CAIO Moderator Guide
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CAIO Capstone Lab · Defensa final

CAIO Moderator Guide

Cómo pensar como un CEO, CFO, CIO y Junta Directiva durante la defensa de iniciativas de Inteligencia Artificial.

“El objetivo no es evaluar presentaciones. El objetivo es evaluar pensamiento estratégico, capacidad de ejecución, gestión del riesgo y liderazgo organizacional.”
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Módulos
4
Niveles
1
Facilitador
Conversaciones

Comité ejecutivo

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01 · Cómo piensa un CEO

Un CEO no compra tecnología. Un CEO compra resultados.

Evalúa crecimiento, rentabilidad, eficiencia, riesgo, diferenciación y velocidad de ejecución.

Rara vez se preocupa por prompts, modelos, embeddings o APIs.

Quiere saber una sola cosa: ¿esto mueve una aguja importante?

02 · Qué intenta descubrir

  • ¿Es una prioridad?
  • ¿Es urgente?
  • ¿Es relevante?
  • ¿Genera ventaja?
  • ¿Por qué ahora?

03 · Preguntas sugeridas

  • ¿Por qué este proyecto merece existir?
  • ¿Por qué ahora?
  • ¿Qué pasa si no hacemos nada?
  • ¿Qué iniciativa eliminarían para financiar esta?
  • ¿Esto es una herramienta o una capacidad organizacional?

04 · Cómo profundizar

Primera capa¿Por qué?
Segunda capa¿Por qué eso importa?
Tercera capa¿Qué pasa si no ocurre?
Cuarta capa¿Por qué debería importarle a la junta directiva?

05 · Señales positivas

  • Hablan del negocio antes que de la IA.
  • Hablan de impacto.
  • Hablan de foco.
  • Hablan de ventaja competitiva.

06 · Red flags

  • Hablan de herramientas primero.
  • Hablan de IA como moda.
  • No pueden explicar urgencia.
  • Todo parece importante.

07 · Frase guía

Si todo es prioridad, nada es prioridad.

01 · Cómo piensa un CFO

Cada dólar invertido aquí no puede invertirse en otro proyecto.

El CFO protege recursos escasos.

Busca ROI, payback, eficiencia y control de riesgo.

02 · Qué intenta descubrir

  • ¿Vale la pena?
  • ¿Cuánto cuesta?
  • ¿Qué pasa si falla?
  • ¿Cuál es el retorno?

03 · Preguntas sugeridas

  • Si pierden 50% del presupuesto, ¿qué eliminan?
  • ¿Cuándo recuperamos la inversión?
  • ¿Qué KPI financiero mejora?
  • ¿Qué evidencia existe de que el problema es real?
  • ¿Qué me haría arrepentirme de aprobar este proyecto?

04 · Cómo profundizar

Sensibilidad¿Qué pasaría si el costo se duplica?
Tiempo¿Qué pasaría si los beneficios tardan el doble?
Alternativa¿Cuál es el costo de oportunidad?

05 · Señales positivas

  • Existe baseline.
  • Existe hipótesis económica.
  • Existe MVP.
  • Existe priorización.

06 · Red flags

  • Todo son supuestos.
  • No existe línea base.
  • Hablan de ahorro sin evidencia.
  • No saben qué medir.

07 · Frase guía

Los presupuestos aprueban problemas, no tecnologías.

01 · Cómo piensa un CTO

La mayoría de proyectos no fracasan por IA.

Fracasan por datos, integraciones, procesos y mantenimiento.

02 · Qué intenta descubrir

  • ¿Los datos existen?
  • ¿Están limpios?
  • ¿Hay integración?
  • ¿Quién mantiene esto?

03 · Preguntas sugeridas

  • ¿Cuál es el supuesto tecnológico más riesgoso?
  • ¿Qué sistema podría bloquear el proyecto?
  • ¿Necesitan IA realmente?
  • ¿Cómo resolverían esto sin IA?
  • ¿Qué dato podría destruir el proyecto?

04 · Cómo profundizar

Datos¿Qué descubrieron sobre sus datos?
Integración¿Qué API es crítica?
Dependencia¿Qué dependencia subestimaron?

05 · Red flags

  • “Lo conectamos.”
  • “Los datos están ahí.”
  • “Todo está listo.”

06 · Frase guía

La tecnología rara vez es el cuello de botella.

01 · Cómo piensa RRHH

Toda transformación genera ganadores, perdedores e incertidumbre.

02 · Qué intenta descubrir

  • ¿Quién gana?
  • ¿Quién pierde?
  • ¿Quién se resiste?
  • ¿Quién lidera?

03 · Preguntas sugeridas

  • ¿Quién va a resistirse?
  • ¿Qué rumor aparecería?
  • ¿Por qué alguien sentiría amenaza?
  • ¿Quién debería ser embajador?
  • ¿Qué tendría que pasar para que nadie use la solución?

04 · Cómo profundizar

Incentivo¿Qué incentivo cambia?
Comportamiento¿Qué comportamiento cambia?
Poder¿Qué poder cambia?

05 · Frase guía

La adopción es más difícil que la implementación.

01 · Cómo piensa Legal

No busca detener innovación. Busca evitar desastres.

02 · Qué intenta descubrir

  • ¿Qué puede salir mal?
  • ¿Quién responde?
  • ¿Qué queda auditado?

03 · Preguntas sugeridas

  • ¿Qué decisión nunca debería tomar la IA?
  • ¿Qué dato sensible toca?
  • ¿Quién supervisa?
  • ¿Qué pasa si el modelo se equivoca?
  • ¿Qué titular aparecería si esto falla?

04 · Cómo profundizar

Responsabilidad¿Quién da la cara?
Regulación¿Qué regulación aplica?
Evidencia¿Qué evidencia queda registrada?

05 · Frase guía

La pregunta no es si fallará. La pregunta es cómo responderemos cuando falle.

01 · Objetivo

No buscar respuestas correctas. Buscar madurez.

02 · Preguntas

  • Defendé por qué NO deberíamos aprobar este proyecto.
  • Estamos en 2028 y fracasó. ¿Qué salió mal?
  • Convenceme en 60 segundos.
  • ¿Qué condición pondrían ustedes mismos antes de aprobarlo?
  • ¿Qué los mantiene despiertos por la noche?

03 · Qué evaluar

  • Autocrítica.
  • Realismo.
  • Capacidad de síntesis.
  • Conciencia del riesgo.

04 · Frase guía

Un buen CAIO conoce las fortalezas de su proyecto. Un gran CAIO conoce sus debilidades.