Juan Carlos Bustamante: La estrategia en la era de la IA

Hace un año escribí una columna titulada “Organizaciones impulsadas por los datos y la inteligencia artificial: ¿Más analíticas o más estratégicas?”, donde advertía que la visión generalizada sobre la IA en la estrategia se centra en la idea de que la IA podría, por sí sola, definir la estrategia correcta.

Sin embargo, esta concepción futurista nos aleja de su aplicación real en el diseño estratégico. Aún hoy, la IA no sustituye la intuición ni la creatividad humana, pero ya permite experimentar con modelos predictivos y prescriptivos para mejorar la toma de decisiones.

Desde entonces, el debate ha evolucionado y el uso de IA generativa en estrategia plantea una pregunta crítica: ¿Estamos utilizando la IA para diseñar el futuro o, simplemente, la estamos empleando para optimizar procesos y tomar decisiones más rápidas?

IA y estrategia: La frontera entre optimización y diferenciación

Michael Porter, en su artículo clásico What is Strategy?, distingue entre eficacia operacional y estrategia. Mientras que la eficacia operacional permite hacer lo mismo de manera más eficiente, la estrategia implica crear una posición única y sostenible.

En este contexto, los avances en IA generativa han sido celebrados por su capacidad para optimizar procesos y reducir costos. Sin embargo, esto no necesariamente contribuye a la diferenciación estratégica, ya que muchas organizaciones la están implementando sin un marco estratégico claro, limitándose a mejorar la eficiencia sin replantear su propuesta de valor.

Los informes recientes de McKinsey y el Boston Consulting Group (BCG) revelan una paradoja interesante: el 75% de los ejecutivos considera la IA generativa una prioridad estratégica, pero solo el 25% percibe que obtiene valor real de su implementación. Esto sugiere que muchas empresas adoptan IA sin lograr alinearla con su estrategia de negocio.

Este desfase puede deberse a la falta de una visión clara sobre cómo integrar la IA en la propuesta de valor, la dependencia de soluciones estandarizadas que no generan diferenciación y la subestimación del liderazgo humano en la interpretación y aplicación de los resultados generados por IA.

La tecnología por sí sola no puede definir la estrategia; es su adaptación a la estructura y objetivos de la empresa lo que realmente genera ventajas competitivas sostenibles.

Las empresas deben cuestionarse sobre qué preguntas responde su IA y en qué aspectos pueden desarrollar modelos propios para obtener una ventaja diferencial. La implementación de la IA debe estar alineada con la estructura organizacional, evitando replicar enfoques genéricos adoptados por la competencia.

IA y la toma de decisiones estratégicas: el rol de los “trade-offs”

Un aspecto clave en la estrategia, según Porter, es hacer elecciones claras y asumir “trade-offs”.

Sin embargo, la IA generativa está redefiniendo estos “trade-offs” al permitir operar con mayor flexibilidad y menores costos simultáneamente, lo que puede generar la percepción errónea de que todas las decisiones pueden automatizarse sin comprometer la coherencia estratégica.

Por ello, las empresas deben preguntarse en qué partes del negocio vale la pena automatizar hasta el punto en que la IA pueda tomar decisiones operativas de forma autónoma y en cuáles sigue siendo esencial la intervención humana. No se trata sólo de qué puede hacer la IA, sino de qué debe hacer dentro del marco estratégico de la empresa.

Algunas decisiones requieren una comprensión profunda del contexto, la interpretación de matices y la creatividad en la resolución de problemas, lo que sigue siendo una fortaleza exclusivamente humana. Asumir que la IA puede reemplazar por completo el juicio humano puede llevar a una pérdida de diferenciación estratégica. Si bien la IA mejora la eficiencia en marketing, producción y análisis financiero, la toma de decisiones estratégicas aún requiere una interpretación contextual que sólo los líderes pueden proporcionar.

Hacia una estrategia híbrida: integrando IA sin perder diferenciación

Para evitar que la IA conduzca a una competencia homogénea, las empresas deben integrarla en su estrategia sin perder lo que las hace únicas. Esto implica:

1. Crear modelos de IA exclusivos: Desarrollar modelos propios en lugar de depender de soluciones genéricas. Un ejemplo es BloombergGPT, un modelo de lenguaje especializado en finanzas que permite a Bloomberg ofrecer análisis avanzados y automatización estratégica en mercados financieros, diferenciándose de soluciones IA más generales.
2. Definir “trade-offs” claros: La IA debe complementar la estrategia existente en lugar de intentar abarcarlo todo. Es fundamental decidir en qué áreas la IA agrega valor sin comprometer el juicio humano, asegurando que la automatización no diluya la visión estratégica ni la capacidad de adaptación a cambios imprevistos.
3. Evitar la convergencia competitiva: Asegurar que la IA refuerce la diferenciación en lugar de homogeneizar la estrategia.
5. Alinear la IA con la ventaja competitiva: Su implementación debe fortalecer el modelo de negocio y la propuesta de valor de la empresa.

En conclusión, podemos decir que la IA generativa representa una de las mayores transformaciones en la estrategia empresarial desde la aparición de los modelos de Porter, pero su impacto dependerá de cómo las empresas la usen: como una herramienta de apoyo o como el centro de su estrategia.

No se trata de adoptar IA porque es tendencia, sino de integrarla para potenciar una ventaja competitiva sostenible y diferenciada. La pregunta clave es: ¿Estamos usando la IA para diseñar el futuro de nuestra empresa o solo para optimizar lo que ya hacemos? La respuesta definirá quiénes liderarán el mercado en los próximos años.

El autor es Profesor del Departamento de Mercadotecnia e Inteligencia de Negocios de EGADE Business School del Tecnológico de Monterrey.