¿Es momento de un Chief Research Officer?

El contraste que nadie nombra

Netflix prueba hasta las miniaturas de portada. Y no, no es metáfora. Pequeños cambios en esa imagen pueden generar hasta 30% más visualización de un título. La diferencia entre hacerlo y no hacerlo: ellos lo testearon. Microsoft, por su lado, trata la investigación como disciplina industrial, no como actividad esporádica o inspiración del momento. El resultado se mide en miles de millones de dólares directamente atribuibles a prácticas sistemáticas de experimentación.

Ahora voltea y mira el otro lado. Un CEO promedio en LATAM maneja 15 experimentos al mismo tiempo. Pilotos de IA, pruebas de precios, automatizaciones, cambios en el producto. Suena impresionante hasta que te das cuenta: ninguno está documentado de forma que alguien más pueda entenderlo seis meses después. No hay hipótesis que se puedan falsear. No hay control de lo que realmente cambió. No hay memoria organizacional de qué funcionó y por qué. Solo mucho movimiento.

Las cifras son brutales. Más del 80% de proyectos de IA fallan, según RAND Corporation. Gartner anticipa que 30% de proyectos empresariales de IA generativa serán abandonados para 2025. Pero observa esto con cuidado: las organizaciones no fallan por falta de pruebas, ni por ausencia de tecnología, ni siquiera por falta de presupuesto.

El problema no es que las empresas no experimenten. Al contrario, nunca se ha experimentado tanto. Hay más pilotos, más pruebas A/B, más “innovación” que en cualquier otro momento de la historia. El problema está en otra parte: se prueba muchísimo, pero se aprende poco.

Los mismos errores vuelven a aparecer con nombres nuevos. Los proyectos se cancelan sin que nadie haga autopsia para entender qué falló. Y las decisiones que vienen después ignoran toda la evidencia que se acumuló antes, como si cada experimento viviera en una isla.

Hay algo pasando aquí que casi nadie está midiendo.

La paradoja que incomoda

Deloitte reporta algo que suena bien: 95% de los ejecutivos dicen que sus iniciativas digitales aumentaron la capitalización de mercado de sus empresas. La narrativa dominante es optimista. Transformación digital funciona, crea valor, convence inversionistas, mueve múltiplos al alza.

Pero al mismo tiempo, Gartner anticipa que 30% de esos mismos proyectos de IA generativa van a ser abandonados antes de producir nada real.

Ambas cosas pueden ser ciertas a la vez. Y de hecho, lo son. Un CIO lo puso en términos más directos: “Para cuando terminamos de entender bien una tecnología nueva, esa tecnología ya dejó de ser relevante”. Inviertes, lanzas, comunicas, celebras… y cuando finalmente entiendes qué pasó realmente, el contexto ya es otro.

Mientras eso pasa, hay otra historia desarrollándose afuera de las empresas. Una que dice mucho sobre lo que realmente está valorando el mercado.

Las universidades se están vaciando de talento científico. Y no es algo anecdótico.

Las cifras de compensación cuentan la historia completa. Meta está pagando un promedio de $307,000 al año a sus research scientists, con algunos llegando hasta $581K. Nvidia tiene una mediana de $375,000. OpenAI reporta $875,000 de mediana, con investigadores senior alcanzando $1.34 millones. Y Google DeepMind ha llegado a ofrecer —y sí, la cifra es real— hasta $20 millones anuales para sus top researchers. Todo según datos actualizados de Levels.fyi en 2025.

Contrasta eso con lo que gana un profesor asistente en una universidad estadounidense: entre $120,000 y $150,000 al año. Los titulares llegan a $250,000-$350,000, lo cual suena bien hasta que lo comparas con lo que paga el sector privado por el mismo perfil.

El resultado: la proporción de nuevos científicos en IA que ingresa a la academia cayó de 42.1% en 2010 a 23.7% en 2019 (TechCrunch). Un estudio de University of Rochester contabiliza 153 profesores de IA que dejaron universidades por el sector privado. Las universidades se vacían de talento mientras las empresas se llenan de experimentos.

Pero aquí está la clave: las empresas tech no pagan estas cifras por títulos académicos. Pagan por rigor metodológico específico:

• Capacidad de diseñar experimentos con rigor estadístico
• Formación en formular hipótesis falsables
• Experiencia documentando metodología para reproducibilidad
• Habilidad de construir conocimiento acumulable, no proyectos discretos

Pagan, en esencia, por una forma de pensar que convierte experimentación en conocimiento sistemático.

La pregunta flota incómoda: ¿por qué las empresas tech vacían las universidades buscando científicos con esta formación… pero no replican las estructuras organizacionales que producen ese rigor científico?

La anatomía del aprendizaje sistemático

Antes de que Netflix fuera lo que conocemos hoy, Reed Hastings estaba probando si enviar DVDs por correo realmente funcionaba. No era un plan de negocio de 50 páginas. Era un experimento. ¿La gente pagaría por recibir películas en casa sin tener que ir a Blockbuster? Lo probó, funcionó, y esa mentalidad de testear antes de invertir fuerte nunca se quedó en la anécdota de origen. Se volvió parte de cómo opera la empresa.

Hay un principio que define la cultura: cuando tienes gente muy talentosa con muchas ideas buenas, necesitas una forma de decidir cuáles ideas perseguir. Y Netflix decidió hace mucho que esa forma serían los datos, no las opiniones. No como algo que dices en las presentaciones, sino como criterio real cuando dos personas tienen visiones distintas y hay que elegir.

Esto se sostiene en tres cosas. La primera es que el principio de datos sobre opinión no es negociable. La segunda es infraestructura real: Netflix construyó una plataforma completa donde lanzar un experimento y ver resultados automatizados es casi tan fácil como poner código en producción. La tercera, y quizás la más difícil de replicar, es que los ejecutivos invierten tiempo en entender los métodos. No solo leen el resumen ejecutivo. Se sientan con los científicos de datos a entender cómo se diseñó el experimento y por qué los resultados significan lo que significan.

Los resultados son medibles: tests de personalización de interfaz mejoraron navegación 18%. Experimentos con modelos de ranking aumentaron retención 12%. Ajustes de calidad de streaming redujeron buffering 30%. El agregado: Netflix sumó 30 millones de nuevos suscriptores.

Pero Netflix no es genialidad irrepetible. Investigadores de Duke Fuqua estudiaron startups que adoptaron A/B testing sistemático: mejoraron resultados entre 30% y 100% después de un año. Más interesante: introdujeron nuevos productos a tasas 9% a 18% superiores. Deloitte reporta que líderes en innovación estratégica obtienen ROI 1.8 veces mayor que sus pares.

La diferencia no está en cuánto experimentan. Está en qué construyen con cada experimento.

El rol que falta en el organigrama

Observa la estructura de responsabilidades en cualquier empresa tech madura:

• Tu CTO garantiza que el código funcione y escale
• Tu CDO garantiza que los datos cumplan regulaciones
• Tu CPO garantiza que el producto resuelva problemas reales de usuarios

¿Quién garantiza que cada peso invertido en innovación genera conocimiento reutilizable?

El éxodo de talento científico revela algo más profundo que inflación salarial. Las empresas no están pagando por títulos académicos. Están pagando por capacidades específicas que vienen de entrenamiento científico riguroso:

• Diseñar experimentos con poder estadístico adecuado
• Entender significancia, tamaño de muestra, control de variables
• Documentar metodología de forma que otros puedan replicar o construir sobre ella
• Pensar en términos de hipótesis falsables, no “ideas a probar”
• Acumular conocimiento sistemáticamente, no reinventar en cada proyecto

En pharma y biotech, el Chief Research Officer existe desde hace décadas. En universidades, más del 80% de estos roles supervisan centros de investigación, gestión de patentes y licenciamiento, cumplimiento regulatorio.

En tech, el rol prácticamente no existe. Cuando aparece algo similar, generalmente es desarrollo de producto tradicional: crear cosas nuevas, no gestionar el conocimiento que genera la experimentación.

Lo que falta no es un científico de datos. No es un científico sin experiencia llevando cosas a producción. Es un híbrido: alguien cuyo trabajo es institucionalizar el método científico en innovación tecnológica. Alguien que piense en experimentos como activos de conocimiento, no como proyectos discretos. Alguien con el rigor metodológico de un investigador y la experiencia práctica de quien ha puesto sistemas a funcionar en el mundo real.

La ironía: tech vacía las universidades buscando rigor científico… pero no replica las estructuras organizacionales que producen ese rigor.

Las señales convergen

Cuatro tendencias están colisionando ahora mismo:

1. Ciclos comprimidos: El “knowledge half-life” en IA se redujo de años a meses, según Deloitte Tech Trends. La velocidad mata la reflexión.

2. Performance diferenciada: Las organizaciones tech logran ROI mediano de 187% en inversiones estratégicas versus 124% en otras industrias. El factor clave: énfasis en modelado financiero predictivo (Research and Metric, 2025).

3. Concentración de valor: Los líderes en innovación ya atribuyen más del 40% de su valor empresarial a iniciativas digitales. El margen de error se achica.

4. Guerra por talento científico: Casi 100 investigadores de IA dejaron universidades norteamericanas por industria en un solo año (Hebrew University). Las empresas están pagando primas superiores al 18% para roles con expertise en IA versus roles equivalentes sin esta especialización (Levels.fyi, 2025).

Aquí está la ironía central: Las empresas tecnológicas están extrayendo rigor metodológico de las universidades… mientras sus propias organizaciones operan con 15 experimentos no documentados, ningún lineage de decisiones, y “éxito” definido por el Product Manager más vocal.

La paradoja latinoamericana: talento sin estructura

Mientras Silicon Valley paga fortunas para sacar científicos de las universidades, América Latina está viviendo su propia paradoja: el talento existe, pero se está yendo.

Los números son dolorosos. Hay más de 550,000 mexicanos con estudios universitarios, maestrías y doctorados viviendo en Estados Unidos. En Argentina, el 20% de la gente que termina un doctorado se va del país, y de los que se quedan, solo la mitad encuentra trabajo en el sistema científico. En 2011, México tenía 0.8 investigadores por cada 1,000 trabajadores. Corea del Sur tenía 11.9. Estados Unidos 9.5. Hasta Argentina tenía 2.4.

El problema no es que falte capacidad. El problema es que falta estructura para usarla.

La inversión lo dice todo: América Latina gasta menos del 1% de su PIB en investigación y desarrollo. Brasil es la excepción con 1.24%, pero igual está muy por debajo del 2.4% que gastan los países desarrollados. En Chile, hay investigadores que vuelven después de hacer sus doctorados afuera y no encuentran condiciones para seguir trabajando en lo que estudiaron. El financiamiento lleva una década estancado.

Aquí está lo que casi nadie está diciendo en voz alta.

LATAM tiene exactamente lo que las tech companies globales están buscando y pagando: científicos con formación rigurosa, experiencia trabajando con recursos limitados (que genera una creatividad que Silicon Valley no puede comprar), son bilingües, y entienden mercados emergentes que las consultoras de San Francisco cobran miles de dólares por explicar.

La región gradúa miles de investigadores cada año con el perfil exacto que valoran Netflix, Google y cualquier empresa tech: saben diseñar experimentos bien hechos, documentar todo, y construir conocimiento que se acumula en vez de empezar de cero cada vez.

Para LATAM la pregunta no es si tiene científicos. La pregunta es si tiene la estructura organizacional para que ese talento opere con el rigor que crea ventaja competitiva de verdad.

Las empresas tecnológicas latinoamericanas tienen acceso a:

• Gente formada en investigación rigurosa, muchos con doctorados de universidades top a nivel mundial
• Experiencia real haciendo mucho con poco
• Zonas horarias que funcionan con todos los mercados globales
• Comprensión profunda de contextos de alta incertidumbre, que es exactamente donde la experimentación importa más

Lo que falta no es el científico. Es el rol que haga que esa forma de pensar se vuelva parte de cómo opera la empresa.

Y aquí está la ironía final: mientras LATAM pierde científicos que se van al norte, las empresas tech de la región están cometiendo exactamente el mismo error que Silicon Valley. Contratan talento científico, les pagan bien, y después no construyen las estructuras que permitan que esa gente piense y trabaje científicamente.

Un Chief Research Officer en una empresa tech latinoamericana podría ser exactamente la pieza que convierte el brain drain en brain gain.

El test de madurez experimental

Considera estas preguntas (no como checklist, sino como espejo):

• ¿Puedes trazar la línea entre un experimento del Q1 2024 y una decisión estratégica del Q4 2025?
• ¿Equipos diferentes en tu organización están probando hipótesis similares sin saberlo?
• ¿Tu definición de “experimento exitoso” pasa una prueba de rigor estadístico o es puramente política?
• ¿Tienes infraestructura para convertir tests fallidos en conocimiento reutilizable?

Algunas organizaciones están experimentando con roles dedicados a esto. Otras lo distribuyen a través de equipos (aunque requiere coordinación que raramente existe). La pregunta no es cuál es la estructura perfecta.

La pregunta es: ¿reconoces el problema?

¿Es este el momento?

Hoy es más fácil experimentar que nunca. Hay plataformas de A/B testing que cualquiera puede usar, análisis en tiempo real, herramientas de experimentación de código abierto. Las herramientas abundan.

Lo difícil, lo que casi nadie está resolviendo bien, es aprender de forma sistemática de todos esos experimentos. Eso no lo resuelven las herramientas. Eso requiere disciplina, infraestructura, y probablemente roles específicos que garanticen que el conocimiento no termine perdido en algún hilo de Slack de hace seis meses o en una presentación que nadie volvió a abrir.

La ventaja competitiva ya no está en tener ideas. Está en aprender más rápido que los demás.

Estamos en un momento raro. El tiempo que te toma entender bien una tecnología es mayor a la ventana en que esa tecnología importa. Ocho de cada diez proyectos de IA están fallando, y no es por falta de tecnología sino porque nadie sabe hacer el proceso de aprendizaje bien. La diferencia entre escalar algo o quemar capital tratando es si puedes convertir cada experimento en conocimiento que alguien más puede usar después.

Entonces, la pregunta que queda es directa:

¿Estaremos en el momento en que las organizaciones tecnológicas necesitan un Chief Research Officer?