La IA nos ofrece un carrusel de experiencias tan maravillosas que pareciese que estuviésemos en un mundo de fantasía e ilusión donde todo es posible.
Sin embargo, las expectativas y la exageración se alían de mala manera, y más en el mundo de la empresa.
La IA está produciendo ese Hype amplificado hasta le enésima potencia, y hay que poner los pies en la realidad.
Una cosa es el deseo y la anticipación, y otra como se participa, cual es la comunicación que deben mantener todas las partes participantes y cómo se utiliza cada elemento de este nuevo recurso tecnológico.
La narrativa tiene que ver mucho con el futuro que queremos construir entre las personas, las empresas, la Administración y la IA.
Lo primero que cabría preguntarse:
¿Y si, en lugar de entrenar máquinas que nos sustituyan, entrenamos inteligencias que nos potencien?
No es una consigna: es una práctica de diseño de futuros.
La futurología tal cual la define la UNESCO como FUTURES LITERACY, enseña a usar el futuro como recurso para tomar mejores decisiones hoy, ampliando opciones y evitando que la inercia dicte el camino.
No se trata de adivinar, sino de desarrollar la capacidad de imaginar escenarios y convertirlos en estrategia, desde el consejo de administración hasta el taller de operaciones.
Si hacemos resumen de los posts previos, el mapa es claro: la dependencia tecnológica reduce grados de libertad, la competencia algorítmica imita el viejo “manual Amazon”, y la automatización sin propósito erosiona la demanda que sostiene a las propias empresas.
Frente a esa inercia: construir inteligencia compartida que preserve la soberanía de datos, procesos y know-how, y que multiplique resultados para todo el ecosistema.
La eficiencia por la eficiencia puede tener un resultado negativo que, incluso, termine con el mito de Midas: podemos convertir en oro, pero todo lo que reluce no es oro y puede inutilizar lo demás.
En la empresa, el “toque de Midas” es automatizar tareas y recortar nóminas sin rediseñar modelos de valor ni mercados: los costes bajan, sí, pero también cae la capacidad de compra y la diversidad de soluciones, y con ello, el propio mercado. La alternativa no es renunciar a la eficiencia, sino orientarla a crear demanda, capacidades y comunidad.
Eficiencia con propósito: que cada mejora operacional active nuevas ofertas, empleos de calidad, aprendizaje compartido y cadenas de suministro más resilientes.
El Instituto de Investigación de CAPGEMINI ya en 2021, en un informe sobre MAESTROS DEL INTERCAMBIO DE DATOS: CÓMO LAS ORGANIZACIONES INTELIGENTES UTILIZAN LOS ECOSISTEMAS DE DATOS PARA OBTENER UNA VENTAJA COMPETITIVA INIGUALABLE, mostraba que las organizaciones que utilizan más de siete fuentes de datos tienen casi 14 veces más facturación de activos fijos y 2 veces más capitalización de mercado en comparación con las organizaciones que no utilizan ningún dato externo para la toma de decisiones, avanzando que el 84 % de las organizaciones planeaban lanzar nuevas iniciativas de ecosistema de datos con la vista puesta en 2025.
ERNEST & YOUNG también mostró un informe sobre las empresas que dominan modelos de ecosistema —co-desarrollo, intercambio de datos, plataformas compartidas— contado el impacto sobre sus estados de pérdidas y ganancias: de media, los ecosistemas contribuyen con el 13,7 % de los ingresos anuales, rebajan en un 12,9 % los costes y añaden 13,3 % en ganancias incrementales.
En colaboración de datos, la oportunidad también es tangible: los data ecosystems pueden aportar hasta un 9 % del ingreso anual, según CAPGEMINI, vía nuevos ingresos, productividad y ahorro, además de mejoras en satisfacción de cliente y eficiencia operativa.
La evidencia se repite en análisis sectoriales, como el presentado por PWC: los TOP PERFORMERS son más propensos a obtener una porción mayor de ingresos a través de ecosistemas y a ampliar esa participación en el tiempo.
Traducción práctica: un ecosistema con estándares abiertos, propiedad clara de datos, modelos reproducibles y reparto justo del valor multiplica beneficios para más empresas, acelera el TIME-TO-MARKET, reduce riesgo y crea mercados más grandes en los que todos venden más.
Cuando decimos “ecosistema” no hablamos de abstracciones: hablamos, por ejemplo, de proveedores canarios que comparten datos logísticos con retailers peninsulares, de startups en Latinoamérica entrenando modelos abiertos para fintech en España, de consorcios europeos interoperando con stacks open source que también usan en India o China.
Es la misma lógica que hizo posible Internet y el software moderno: lo abierto y compartido como base de lo diferencial… de lo singular.
¿Cómo se define (de verdad) el futuro?
Diseñar esta inteligencia compartida exige gobernanza y método, no slogans.
Aquí es útil la disciplina de FORESIGHT: laboratorios de futuros, hipótesis de mercado, hojas de ruta por escenarios, métricas de opcionalidad y aprendizaje continuo.
La idea es simple: usar el futuro para escoger hoy inversiones que abran caminos (nuevos productos, nuevas alianzas, nuevos clientes), no solo para perseguir eficiencias de corto plazo.
Acciones rápidas:
- CEOs/Consejos de Administración: fijar un % de CAPEX/OPEX para iniciativas de ecosistema con métricas de creación de mercado (no solo ahorro).
- CTOs/CIOs: priorizar arquitecturas abiertas, DATA CONTRACTS y ML REPRODUCIBLE; EXIST PLAN técnico de cualquier VENDOR LOCK-IN.
- COOs: eficiencia ligada a expansión de oferta y satisfacción de cliente, no a reducción “ciega” de plantilla.
- Política pública/Clusters (España, Canarias, UE, Latinoamérica): consorcios de datos sectoriales, SANDBOXES regulatorios y compras públicas de innovación basadas en estándares abiertos.
- Universidades/Empresas: currículos duales y repositorios comunes de modelos/datos sintéticos auditables.
La IA es una herramienta.
Lo decisivo es cómo la usamos: para concentrar poder o para construir inteligencia entre muchos.
Tenemos los principios, los métodos y los incentivos económicos para hacerlo bien.
Que cada organización elija su paso —por pequeño que sea— y lo haga trazable, compartible y medible.
Abrir una API, documentar un modelo, firmar un DATA-SHARING AGREEMENT, financiar un estándar, crear una alianza local, medir el valor compartido…
Paso a paso, empresa a empresa, región a región.
Con todo esto, además de entrenar máquinas a nuestro servicio (y no supeditarnos a ellas), elegimos el tipo de futuro en el que queremos vivir—y ese futuro, si lo diseñamos juntos, es mejor para todos.
A nivel empresarial: Compartir negocio, para compartir vida.
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