En las últimas semanas, he mantenido varias conversaciones con directivos sobre la inteligencia artificial. La mayoría no sabían muy bien cómo iba a impactar en su negocio. Algunos, directamente, no lo había ni pensado. El problema no es que no entiendan la tecnología. El problema es que no saben cómo analizar su efecto.

Vivimos deslumbrados por la disrupción. Nos ha ocurrido siempre. Sucedió con el ordenador personal. Con Internet. Con el smartphone. Y ahora con la IA. La historia de la economía es, en cierta medida, la historia de las tecnologías que la transforman. Pero también es la historia de los métodos que nos permiten entenderlas.

Ahora bien, la clave no es la tecnología. La clave es el análisis. Existen herramientas clásicas para detectar amenazas y oportunidades. El DAFO. El análisis de la cadena de valor. El modelo de Porter y sus cinco fuerzas. El análisis coste-beneficio. La evaluación de procesos internos. Las curvas de experiencia. El mapa de ingresos y gastos. Ninguna de estas herramientas ha caducado. Todas siguen vigentes.

Un DAFO bien hecho sigue siendo una brújula. Saber dónde están nuestras debilidades y fortalezas, cuáles son las amenazas externas y las oportunidades que se abren con cada cambio, es más útil que nunca. El análisis de la cadena de valor permite ver en qué eslabón se genera más margen, o en cuál puede irrumpir un competidor con una solución IA más ágil o eficiente. El análisis de las cinco fuerzas de Porter ayuda a anticipar qué barreras de entrada caerán con la IA, qué clientes ganarán poder, qué proveedores quedarán desbancados.

La IA es nueva, sí. Pero la lógica empresarial no ha cambiado. La gestión no ha cambiado. La manera de analizar impactos y tomar decisiones sigue siendo la misma

Una empresa es un sistema. Como un cuerpo humano. Puedes no conocer la enfermedad, pero si sabes cómo funciona el cuerpo, puedes diagnosticar cómo le afecta dicha enfermedad. Del mismo modo, si sabes cómo se genera el valor en tu empresa, cómo se produce, se distribuye, se factura y se entrega, puedes entender qué partes del sistema están en riesgo, y cuáles se verán potenciadas.

Por eso me sorprende que, ante una disrupción como esta, tan evidente, tan poderosa, tantos directivos estén paralizados. ¡No necesitamos nuevas herramientas de análisis! ¡Lo que necesitamos es volver a usar las que ya teníamos!

Ahora bien, para realizar ese análisis necesitamos primero comprender bien qué va a poder hacer la tecnología. Y ahí sí hace falta un esfuerzo extra. Entender qué aplicaciones están apareciendo. Qué startups pueden irrumpir en nuestro sector. Qué cambios tecnológicos están en fase beta, o incluso en pruebas piloto, que puedan cambiar las reglas del juego. ¡Pero eso no es tan complicado! Y, es, si me apuran, divertido.

A partir de ahí, en cada sector este mapa de riesgos y oportunidades se dibuja de forma distinta. En servicios legales, por ejemplo, la IA ya redacta borradores de contratos. En educación, personaliza contenidos. En logística, optimiza rutas. En seguros, automatiza reclamaciones. Cada empresa tiene que hacerse esta pregunta: ¿qué tareas, procesos o servicios que hoy hacemos nosotros podría realizar en breve una IA con mejor coste, más rapidez o más escalabilidad?

Me sorprende que, ante una disrupción como esta, tan evidente, tan poderosa, tantos directivos estén paralizados

Una vez entendido esto, es donde debe entrar el directivo. La IA es nueva, sí. Pero la lógica empresarial no ha cambiado. La gestión no ha cambiado. La manera de analizar impactos y tomar decisiones sigue siendo la misma.

Lo nuevo es la tecnología. Pero lo permanente es el método.

No sé. Llámenme chapado a la antigua, que me aferro a los autores clásicos, a herramientas típicas de consultoría estratégica de los años 80 y 90. Pero les aseguro que llevo media vida dedicada al mundo de la empresa, a gestionar su supervivencia, su estrategia y que esas herramientas no tienen, muchas de ellas, sustitutivo mejor.

Por cierto, no les recomiendo que utilicen la IA para analizar cómo la IA puede impactar en su sector. No porque vaya a dar una respuesta incorrecta. Sino porque el análisis tiene una componente creativa enorme.

Y eso sigue siendo humanamente intransferible.