En muchas organizaciones la llegada de la inteligencia artificial ha generado entusiasmo y confusión a partes iguales. El año pasado, informes señalaron que alrededor del 60% de las compañías ya contaban con un CAIO y un 26% anunciaba planes para nombrar uno. Esa proliferación refleja la importancia estratégica de la IA, pero también abre un debate: ¿es mejor crear un puesto nuevo o distribuir esas responsabilidades entre roles existentes como el CIO o el chief data officer?
Algunos líderes, como Kirsty Roth en Thomson Reuters, sostienen que la IA debe ser una preocupación transversal y no algo aislado; aun así, reconocen que alguien con seniority debe coordinar las demandas emergentes.
En Howden, la respuesta fue distinta: Barry Panayi, su group chief data officer, impulsó la creación de un director de productividad de IA que actúa como interfaz entre la organización de datos y el departamento de TI, ayudando a convertir herramientas en beneficios medibles.
Origen y propósito del puesto
El cargo no nace por moda sino por necesidad operativa. En muchas empresas existe una brecha entre quienes compran soluciones, quienes construyen modelos y quienes deben usarlos en el día a día.
El director de productividad de IA se sitúa en esa franja intermedia, definiendo cuándo conviene comprar o construir, y asegurando que las herramientas se integren correctamente en las plataformas corporativas. Esa persona evita duplicidades, facilita la adopción y protege tanto la inversión en licencias como la calidad de los resultados.
Funciones clave
El rol articula varias responsabilidades que, juntas, aumentan el retorno de la inversión en IA. A continuación se describen tres funciones concretas donde este director hace la diferencia: conectar equipos, maximizar el uso de activos tecnológicos y orientar las prioridades para obtener ventaja competitiva.
Conectar equipos y aclarar responsabilidades
Una fuente recurrente de fricción es la confusión sobre quién gestiona qué: ¿TI instala y administra, o los equipos de datos diseñan y mantienen los modelos? El director de productividad actúa como mediador y establece líneas claras. Cuando se adquieren soluciones como Copilot o servicios de LLM vía API, alguien debe asegurarse de que estén plumbadas en la infraestructura, que cumplen requisitos de seguridad y que los usuarios saben cómo integrarlas en su flujo de trabajo.
Esa coordinación reduce resistencia y acelera la adopción.
Explotar activos y licencias empresariales
Otra tarea primordial es que la organización aproveche al máximo las licencias y modelos contratados. En Howden, por ejemplo, se trabaja con varios proveedores empresariales —Copilot, ChatGPT, Anthropic, y modelos especializados como Claude— y el director de productividad vela por su uso eficiente. El objetivo es «sudar» la tecnología: que las herramientas pagadas se utilicen correctamente, que se orienten a tareas donde ofrecen mayor valor y que los empleados, incluidos quienes están en campo, obtengan respuestas útiles sin perder tiempo.
Priorizar proyectos que generan ventaja competitiva
Con modelos y agentes similares disponibles en el mercado, la diferenciación proviene de los datos propios y de cómo se aplican. El director orienta al equipo de datos para que se concentre en soluciones de machine learning y modelos propietarios que alimenten precios, evaluación de riesgos o productos diferenciados. Mientras la adopción masiva de herramientas de ayuda aumenta la productividad general, el trabajo en modelos exclusivos aporta la verdadera ventaja estratégica.
Cómo implementar este rol sin crear silos
Al diseñar la posición conviene mantenerla colaborativa: ubicarla entre TI y datos, definir KPIs claros y evitar que se convierta en un cuello de botella. Debe promover la formación en ciberseguridad y la comunicación entre equipos, tal y como recomiendan expertos que abogan por compartir conocimiento y volver a los principios básicos de seguridad. También es recomendable establecer foros de gobernanza interna para revisar qué datos se usan en soluciones de IA y cómo se auditabilizan las decisiones.
En resumen, un director de productividad de IA no sustituye al CIO ni al chief data officer, sino que facilita su trabajo y convierte licencias y modelos en resultados palpables. Para empresas globales con miles de empleados y operaciones distribuidas, este rol puede marcar la diferencia entre proyectos dispersos y una adopción sistemática que genere ahorro de tiempo, mejores decisiones comerciales y ventajas sostenibles.
