En abril de 2025, la Casa Blanca instruyó, mediante un memorando de la Oficina de Administración y Presupuesto (OMB), que cada agencia federal de Estados Unidos nombrara un responsable formal de inteligencia artificial en un plazo de 60 días —con autoridad real, incluida la potestad de conceder excepciones en usos de IA de alto riesgo, siempre que la decisión quede documentada públicamente e informada a la propia OMB—. No era el primer intento: una versión anterior del mismo tipo de memorando ya había creado el cargo un año antes, y analistas de la consultora Forrester ya apostaban a que la exigencia federal se extendería a las empresas privadas.
La apuesta se confirmó más rápido de lo esperado. Un estudio del Instituto de Valor de Negocio de IBM, con 2.000 directores generales y equivalentes en 33 países y 21 sectores, publicado en mayo de 2026, encontró que el 76% de las organizaciones ya cuenta con un responsable formal de IA, frente al 26% de apenas un año antes. Es una de las expansiones más rápidas de cualquier cargo ejecutivo jamás registradas.
Detrás de ese crecimiento hay una pregunta incómoda que toda empresa que adoptó IA en los últimos dos años ya enfrentó de manera informal: si un agente de IA toma una decisión equivocada, aprueba algo que no debía o utiliza información a la que no debería tener acceso, ¿quién responde? Hoy, en la mayoría de las empresas latinoamericanas, la respuesta cambia según a quién se le pregunte.
Cuando la IA no es de nadie
La respuesta más común es un juego silencioso de pasarse la pelota. El área de tecnología dice que decidir qué puede o no hacer la IA es tema del negocio —al fin y al cabo, es el equipo comercial o financiero el que sabe qué datos son sensibles y qué decisiones requieren aprobación—. El negocio devuelve la pelota: comprar, configurar y mantener una herramienta es trabajo de tecnología. Legal solo entra cuando ya hay un problema que resolver, nunca antes.
El estudio de Forrester sobre el cargo de responsable de IA describe bien esta tensión de origen. Según los analistas Alla Valente y Cody Scott, el rol no puede ser puramente reactivo ni estar enfocado solo en contener riesgos: tiene que coordinar innovación y gestión de riesgo al mismo tiempo, dentro de la misma función. Esa doble naturaleza —parte acelerador, parte freno— es justamente la razón por la que ningún área tradicional puede absorber la IA por sí sola sin distorsionar el propio rol.
El memorando de la Casa Blanca reconoce esto en la práctica: además de nombrar a un responsable, exige que cada agencia forme un comité de gobernanza de IA en un plazo de 90 días, y que el cargo tenga nivel jerárquico suficiente para dialogar directamente con la dirección de la agencia. Es decir: no basta un nombre en una credencial. Tiene que existir poder de decisión asociado a ese nombre.
En las empresas privadas, ese poder rara vez está diseñado. La IA circula en equipos aislados: un proyecto en atención al cliente, una automatización en finanzas, un asistente que marketing probó y nunca desconectó. Cada iniciativa tiene un dueño informal —quien la creó—, pero ninguna tiene un dueño formal, con autoridad para decidir qué puede crecer, qué necesita revisión y qué debe apagarse.
Responsabilidad compartida, ninguna decisión
La salida más común hasta ahora fue crear un comité: reunir representantes de tecnología, legal, seguridad y una o dos áreas de negocio para debatir el tema una vez al mes. Funciona para aprobar lineamientos generales, pero un comité no decide en el día a día. Cuando alguien del área comercial necesita saber, ahora mismo, si puede pegar un contrato en un asistente de IA para resumir cláusulas, no va a esperar a la próxima reunión.
La otra salida común es publicar una política de uso aceptable y esperar que se cumpla. Una política sin estructura detrás depende por completo de la memoria y la buena voluntad individual —y no sobrevive a la presión de un plazo ajustado, y mucho menos a la velocidad con la que aparecen nuevas herramientas de IA.
El patrón en ambos casos es el mismo: la empresa produce una respuesta institucional —comité, política— sin producir una respuesta operativa, que es quién decide, con qué autoridad y en cuánto tiempo. La propia Forrester nombra este riesgo: un cargo de responsable de IA sin presupuesto ni autoridad real se convierte solo en un título bonito. En la práctica, se convierte en una reunión más.
Lo que tiene que existir en la práctica
Un único dueño, con nombre y autoridad. Antes de cualquier mecanismo técnico, tiene que existir una persona —o un rol, según el tamaño de la empresa— que responda formalmente por la IA, con presupuesto y poder de veto, y no solo un comité que se reúne una vez al mes para ratificar lo que ya ocurrió.
Alcance definido en capas. No todo se decide en el mismo nivel. Un lineamiento vale para toda la empresa; un permiso específico vale para un área; y una herramienta personal que alguien arma para su propio trabajo puede crecer hasta volverse oficial, con aprobación, sin que nadie tenga que reinventar la regla en cada caso nuevo.
Acceso según el rol de cada persona. Cada persona y cada agente ven solo lo que su función autoriza, incluso dentro de una misma herramienta conectada. Eso le quita al responsable de IA la obligación de aprobar cada uso individualmente: la regla ya viene integrada en el acceso.
Registro de auditoría de cada decisión. Crear un agente, aprobar una política, cambiar un permiso: todo queda registrado, con autor y fecha. Eso es lo que convierte "quién responde" de una pregunta que exige una investigación en una consulta que cualquier auditoría resuelve en minutos.
Revisión antes de volverse conocimiento oficial. Los documentos que van a alimentar respuestas de la IA para toda la empresa pasan por una revisión y aprobación en dos etapas, con segregación de funciones —no porque toda respuesta necesite aprobación, sino porque lo que se vuelve fuente oficial también necesita un dueño.
Así fue diseñada Skyller: alcance en capas entre empresa, área y persona, acceso según el rol de cada uno y registro de auditoría por defecto, no como una configuración aparte. La plataforma ya viene con más de 170 modelos de políticas y procesos listos, para que quien asuma la gobernanza no empiece de cero.
De la lentitud al ritmo de decisión
Cuando existe un dueño definido, la primera ganancia aparece en la velocidad. Una idea que hoy tarda semanas pasando de comité en comité —porque nadie sabe quién aprueba— pasa a tener un camino: alguien autoriza, alguien documenta, y el equipo vuelve al trabajo. El tiempo perdido discutiendo quién decide suele ser mayor que el tiempo que toma decidir de verdad.
El estudio de IBM señala un segundo efecto, menos obvio: tener un responsable formal de IA no aísla la tecnología en un departamento aparte. Todo lo contrario: el 77% de los ejecutivos encuestados dice que el liderazgo de tecnología y el de personas están convergiendo, y el 85% coincide en que todo líder de área debería volverse experto en tecnología dentro de su propio dominio. El rol formal no encierra la IA en un silo: le da un punto de referencia mientras la capacidad se expande por toda la empresa.
En las empresas latinoamericanas, esto rara vez significa contratar a un ejecutivo con el título de responsable de IA. Significa darle a alguien que ya existe —un director de operaciones, un gerente de tecnología, un líder de transformación— la autoridad formal y la estructura para decidir. El título es secundario. Lo que cambia el juego es tener, de verdad, a alguien que responde.
Tres preguntas para la próxima reunión
- Si un agente de IA aprueba algo que no debía, ¿quién en el organigrama responde por eso hoy? Si la respuesta es "depende de a quién le preguntes", el problema no es técnico: es de diseño de rol.
- ¿Hay alguien con autoridad para apagar una herramienta de IA sin convocar un comité? Sin ese poder, cada decisión se convierte en una negociación, y el uso sigue creciendo mientras la negociación se demora.
- ¿Los permisos de acceso de la IA siguen el cargo actual de la persona, o se configuraron una vez y quedaron ahí? Un registro de auditoría solo sirve si los permisos que registra todavía reflejan quién es esa persona hoy.
- ¿Quién revisa el contenido que se convierte en respuesta oficial de la IA antes de que salga a toda la empresa? Si la respuesta es "nadie —lo revisamos después de que alguien se queja—", el problema ya ocurrió antes de notarse.
