Cómo la IA está transformando el desarrollo estratégico
En esencia, la estrategia implica extraer información de hechos y datos, desarrollar opciones reales basadas en dicha información, tomar decisiones difíciles de revertir y ejecutar iniciativas que conviertan dichas decisiones en valor. El análisis de datos ha contribuido a esta labor durante varias décadas, pero nunca antes la tecnología había sido capaz no solo de aumentar y automatizar parcialmente los datos de la estrategia, sino también de combinarlos en análisis complejos. Con el tiempo, incluso podría recomendar estrategias viables.
La inteligencia artificial y la IA generativa tienen el potencial de transformar la forma de trabajar de los estrategas al fortalecer y acelerar actividades como el análisis y la generación de información, a la vez que mitigan los desafíos que plantean los sesgos humanos y el componente social de la estrategia. Basándose en la reciente explosión de datos y en los avances previos de la IA que produjeron mejoras drásticas en la precisión de las previsiones, las herramientas más recientes están facilitando y abaratando la obtención de información. El impacto que observamos en las organizaciones de nuestros clientes y en nuestro propio trabajo como estrategas nos lleva a considerar este momento como un nuevo punto de inflexión en el diseño de estrategias, potencialmente comparable a la creación de marcos estratégicos fundamentales en las décadas de 1970 y 1980.
Si bien la IA no cambiará la necesidad de que los líderes demuestren valentía estratégica comprometiéndose con grandes cambios, esperamos que, con el tiempo, la tecnología mejore cada fase del desarrollo estratégico, desde el diseño hasta la movilización y la ejecución. Hoy en día, la tecnología ofrece los mayores beneficios en la fase de diseño, al ayudar a las organizaciones a evaluar su punto de partida en el contexto de la dinámica del sector y del mercado. Pueden utilizarla para dimensionar mercados potenciales, analizar las acciones de la competencia y estimar el valor de diferentes iniciativas estratégicas en múltiples escenarios. Pero esto es solo el comienzo: la estrategia requiere movilizar a la organización, garantizar la correcta asignación de recursos y supervisar la ejecución. En todas estas tareas, la IA puede desempeñar un papel importante.
Roles emergentes de la IA en la estrategia
El criterio humano sigue siendo esencial para elaborar la visión estratégica, que combina la ambición de la organización con una visión de cómo hacerla realidad. Sin embargo, la IA puede acelerar y aportar mayor rigor al trabajo de los equipos de estrategia. Incluso en sus inicios, observamos cinco roles para la IA: investigador, intérprete, colaborador, simulador y comunicador. Cada uno de estos roles puede desempeñarse en diferentes etapas de las diferentes fases del desarrollo de la estrategia.
Investigador. Los estrategas dedican un tiempo considerable a recopilar y enriquecer datos de numerosas fuentes. La capacidad de la IA para resumir y crear conexiones significativas entre todos los conjuntos de datos puede mejorar significativamente estos esfuerzos. Por ejemplo, un motor impulsado por IA que identifica posibles objetivos de fusiones y adquisiciones puede identificar activos poco conocidos que se ajustan a la tesis estratégica de una empresa, optimizando así lo que hoy en día suele ser un proceso fortuito que se basa en el conocimiento del mercado de los ejecutivos y sus intermediarios. Una de estas herramientas puede analizar información pública sobre más de 40 millones de empresas en varios idiomas y crear una lista corta de objetivos relevantes en minutos. Si bien la IA es más exhaustiva y rápida que los humanos, los estrategas aún necesitan plantear las preguntas correctas para generar la información distintiva que buscan.
Intérprete. Para convertir el análisis de datos en información útil, los estrategas necesitan interpretar cómo los hallazgos pueden impulsar sus objetivos. Por ejemplo, la búsqueda de oportunidades de crecimiento a menudo implica analizar las adyacencias. Estas ideas de expansión pueden provenir de diversas fuentes, como análisis de las estrategias de la competencia o un profundo conocimiento de las necesidades emergentes de los clientes. Las herramientas de IA pueden facilitar este proceso de descubrimiento al convertir datos de un conjunto dispar de entradas (como informes anuales, patentes, reseñas de clientes y datos de compras) en «análisis de crecimiento». Estos análisis resumen las adyacencias más buscadas y luego interpretan y evalúan su adecuación a la estrategia de la empresa. La perspectiva resultante puede ayudar a los estrategas a delimitar opciones, encontrar precedentes o puntos de referencia para las acciones bajo consideración y descubrir nuevas ideas.
Otra área donde la IA ya actúa como intérprete es el monitoreo de tendencias. Los estrategas deben estar al tanto de los cambios en las principales tendencias al desarrollar sus opciones y revisar sus suposiciones. Un motor impulsado por inteligencia artificial gen-IA puede leer cantidades masivas de información y desglosar las tendencias en sus patrones, interpretando así si estos sugieren que una tendencia se está acelerando, consolidando o decayendo. Por ejemplo, una organización que busca comprender la demanda de materiales de construcción sostenibles puede monitorear el interés de los arquitectos, el volumen de patentes y las menciones de la competencia mucho antes de que estas señales se traduzcan en ventas.
Socio de pensamiento. La IA también puede servir como aliado en la generación de ideas, acelerando la generación de ideas y contrarrestando los posibles sesgos o puntos ciegos de los líderes empresariales. La IA Gen, en particular, puede ayudar a los estrategas a evitar errores comunes al evaluar sus planes en relación con los marcos establecidos. Por ejemplo, un equipo puede someter a prueba una estrategia, tanto antes como durante su ejecución, aprovechando la IA Gen para que desempeñe un papel de competidor y identifique posibles errores ocultos o puntos ciegos de la gestión.
Simulador. Antes de comprometerse con una estrategia, los estrategas consideran el impacto de múltiples escenarios de mercado en función de las condiciones macroeconómicas, los posibles movimientos de la competencia y las reacciones de las partes interesadas, entre otros factores. La IA puede hacer que este análisis de escenarios sea mucho más riguroso mediante capacidades avanzadas de modelado y aplicaciones de simulación y juegos tácticos. Esta capacidad también puede ser valiosa durante la ejecución de la estrategia, ya que la IA monitorea las señales tempranas del mercado, simula su impacto y alerta al equipo cuando sea prudente cambiar de rumbo.
Comunicador. Una narrativa clara de la trayectoria y el objetivo estratégico, así como sus implicaciones para la organización y sus grupos de interés, es esencial para impulsar la acción. La capacidad de Gen AI para resumir conceptos en diferentes formatos ha sido una de las aplicaciones más populares de la tecnología desde el lanzamiento de ChatGPT. Los estrategas pueden usar las herramientas de Gen AI para hacer que sus narrativas sean más atractivas para diferentes públicos con distintos niveles de experiencia (como mercados regionales, organismos reguladores o analistas) y en diferentes formatos (resúmenes, puntos de conversación o, más recientemente, podcasts¹). La IA también puede supervisar la coherencia de las comunicaciones externas en los diferentes canales.
Para ver cómo funcionan estas cinco aplicaciones en la práctica, considere el caso de un banco regional del sudeste asiático que buscaba expandirse a un nuevo segmento o geografía. El equipo de estrategia utilizó su modelo de IA para analizar el contexto empresarial y las tendencias prometedoras del sector y la región. La herramienta generó informes interactivos que permitieron a los estrategas perfeccionar su investigación posterior. Con base en este trabajo, el equipo de estrategia decidió centrarse en las oportunidades del ecosistema financiero digital (en particular, los pagos entre particulares) y el microcrédito.
A continuación, el equipo solicitó a la IA recomendaciones sobre las áreas adyacentes más prometedoras para inversiones de crecimiento. Basándose en un análisis de información de bancos de todo el mundo, la herramienta creó un gráfico de segmentos de negocio cercanos y sinérgicos. La gerencia priorizó algunos para un análisis más profundo —por ejemplo, una oferta digital transfronteriza en la región o el segmento de microcrédito en Vietnam— y formuló hipótesis sobre sus posibles trayectorias de crecimiento. Para conocer mejor cada segmento, preguntaron a la IA: «¿Quiénes son mis competidores en cada mercado y cuáles son sus propuestas de valor?». Algunos mercados eran desconocidos para los líderes, por lo que el equipo de estrategia planteó preguntas como: «Estamos considerando entrar en el mercado bancario vietnamita. ¿Cuáles son los riesgos que han surgido en el pasado? ¿Existen ejemplos de intentos fallidos (con fuentes)?».
El equipo también consideró opciones inorgánicas como asociaciones y fusiones y adquisiciones. Con base en un análisis de IA, seleccionaron algunas pymes con la tecnología que la compañía necesitaba para impulsar su ambición digital. Gen AI también les ayudó a crear perfiles iniciales de diligencia debida para respaldar la posible difusión.
Finalmente, a medida que las hipótesis se consolidaban en opciones estratégicas concretas, la IA ayudó a los estrategas a simular las proyecciones de crecimiento y las ganancias resultantes. Además, la herramienta utilizó datos internos, como informes de gestión sobre la expansión previa del banco a otro país, para ayudar a la gerencia a comprender las fortalezas y debilidades de sus capacidades de ejecución.
Numerosas organizaciones han comenzado a desarrollar herramientas para hacer realidad estos escenarios, y algunas han desarrollado agentes de IA propios para simular el razonamiento o realizar tareas de investigación complejas. Sin embargo, incluso quienes se encuentran en las primeras etapas de su trayectoria con la IA pueden comenzar a explorar algunas de las funciones que esta puede desempeñar. A medida que la tecnología avanza, los estrategas que desarrollen las habilidades para desarrollar aplicaciones únicas para los modelos de IA obtendrán una ventaja de conocimiento crucial sobre la competencia.
Consideraciones para los líderes de estrategia que implementan la IA
Si bien la trayectoria del banco del sudeste asiático es fascinante, los estrategas deben ser conscientes de varios desafíos en la implementación de la IA. La IA generativa presenta riesgos bien documentados, que van desde el sesgo del modelo (por ejemplo, los datos históricos de entrenamiento pueden llevar a la IA a sobreenfatizar ciertos tipos de clientes), pasando por la escasa explicabilidad (no ofrecer una base lógica para el análisis) hasta las alucinaciones (construir contenido aparentemente creíble, pero falso). La buena noticia es que se están abordando todos estos problemas. Por ejemplo, la IA puede ayudar a autocontrolarse: un «agente crítico» puede revisar el trabajo realizado por otras aplicaciones de IA e indicar cuándo el contenido podría ser incorrecto o indicar directamente la reelaboración de la tarea en cuestión.
Más allá de estos riesgos bien conocidos, la IA generativa presenta cinco consideraciones adicionales para los estrategas. En primer lugar, refuerza la importancia del acceso a datos confidenciales. La IA generativa está impulsando una tendencia a largo plazo: la democratización del conocimiento. Nunca ha sido tan fácil aprovechar herramientas listas para usar para generar rápidamente conocimiento que constituye la base de cualquier estrategia. A medida que se extiende la adopción de modelos de IA, también lo hacen las consecuencias de depender de conocimiento generalizado. Después de todo, las empresas que utilizan datos genéricos producirán resultados genéricos, lo que conduce a estrategias genéricas que, casi por definición, resultan en un rendimiento genérico o incluso peor. Como resultado, la importancia de gestionar ecosistemas de datos propios (más sobre esto a continuación) que incorporen datos cuantitativos y cualitativos no hará más que aumentar.
En segundo lugar, la proliferación de datos e información aumenta la importancia de separar la señal del ruido. Esto ha sido un desafío durante mucho tiempo, pero la IA general lo agrava. Creemos que, a medida que la tecnología madure, podrá extraer eficazmente las señales que importan, pero aún no lo ha logrado.
En tercer lugar, a medida que aumenta la facilidad para generar información, también aumenta el valor de la síntesis a nivel ejecutivo. Los líderes empresariales, en particular aquellos encargados de tomar decisiones estratégicas, no pueden operar eficazmente si están inmersos en datos, incluso si estos no son más que señales. Al igual que con la creciente capacidad de la IA general para separar la señal del ruido, la tecnología está mejorando en la síntesis, pero a corto plazo, los líderes de estrategia deben asumir esa tarea.
En cuarto lugar, la IA refuerza la importancia de los procesos que las organizaciones siguen para desarrollar sus estrategias. Nuestra investigación demuestra que la calidad del proceso es mucho más importante para el éxito de las estrategias que la calidad de los insights. Los procesos de alta calidad incluyen, entre otros, el desarrollo y análisis de alternativas estratégicas, la adecuada consideración de la incertidumbre, el impulso para asumir compromisos audaces y, sobre todo, la adopción de medidas para eliminar el sesgo en las decisiones. Afortunadamente, a medida que la IA de última generación acelera el desarrollo de insights, los equipos de estrategia tienen más tiempo para perfeccionar procesos de primera clase.
Finalmente, para aprovechar con éxito la IA de última generación, la función de estrategia debe invertir en tecnología.
Avanzando
¿Por dónde empezar? Recomendamos tres pasos a corto plazo:
Aprenda. El estratega del futuro necesita comprender cómo funciona la IA. ¿Cómo manipula un motor de predicción de palabras conceptos e información complejos? ¿Cómo se generan perspectivas a partir de la información incluida en modelos e indicaciones? Quienes adquieran esta experiencia podrán contribuir a la creación de las herramientas que su trabajo requiere, como la ejecución de simulaciones complejas sobre la evolución de los mercados y el panorama competitivo. Las personas con estas habilidades serán muy solicitadas, lo que convierte su retención en una prioridad para la gestión.
Empiece a desarrollar hoy mismo. La IA ha llegado para quedarse, y encontrar la manera correcta de aplicarla al desarrollo de estrategias es esencial. Los equipos de estrategia deben familiarizarse con las posibilidades que ofrece la IA, desde la ayuda en la investigación y la generación de perspectivas hasta la identificación de riesgos potenciales. Los equipos que exploren cómo las herramientas disponibles pueden ayudar en estas tareas comprenderán mejor qué otras herramientas necesitarán desarrollar o en qué invertir para satisfacer sus necesidades específicas. Desde una perspectiva organizacional, los líderes deben ayudar a los equipos de estrategia a acceder a la experiencia en ciencia de datos, ingeniería de datos y grandes modelos lingüísticos. Esto puede lograrse integrando expertos en tecnología en los equipos de estrategia o brindando a los estrategas acceso a ellos a través de centros de excelencia.
Desarrolle su ecosistema de información patentada. Incluso con capacidades de vanguardia, los modelos de IA se limitarán a interpretar los datos existentes; no pueden generar nuevas señales. Por ejemplo, la IA no reemplazará la información obtenida de la investigación etnográfica ni la información directa de los clientes. De hecho, dicha información patentada será aún más crucial para generar información única a medida que los datos externos se vuelvan más asequibles y accesibles para todos los participantes del mercado. Para obtener una ventaja competitiva, los estrategas deberán ampliar su exposición a diferentes dominios conectando con innovadores y partes interesadas dentro y fuera de sus organizaciones. El enfoque principal de los estrategas será cada vez más el desarrollo de hipótesis, su prueba y aprendizaje, y el mantenimiento de la infraestructura de IA y datos que permite convertir la información en una ventaja competitiva.
Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Arquitecturas de AI, Machine Learning, Deep Learning, Gemelos digitales y Soluciones de valor de Cloud Computing con innovadores modelos de negocio, soluciones de IOT, IOTI, soluciones de Automatización. Ciberseguridad. Hiperconvergencia. Infraestructura de conectividad: redes LAN, Wifi. Buenas prácticas corporativas», que estamos preparando para nuestra edición 226 y publicaremos en el mes de junio 2026.
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