La irrupción acelerada de la inteligencia artificial generativa descolocó la agenda de la alta dirección. La urgencia por capturar eficiencias operativas puso la lupa sobre el activo más valioso de las corporaciones: los datos. En este contexto, la función del Chief Data Officer (CDO) —o su versión evolucionada, el CDAIO (Chief Data & AI Officer)— dejó de ser un rol puramente técnico para convertirse en un articulador estratégico del negocio.
De acuerdo con la segunda edición del estudio global de EY, titulado “EY Chief Data Officer Study: Evolution and new responsibilities of CDOs in the AI era”, el 88% de los líderes de datos señaló que el auge de esta tecnología modificó directamente sus responsabilidades directivas y su peso en las decisiones corporativas.
En el Perú, el aterrizaje de estas soluciones aún enfrenta barreras en la mesa directiva. Francisco Escudero, Socio de Consultoría de EY Perú, explicó que la posición del CDO atraviesa una fase de consolidación.
“El directorio exige resultados inmediatos con inteligencia artificial, pero el área de datos aún debe resolver problemas de fondo en la organización antes de poder desplegar estos modelos a gran escala”, indicó el ejecutivo a Gestión.
Esta carrera por innovar expuso un dilema estructural en el mercado. Mientras la gerencia demanda soluciones ágiles, las organizaciones chocan con la falta de gobernanza y la fragmentación presupuestal, en un escenario donde la ambición tecnológica avanza más rápido que los cimientos operativos.
El cuello de botella presupuestal
El reporte de EY reflejó que la inversión global en capacidades analíticas mantiene una trayectoria ascendente. El 86% de los CDO consultados afirmó haber incrementado su partida asignada a iniciativas de datos e IA respecto a periodos anteriores, mientras que el 80% de los líderes de datos ya utiliza herramientas de IA dentro de su propia gestión.
Más del 80% de las organizaciones incrementó su presupuesto destinado a datos durante los últimos 12 meses. (Diseño Gestión)
El 86% de las organizaciones prevé aumentar su presupuesto para datos en los próximos 12 meses. (Diseño Gestión)
A pesar de este dinamismo internacional, el escenario local enfrentó restricciones en la estructuración del gasto. La práctica habitual en las empresas peruanas consistió en financiar los proyectos de IA mediante reasignaciones de fondos temporales. “Muchas empresas iniciaron sus proyectos de inteligencia artificial utilizando el presupuesto ordinario que ya tenían asignado las áreas de TI o de Analítica”, detalló Escudero.
Sin embargo, cuando la solución demuestra potencial y requiere llevarse a la operación diaria, el modelo financiero colapsa. “Surge la dificultad de escalar porque no existe un presupuesto de inversión específico para esa etapa”, advirtió el ejecutivo.
Para el especialista, el obstáculo principal radica en evitar que las iniciativas se queden estancadas en etapas de laboratorio. “Si no se aprueba una partida presupuestal formal para la implementación a escala, el proyecto se queda como un piloto y el retorno esperado no se concreta”, puntualizó.
Gobernanza: la barrera invisible
Otro de los hallazgos críticos del informe global fue el abismo entre la teoría y la práctica en materia de gobernanza de datos. Si bien el 92% de los encuestados concordó en que contar con una arquitectura de gobernanza sólida es indispensable para el éxito de la IA, solo el 41% afirmó tener políticas formalmente aplicadas en su organización.
En el Perú, este déficit varía sustancialmente por sector. Mientras las industrias altamente reguladas —como la banca, los servicios financieros y las telecomunicaciones— mostraron mayor madurez, sectores como retail, consumo masivo, manufactura y minería presentaron un panorama más heterogéneo.
Escudero enfatizó que la traba principal en el mercado peruano no es la disponibilidad de tecnología, sino el orden interno de la información. “Para poder implementar modelos de inteligencia artificial de forma exitosa, primero se necesita tener la casa ordenada”, afirmó.
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El especialista remarcó que intentar correr algoritmos complejos sobre datos incompletos o dispersos solo termina destruyendo la confianza en la tecnología. En esa línea, el especialista remarcó que gobernar el dato debe entenderse como un control de calidad estratégico para la empresa.
“Si una empresa intenta desplegar modelos avanzados sobre datos sin control, los resultados van a ser imprecisos y generarán desconfianza en la toma de decisiones. Gobernar el dato significa establecer reglas claras de quién tiene acceso a la información, cómo se custodia y de qué manera se garantiza su exactitud para que las decisiones que tome la alta dirección estén respaldadas en información fidedigna”, indicó.
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La evolución del rol del CDO
La investigación de EY profundizó también en el cambio del perfil directivo. Relegado históricamente a las áreas de soporte informático, el CDO comenzó a conquistar un espacio en el comité ejecutivo y a reportar al CEO o Directorio. De acuerdo con el estudio, las empresas que integraron formalmente a este líder reportaron un 45% más de retorno de inversión (ROI) en sus proyectos analíticos.
Esta transición exigió una evolución en las competencias del ejecutivo. Escudero señaló que las corporaciones ya no buscan un perfil técnico tradicional, sino un líder capaz de articular la analítica con las metas comerciales de la empresa. Asimismo, el especialista reflexionó sobre la necesidad de preparar al personal de todas las áreas usuarias.
“El verdadero éxito de la adopción de la inteligencia artificial no depende únicamente de la contratación de especialistas en datos. Si los colaboradores en los diferentes departamentos no entienden cómo interactuar con los datos ni cómo aprovechar las herramientas analíticas, el valor de la inversión tecnológica se diluye”, sostuvo.
Las empresas ampliaron en promedio 19% el tamaño de sus oficinas de Datos e IA respecto de la primera edición del estudio, en línea con la creciente adopción de capacidades de inteligencia artificial. (Diseño Gestión)
Un activo estratégico en el directorio
Frente a un entorno volátil donde la competitividad dependerá de la agilidad para procesar datos en tiempo real, las corporaciones peruanas se encuentran en un punto de inflexión. La convergencia entre una gobernanza estructurada, la consolidación del CDO y presupuestos dedicados dictará qué empresas lograrán capturar el valor real de la tecnología.
Sobre el panorama futuro para el mercado local, Escudero remarcó que la IA no debe ser abordada como una tarea con fecha de caducidad. “La inteligencia artificial no puede continuar abordándose como un proyecto informático aislado que se entrega y se cierra en unos meses”, afirmó.
El ejecutivo concluyó que la ventaja competitiva pertenecerá a las organizaciones que asuman los datos como parte central de su estrategia corporativa. “El verdadero salto ocurre cuando se asume la gestión del dato como un activo estratégico permanente dentro de la estrategia global del negocio”, sentenció.
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Ficha técnica del estudio
- Título original: EY Chief Data Officer Study: Evolution and new responsibilities of CDOs in the AI era (2da edición).
- Elaboración: EY Global Services Limited.
- Muestra: Encuesta a más de 300 Chief Data Officers (CDO), Chief Data & AI Officers (CDAIO) y líderes de datos de grandes corporaciones globales.
- Cobertura geográfica: América del Norte, Europa, Asia-Pacífico y América Latina.
- Sectores analizados: Servicios Financieros, Banca, Salud y Farma, Telecomunicaciones, Retail, Consumo Masivo, Energía, Servicios Públicos y Manufactura.
- Fecha de publicación: Abril de 2026.
