El presente ensayo forma parte del ciclo de Nodos de Autoridad compartidos durante el ICEMD Innovation Summit 2026. En el marco de este encuentro estratégico, presentamos el informe definitivo sobre la Metodología de Escenarios Futuros, la disciplina esencial de la Prospectiva Estratégica para liderar en entornos de alta incertidumbre y volatilidad.

A continuación, Ignacio de Gregorio, divulgador y asesor ejecutivo, desglosa los marcos mentales necesarios para que los comités de dirección dejen de buscar una estabilidad inexistente y aprendan a operar en la excepción.

La mayor parte de las organizaciones siguen intentando liderar como si el contexto fuese estable. Siguen planificando como si el entorno respondiera a patrones previsibles. El problema no es que esa aproximación sea ingenua; es que hoy es peligrosa, porque el futuro ya no es predecible, o al menos no tanto como antes.

Estamos en plena transición hacia un mundo caótico, donde las organizaciones necesitan adaptarse con rapidez a cambios inesperados sin tener precisamente mucho tiempo de reacción. Por ello, el enfoque de descontar el futuro, tratándolo como si fuera una extensión razonablemente previsible del presente, puede llevar a errores estratégicos.

De ahora en adelante, la gestión del cambio estratégico ante esta nueva norma es la única constante.

Prospectiva estratégica frente a La falsa promesa de la planificación lineal

Como le estaba diciendo, durante décadas, el management se ha apoyado en una idea implícita: el futuro puede extrapolarse a partir del pasado.

Personalmente, a mí siempre me ha parecido una idea ingenua, pero que tenía su punto, especialmente cuando una socia de PwC me lo justificó de la siguiente manera: “Los planes están para romperlos, y lo importante no es el resultado sino el proceso.”

Se analizan tendencias, se hacen previsiones, se definen hojas de ruta y se ejecuta con disciplina. No obstante, y sin querer desmerecer esa puntualización muy cierta de mi anterior jefa, este enfoque funcionó mientras los sistemas eran relativamente estables y los cambios, incrementales.

Hoy ese supuesto se ha debilitado.

La combinación de tecnología, globalización, regulación cambiante y tensiones geopolíticas convierten el “sí, pero…” en algo inevitable en cada asunción que uno hace durante este ejercicio de planificación.

Nunca los ingenieros, expertos en el uso del pedante “depende” cada vez que nos tenemos que mojar en algo, nos hemos sentido más seguros de hacerlo; realmente uno tiene muchos motivos para desconfiar de cada predicción que se hace hoy en día, especialmente cuando pequeñas variaciones pueden generar efectos desproporcionados.

La inteligencia artificial no es la causa única de este fenómeno; bloqueos de estrechos, restricciones de exportaciones de tierras raras, o un “el niño” que nos augura temperaturas extremas esta segunda parte del año, todas aportan su granito de arena, pero la IA es definitivamente uno de sus mayores aceleradores de ese tan incómodo, “sí, pero…”

Un ejemplo reciente lo ilustra bien: el bloqueo de acceso a los modelos más avanzados de Anthropic para no-Americanos, instanciado por el Gobierno de los Estados Unidos incluso para extranjeros dentro del país, mostró cómo una decisión regulatoria o geopolítica puede alterar de forma repentina la disponibilidad de una tecnología crítica.

Y mientras servidor tiene claro que esto es temporal y que Estados Unidos va a ser un aliado fiable, ¿no cree usted que mañana no podría hacer lo mismo China, pero hacerlo definitivo?

Me va a permitir usted que, cuando se trata de proteger la integridad de las operaciones de mi organización, no me fíe ni de mi vecino de enfrente.
Y como comprenderá, este tipo de episodio no se puede prever desde una hoja de cálculo, pero sí se puede recurrir a la prospectiva estratégica para preparar una organización para resistirlo mejor.

Es decir, seguir planificando como si el entorno fuera estable puede envejecer como la leche; bastante mal, porque oculta lo único que va a ser constante de ahora en adelante: el cambio. Y cuando la incertidumbre se oculta, se toman decisiones irreversibles sobre supuestos que dejan de existir.

Por ello, la alternativa no es “predecir más fuerte”, sino asumir que lo único predecible y constante de ahora en adelante es que no puedo predecir con seguridad, y que mi enfoque no puede ser “¿qué va a pasar?”, sino más bien “¿está mi organización preparada para adaptarse a un cambio que no he sido capaz de predecir?”

La IA no estabiliza el contexto: lo acelera

Existe una narrativa muy extendida que presenta la inteligencia artificial como una herramienta para recuperar control: más datos, mejores predicciones, decisiones más rápidas. Esta narrativa es cómoda, pero es incompleta.

La IA no reduce automáticamente la complejidad del entorno. En muchos casos, la amplifica.

No estamos ante una tecnología tradicional. Su progreso constante, su elevado coste marginal y su capacidad de progresar constantemente, semana a semana, generan una sensación permanente de vértigo incluso para aquellos como yo que nos dedicamos a esto.

Cada semana aparece una nueva promesa, una nueva disrupción anunciada, un nuevo motivo para la ansiedad directiva.

Aquí surge uno de los mayores errores de interpretación: confundir velocidad percibida con difusión real. El ruido mediático avanza mucho más rápido que la adopción efectiva. Silicon Valley te vende que tu empresa tenía que estar adoptando la IA no hoy, sino la semana pasada. No los culpes, les va la vida en ello; ni siquiera los mayores beneficios empresariales de la historia de las tecnológicas, las empresas cuyos beneficios harían llorar al mismísimo Adam Smith, evitan que los flujos de caja operativos se les estén yendo tan rápido como vienen debido a la altísima intensidad de capital que se requiere para participar en “el juego de la IA.”

Insisto, no les culpe. Charlie Munger nos decía “enséñame los incentivos y te diré los resultados.” Es por ello tremendamente “sorpresivo” que los que tienen incentivos económicos para que adoptes la IA no hoy, sino ayer, te digan que te mueves lento. Si yo vendo palas, te diré que más te vale que compres una rápido o te quedas sin oro.

Por ello, cuando un directivo se expone solo a titulares, tiene la sensación de ir en un seiscientos mientras otros van en un Ferrari a 300 kilómetros por hora. Pero en la práctica, las organizaciones avanzan mucho más despacio, condicionadas por personas, procesos, cultura y regulación, y eso no va a cambiar.

¿Y dónde debería usted ir? Pues, de momento, lo único que me sale decirle es que, si estás en un seiscientos, ya vas bien porque la mayoría va andando o está aún esperando en la parada de bus.

Nadie toma buenas decisiones cuando se está agobiado o “obligado” a moverte, y es este desajuste entre percepción y realidad lo que genera decisiones precipitadas.

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El error del enfoque puramente resultadista

El otro gran problema de la IA es que no solo se percibe mal, pero es que se interpreta peor.

Cuando la IA se interpreta únicamente como una herramienta de productividad, el razonamiento suele ser inmediato: automatizar tareas, reducir costes, eliminar puestos. Pero este enfoque no solo es miope; suele ser directamente contraproducente.

La sensación de que o esto va a mi cuenta de resultados o algo he hecho mal.

Esto no es la clave del éxito. Es miopía de primera calidad, porque ser “AI native” no es esto, y las organizaciones que adoptan la IA desde una lógica exclusivamente numérica suelen cometer tres errores consecutivos.

Primero, toman decisiones de recorte (llamado “optimización” en jerga empresarial) sin comprender el conocimiento que están eliminando.

Segundo, descubren que los costes no bajan como esperaban, y eso pese a que los proveedores siguen “escondiéndonos” el verdadero coste de la IA.

Finalmente, la muy tentadora opción de externalizar toda nuestra IA a estos proveedores externos, no solo tecnológicos sino también de servicios profesionales.

Error, error, y error. El resultado es paradójico: menos talento, más dependencia y menor capacidad estratégica.

Para el primero y el segundo, la solución es fácil: no puedes ver la IA como una herramienta de automatización o sustitución. Es que no lo es, por mucho que se esfuerce uno, porque no ofrece las garantías de fiabilidad y eficiencia en costes que hoy lo justifiquen. Si un socio de una consultora te ha susurrado eso, huye.

Realmente, la IA es una herramienta que nos puede hacer mejores, sacar más de cada uno de tus empleados, como cualquier otra herramienta. “Esta vez es diferente” son las cuatro palabras más peligrosas que puede decir un inversor en bolsa, pero también lo son para una ejecutiva con sobredosis de hype.

Para el tercero, se lo diré directamente: No puedes permitir que tu expertise en IA se vaya en ascensor en traje y corbata todos los días, porque un día de estos no vuelve. Aquí, la solución es más fácil aún: tienes que internalizar el talento.

Entonces, ¿cómo tiene que gestionar esto un comité de dirección?

Un comité de dirección que comprende el impacto sistémico de la IA actúa de otra manera. Asume que la tecnología va a transformar su sector, pero también entiende que la adopción real requiere sofisticación (i.e., talento). No se mueve por pánico ni por moda, pero al menos tiene claro que hay que moverse. Empieza a experimentar, a construir criterio interno y a decidir con calma, y verá como los resultados fluyen.

En definitiva, la adopción de la IA debe hacerse por convicción de que es una buena decisión sin esperar a que los resultados lo confirmen. Es un salto de fe que no busca resultados inmediatos, porque la productividad en los números siempre llega después y más tarde de lo que solemos pensar.

Como dijo el economista y premio Nobel Robert Solow, cuando los ordenadores personales eran la gran promesa tecnológica omnipresente y foco de ansiedad de los líderes de finales de los 80, “los ordenadores están en todas partes menos en las estadísticas de productividad”. Y no fue hasta mediados de los noventa cuando los números empezaron a justificar la inversión, de la misma forma que en la década de los 80 (del siglo 19) ya teníamos transformadores eléctricos, pero no llegamos a niveles de electrificación serios hasta la mitad de los años 20, 40 años más tarde.

Es casi paradigmático; cuanto más transformadora es una tecnología, más lenta es su difusión. Y no solo nos pasó con los PCs y con la electricidad, sino también con las máquinas de vapor o la dynamo. 

En definitiva, si una organización adopta IA solo para perseguir resultados inmediatos y no por convicción de que tiene que hacerlo, no saldrá muy bien porque se rendirá antes de lo necesario.

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Prospectiva estratégica: criterio frente a reactividad

En un entorno saturado de ruido tecnológico, el mayor riesgo para un líder no es equivocarse, sino reaccionar sin criterio. Cada noticia, cada anuncio y cada promesa pueden parecer urgentes si no se dispone de un marco de interpretación sólido.

E insisto, no me refiero a predecir el futuro. Me refiero a entender cómo se comporta realmente la tecnología, no cómo se presenta en el discurso comercial. Implica diferenciar señal de ruido. Implica, sobre todo, no delegar el pensamiento estratégico en titulares o en proveedores, de la misma forma que usted no me preguntaría si su pared necesita un repaso si yo soy su pintor; dios me libre que como se fíe de mi “consejo”, le pinto hasta las ventanas.

Adicionalmente, un líder no puede limitarse a ejecutar su agenda operativa. Tiene la responsabilidad de mantener curiosidad intelectual, de formarse una opinión propia y de sostenerla incluso cuando el entorno empuja en otra dirección.

Sin ese criterio, la organización rebota de una iniciativa a otra, acumulando proyectos inconexos y solo generando como resultados fatiga interna.

El mayor sesgo: pensar que todo va más rápido de lo que va

Y pese a que le he dicho que la IA mejora semana a semana, espero también haberle convencido de que la cruda realidad es que todo va más lento de lo que uno cree, y la realidad es que casi todas las organizaciones están en un punto similar. Existen resistencias humanas, límites regulatorios y fricciones organizativas que no desaparecen por decreto, aunque los números lo justifiquen (pese a como ya le he dicho, no confíe mucho en los números).

Pero no le culpo; la sensación de velocidad es irresistible. Cuando servidor era un niño con más prisa que calma por decirlo suavemente, mi madre siempre le decía “Nacho, las cosas de palacio van despacio.”

No le hacía mucho caso, pero espero que usted sí me lo haga cuando le digo que mi madre tenía razón (como siempre tienen las madres), y que las decisiones de IA se tienen que tomar sí, se tiene que arriesgar, también, pero con cuidado.

El problema es que todo el mundo que te rodea le dice que ya va tarde, y todo en esta industria se plantea como un salto abrupto de “0 a 100”, cuando debería entenderse como un paso de “0 a 1” seguido de un proceso progresivo de aprendizaje cuando los errores, que llegarán, lleguen.

Ser “AI native” no es una medalla que te dan si llegas primero en la carrera de la IA. La medalla se la lleva la tortuga, porque sin prisa y con cuidado llegó, mientras que la liebre corrió demasiado, y de tan rápido que corrió, perdió.

Liderar en el caos

Por cerrar, quizá la idea más incómoda para muchos líderes es esta: el objetivo ya no es restaurar la estabilidad. La estabilidad, tal y como la entendíamos, ha pasado a mejor vida.

Liderar hoy consiste en diseñar organizaciones capaces de operar en la excepción. Organizaciones que no dependen de previsiones perfectas, sino de adaptación continua. Que no buscan eliminar la incomodidad, sino aprender a trabajar con ella.

Esto exige cambiar los marcos mentales antes que las herramientas. Exige aceptar que la ventaja competitiva puede ser temporal y que el aprendizaje constante es la única estrategia sostenible.

La inteligencia artificial no va a sustituir a las personas. Pero no le voy a negar que las personas que sepan utilizarla con criterio sí sustituirán a quienes decidan ignorarla. No por velocidad, sino porque la historia nos dice que los Luditas nunca ganan.

Ignacio de Gregorio
Asesor ejecutivo y divulgador especializado en IA
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