Corrija los derechos de decisión o fracase en la IA: 5 errores de liderazgo que debe evitar

Los CIO tienen su propia infraestructura, los CDO tienen sus propios datos, los CAIO tienen su propia estrategia y los líderes empresariales tienen sus propios casos de uso, pero ningún marco de decisión concilia la inversión, la priorización, la gobernanza y la rendición de cuentas por los resultados.

A medida que los consejos de administración y los accionistas pasan de preguntarse “¿estamos invirtiendo en IA?” a “¿qué está produciendo la IA y quién es el responsable del resultado?”, los derechos de decisión poco claros se están convirtiendo en una limitación importante para la materialización del valor empresarial. A continuación, se presentan cinco formas en que la falta de claridad en la autoridad para tomar decisiones se manifiesta en la IA empresarial y cómo resolverlas.

La IA se trata como una prioridad en toda la empresa, pero la propiedad y los derechos de decisión están fragmentados en todos los altos ejecutivos.¹ Cada rol desarrolla su propio mandato (tecnología, datos, estrategia, casos de uso), pero ningún ejecutivo es claramente responsable de los resultados de principio a fin ni está facultado para resolver compensaciones interfuncionales. Como resultado, las decisiones sobre financiamiento, riesgo, priorización y gobernanza permanecen sin resolver y cuando el ROI decepciona, es difícil identificar la responsabilidad.

“Nadie debe poseer la IA; hay que guiarla”



Lula Mohanty, socia gerente de IBM Consulting en Oriente Medio

Resolución:
Las organizaciones se benefician al aclarar quién es responsable de los resultados y de la ejecución y quién desempeña un rol de gobernanza. Establecer un enfoque de nivel empresarial para la toma de decisiones puede resolver las compensaciones cuando las prioridades compiten. También es útil delinear las vías de escalada para los conflictos interfuncionales, permitiendo que los problemas se aborden de forma oportuna en lugar de posponerlos. Reforzar esta estructura a través del apoyo visible del CEO y la junta directiva puede fortalecer la autoridad de los responsables de los resultados para tomar decisiones en todas las funciones.

Conclusión ejecutiva:

Como Lula Mohanty, socia gerente de IBM Consulting en Oriente Medio, declaró a IBM Think: “Nadie debe poseer la IA; hay que guiarla”. Sin embargo, sin una responsabilidad y autoridad claras para tomar decisiones de IA entre empresas, no existe una verdadera propiedad.

Los altos ejecutivos pueden arreglar la propiedad, pero aún así fracasar si los incentivos no están alineados. Incluso cuando los líderes se alinean con la ambición de la IA, sus incentivos siguen vinculados al éxito funcional: control de costos para los CIO, calidad de datos para los CDO, rendimiento del modelo para los CAIO y resultados de P&L para los líderes empresariales.

Sin responsabilidad compartida para los resultados de la IA empresarial, cada ejecutivo optimiza para sus propias métricas en lugar del ROI colectivo. Por ejemplo, los equipos pueden restar prioridad a las iniciativas que impulsan el valor empresarial, pero diluyen los KPI locales, se resisten a financiar capacidades multifuncionales o evitan riesgos que benefician a todos, pero no a su dominio. Con el tiempo, la IA se convierte en un problema de coordinación disfrazado de problema de rendimiento.

Resolución:

Alinee los incentivos ejecutivos y las métricas de rendimiento con los resultados del negocio compartidos impulsados por IA. Vincule las medidas de compensación, financiamiento y éxito a la creación de valor empresarial, como el impacto en los ingresos, la transformación de costos o las ganancias de productividad, en lugar de métricas funcionales aisladas.

Conclusión ejecutiva:

Si los líderes se miden individualmente, optimizarán individualmente. El valor de la IA solo se realiza cuando los incentivos obligan a alinear resultados compartidos.

Las unidades de negocio proponen casos de uso de IA, los equipos de tecnología evalúan la viabilidad, los líderes de datos evalúan la preparación mientras otro equipo define la ambición estratégica. Pero sin un marco de decisión unificado, la priorización de las iniciativas de IA depende de la influencia, la urgencia o de quien tenga presupuesto, en lugar del valor empresarial.

”A medida que la IA expande lo que las organizaciones pueden ver y saber, los líderes deben decidir lo que importa, alinear la empresa en torno a eso y avanzar con velocidad y coherencia”.



Gary Cohn, vicepresidente de IBM, estudio del director CEO 2026

Resolución:

Cambie de la generación de ideas descentralizada a una cartera de IA gobernada centralmente con umbrales de valor explícitos. Establezca un pequeño foro de priorización multifuncional que evalúe los casos de uso con criterios coherentes, como el potencial de valor empresarial, la escalabilidad, la preparación de los datos y la reutilización. Financie y secuencie las iniciativas como una cartera en lugar de como propuestas aisladas, de modo que solo aquellas con un camino creíble para escalar reciban una inversión sostenida.

Conclusión ejecutiva:

Una estrategia de IA eficaz define cómo una organización selecciona, secuencia y se compromete con iniciativas que generen valor empresarial medible.² Establece los criterios de decisión, los mecanismos de gobernanza y el modelo de asignación de recursos necesarios para priorizar los esfuerzos que justifican una inversión y una escala sostenidas.

La gobernanza a menudo se trata como una capa de revisión que ocurre después de que los equipos ya diseñaron y probaron soluciones. La IA no es una excepción. Esto lleva a los equipos a encontrar fricciones en las últimas etapas en torno al riesgo, el cumplimiento, el uso de datos, la responsabilidad del modelo o las preocupaciones éticas. También refuerza la percepción de que la gobernanza es un bloqueador, cuando el verdadero problema es que la gobernanza no se integró en la toma de decisiones lo suficientemente temprano.³

Resolución:

Integre la gobernanza en los flujos de trabajo desde el principio. Aclare quién tiene autoridad para aprobar umbrales de riesgo, uso de datos, estándares de despliegue y rutas de escalamiento. Un estudio de caso conjunto de IBM–EY con Banco do Brasil demuestra cómo la gobernanza puede facilitar, no obstaculizar, la innovación en IA.

Como institución financiera pública con deberes normativos y una misión pública, el banco necesitaba una estrategia clara para usar la IA de manera responsable, transparente y a escala. El banco implementó un marco integral de gobernanza de la IA que cubre todo el ciclo de vida del modelo, con roles, controles y procesos de monitoreo claramente definidos.

Conclusión ejecutiva:

La gobernanza solo se siente como un cuello de botella cuando los derechos de decisión no están claros. Cuando la autoridad sobre el riesgo, los datos y el despliegue se define por adelantado y se integra en los flujos de trabajo, la gobernanza se convierte en el mecanismo que puede desbloquear una IA escalable y confiable.

Una prueba de concepto podría demostrar que un caso de uso de IA funciona localmente, pero el escalado requiere decisiones en infraestructura, acceso a datos, gestión de cambios, financiamiento, cumplimiento y diseño de modelos operativos. Si los derechos de decisión no están claros, cada paso de escala requiere una nueva alineación y los proyectos piloto prometedores se estancan.

Resolución:

Defina los derechos de decisión de la etapa de escala antes de que comiencen los proyectos piloto. Los líderes deben saber quién decide si un proyecto piloto avanza, quién financia la ampliación, quién es responsable de la adopción y quién mide el impacto empresarial.⁴

Conclusión ejecutiva:

Un proyecto piloto sin un modelo de decisión de escala sigue siendo un experimento aislado. Escalar proyectos piloto de IA es más eficaz cuando las organizaciones definen claramente desde el principio quién tiene la autoridad para avanzar, invertir, poner en marcha y medir el impacto, de modo que no se pierda el impulso entre validación y materialización de valor.

Los CEO que dan prioridad a la IA (aquellos que integran la IA en todos los flujos de trabajo, alinean funciones y se centran en el valor a largo plazo) han visto un crecimiento de los ingresos un 17 % mayor.⁵ Entienden que la IA es una historia de tecnología y una historia de liderazgo. Las organizaciones que aclaran los derechos de decisión convierten a la IA de una serie de iniciativas desconectadas en un sistema coordinado para la creación de valor. La pregunta ya no es si invertir en IA, sino si el liderazgo ha establecido la responsabilidad y la autoridad necesarias para que esas inversiones den sus frutos a escala.