces, ¿quién debería liderar la transformación con IA? La respuesta es un líder que combine tres cualidades esenciales:

1. Visión estratégica: Este líder debe entender cómo la IA puede impulsar los objetivos de la empresa, ya sea optimizando costos, creando nuevos productos, mejorando la experiencia del cliente o abriendo mercados. Debe ser capaz de priorizar iniciativas de IA que generen impacto medible y no solo “suenen innovadoras”.
2. Foco en monetización y ROI: La IA no es barata. Entre la infraestructura, el talento y los datos, las inversiones pueden ser considerables. El líder ideal sabe cómo justificar cada dólar invertido, ya sea a través de ahorros operativos, aumento de ingresos o ventajas competitivas. No se conforma con métricas técnicas como “precisión del modelo”; exige resultados que se reflejen en el balance.
3. Conocimiento suficiente de IA: No necesita ser un doctorado en aprendizaje profundo, pero sí debe entender los fundamentos de la IA: qué puede y no puede hacer, cuáles son sus limitaciones y cómo se integra con otras tecnologías. Este conocimiento le permite comunicarse efectivamente con los equipos técnicos, cuestionar suposiciones y evitar caer en la trampa de proyectos excesivamente complejos o innecesarios.

Este perfil suele encontrarse en ejecutivos con experiencia en transformación empresarial, estrategia de innovación o gestión de tecnología, pero con un fuerte anclaje en los resultados de negocio. Podría ser un Chief Digital Officer, un VP de Estrategia o incluso un CEO con mentalidad tecnológica. Lo que importa es que esta persona sea un puente entre la tecnología y el negocio, no alguien atrapado en los detalles técnicos.

Cómo Evitar el Síndrome del “Proyecto Piloto Eterno”

Uno de los síntomas de una transformación de IA mal liderada es el “proyecto piloto eterno”: iniciativas que generan entusiasmo inicial, pero nunca escalan ni entregan valor real. Esto ocurre cuando el líder se enfoca demasiado en perfeccionar la tecnología y no en integrarla en los procesos de negocio o en medir su impacto.

Un líder estratégico aborda la IA de manera diferente. Comienza con preguntas como: ¿Dónde está el mayor potencial de valor? ¿Cómo podemos implementar una solución de IA que sea escalable y sostenible? ¿Qué métricas de negocio (no solo técnicas) nos dirán si esto está funcionando? Desde ahí, diseña un roadmap que equilibre victorias rápidas con proyectos de mayor alcance, siempre con el ROI en la mira.

Por ejemplo, en lugar de obsesionarse con construir un modelo de IA desde cero, este líder evaluará si una solución existente en el mercado puede adaptarse a las necesidades de la empresa, ahorrando tiempo y recursos. En lugar de priorizar un caso de uso “sexy” pero marginal, se enfocará en áreas como la optimización de la cadena de suministro o la personalización de la experiencia del cliente, donde el impacto financiero es claro.

El Papel de los Expertos en IA

No estoy sugiriendo que los expertos en IA sean irrelevantes. Al contrario, son el motor de la transformación. Su trabajo es crítico para desarrollar soluciones robustas, garantizar la calidad de los datos y mantener los sistemas actualizados. Pero su rol debe ser de ejecución, no de dirección estratégica. El líder de la transformación debe empoderarlos para que hagan lo que mejor saben hacer, mientras él o ella se encarga de alinear sus esfuerzos con los objetivos de la empresa.

Un Llamado a los CEO’s

Si eres un CEO o un ejecutivo senior, te invito a reflexionar: ¿quién está liderando tu transformación con IA? ¿Es alguien que vive y respira código, o alguien que vive y respira los resultados de tu negocio? La IA es una herramienta poderosa, pero su éxito depende de cómo se utiliza. Pon a la persona correcta al frente – un líder con visión estratégica, obsesión por el ROI y suficiente conocimiento técnico – y estarás mucho más cerca de convertir la IA en un motor de crecimiento para tu organización.

En 2025, la IA no es solo una tecnología; es una ventaja competitiva. Pero esa ventaja no se materializa por arte de magia. Requiere liderazgo, no solo expertise. Elige sabiamente.

Tabla de Comparación de Enfoques por diversas fuentes

Fuente	Rol Recomendado	Enfoque Principal	Énfasis en Resultados de Negocio
BCG	Líderes funcionales (ventas, ops, HR, etc.)	70% personas/procesos, 20% tecnología, 10% algoritmos	Alto (eficiencia +50%, ROI mayor)
Foro Económico Mundial	Ejecutivos de nivel C	Visión, cambio cultural, capacitación	Alto (crecimiento ingresos, ahorros)
PwC	Líderes industriales	Datos de calidad, procesos estandarizados	Medio (eficiencia, insights)
ExpertBeacon	Equipos centrales de IA, enfoque empresarial	Preparación organizacional, cultura	Alto (valor desbloqueado)
AIMultiple	Líderes estratégicos	Identificar casos de uso, automatización	Alto (impacto en resultados)
MIT Sloan Management Review	Líderes de cambio	Gestión cultural, cambio organizacional	Medio (barreras culturales)

La tabla muestra un consenso en que el liderazgo debe ser estratégico, con un fuerte enfoque en resultados de negocio y gestión del cambio, más allá de la expertise técnica.

Algunas Fuentes:

• BCG: Guía para Líderes en Transformación con IA
• Foro Económico Mundial: Transformación de Negocios en la Era de la IA
• PwC: Predicciones de Negocio con IA para 2025
• ExpertBeacon: Guía Detallada para Ejecutivos en Transformación con IA 2025
• MIT Sloan Management Review: Cinco Tendencias en IA y Ciencia de Datos para 2025

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