Resumen del Documento Publicado en febrero de 2025 por la Práctica de Estrategia y Finanzas Corporativas de McKinsey
Traducción y Ajustes: Néstor Altuve
El impacto de la IA en la estrategia
La estrategia empresarial se basa en extraer conocimientos de los datos, desarrollar opciones basadas en estos hallazgos y ejecutar decisiones para convertirlas en valor. Durante décadas, la analítica de datos ha respaldado este trabajo, pero nunca antes la tecnología había podido no solo automatizar partes del proceso, sino también integrar análisis complejos y sugerir estrategias viables.
La IA, en particular la inteligencia artificial generativa (Gen AI), tiene el potencial de transformar el trabajo de los estrategas al acelerar el análisis, reducir sesgos y optimizar la toma de decisiones. Las herramientas actuales permiten obtener conocimientos con mayor rapidez y menor costo, marcando un punto de inflexión comparable a la aparición de marcos estratégicos en los años 70 y 80.
Si bien la IA no reemplazará la necesidad de liderazgo en la toma de decisiones estratégicas, sí puede mejorar cada fase del desarrollo estratégico, desde la concepción hasta la ejecución. Actualmente, su mayor impacto se observa en la fase de diseño, ayudando a evaluar el contexto del mercado, dimensionar oportunidades y analizar movimientos de la competencia. Sin embargo, su potencial se extiende a la movilización organizacional, la asignación de recursos y la supervisión de la ejecución.
Roles emergentes de la IA en estrategia
La IA está redefiniendo el trabajo estratégico al desempeñar cinco funciones clave:
- Investigador: Automatiza la recopilación y análisis de datos, proporcionando insights más rápidos y precisos. Por ejemplo, puede identificar objetivos de fusiones y adquisiciones (M&A) mediante el escaneo de bases de datos con información de más de 40 millones de empresas.
- Intérprete: Convierte grandes volúmenes de datos en conocimientos accionables. Puede analizar tendencias en tiempo real y predecir la evolución de mercados o la demanda de productos.
- Socio intelectual: Ayuda a generar y validar ideas, actuando como un «contrapunto» que desafía suposiciones estratégicas y detecta sesgos en la toma de decisiones.
- Simulador: Evalúa múltiples escenarios de mercado, incluyendo movimientos de la competencia y cambios macroeconómicos, permitiendo una toma de decisiones más rigurosa.
- Comunicador: Optimiza la transmisión de estrategias a diversas audiencias, adaptando el mensaje a cada grupo (mercados regionales, reguladores, inversores, etc.).
Caso práctico: Aplicación de la IA en la estrategia de un banco del sudeste asiático
Un banco regional utilizó IA para analizar tendencias de mercado y evaluar oportunidades de expansión en pagos digitales y microcréditos. Entre sus aplicaciones:
- Análisis de oportunidades: IA generó informes interactivos para refinar la investigación y seleccionar segmentos estratégicos.
- Exploración de mercados y competencia: IA identificó actores clave en mercados desconocidos y evaluó riesgos de entrada.
- Evaluación de adquisiciones y asociaciones: La IA escaneó empresas con tecnologías complementarias y generó perfiles de due diligence.
- Simulación de impacto financiero: Modeló el impacto en el estado de resultados y las proyecciones de crecimiento.
Este enfoque permitió al banco optimizar su estrategia y ejecución, maximizando su ventaja competitiva.
Consideraciones clave para la adopción de IA en estrategia
El uso de la IA en estrategia presenta desafíos y oportunidades. Entre las principales consideraciones se encuentran:
- Acceso a datos propietarios: La IA facilita la generación de insights, pero el valor diferencial proviene del acceso a datos exclusivos. Las empresas deben construir ecosistemas de datos propios para evitar estrategias genéricas basadas en información accesible para todos.
- Filtrado de información relevante: La proliferación de datos aumenta la dificultad de distinguir señales relevantes del ruido. La IA aún no ha perfeccionado esta capacidad, por lo que se requiere intervención humana.
- Síntesis de insights para la toma de decisiones: Los líderes estratégicos no pueden operar bajo un exceso de datos. La capacidad de sintetizar información sigue siendo clave en la toma de decisiones.
- Calidad del proceso estratégico: La calidad del proceso es más determinante para el éxito de una estrategia que la calidad de los insights. La IA permite acelerar la recopilación de datos, dejando más tiempo para refinar el proceso estratégico.
- Desarrollo de infraestructuras de datos: Las empresas deben invertir en tecnología para conectar fuentes de datos propias y externas, garantizando el acceso a información valiosa para la toma de decisiones.
Recomendaciones para integrar la IA en la estrategia
Para aprovechar al máximo la IA en la planificación estratégica, se sugieren tres acciones inmediatas:
- Desarrollar conocimientos en IA: Los estrategas deben comprender cómo funcionan los modelos de IA y cómo se generan insights a partir de datos. Esta habilidad será clave para la creación de herramientas personalizadas y la optimización de simulaciones de mercado.
- Iniciar la adopción de IA hoy: La IA ya está transformando el desarrollo de estrategias. Los equipos estratégicos deben familiarizarse con sus aplicaciones y evaluar cómo integrarla en sus procesos.
- Construir un ecosistema de insights propios: La IA no puede generar datos nuevos, solo analizar los existentes. Para lograr ventajas competitivas, las empresas deben complementar la IA con información exclusiva de clientes, mercados y tendencias emergentes.
Concluyendo
Si bien la IA no reemplazará el juicio humano en la formulación de estrategias, sí ofrece herramientas poderosas para mejorar la calidad y velocidad de la toma de decisiones. Al desempeñar múltiples roles (desde investigador hasta simulador), la IA redefine la función del estratega y permite desarrollar estrategias más robustas y diferenciadas.
A medida que las empresas aprenden a aprovechar la IA, podrán optimizar sus procesos estratégicos, reducir sesgos y ganar ventaja competitiva en mercados cada vez más dinámicos. La clave del éxito radicará en la combinación de tecnología con creatividad, visión estratégica y un enfoque basado en datos propietarios.
Puntos Clave del Documento
- Transformación de la Estrategia: La IA está revolucionando la estrategia al acelerar el análisis y la generación de conocimientos, mitigando sesgos humanos y optimizando la toma de decisiones.
- Roles de la IA en Estrategia: La IA puede actuar como investigador, intérprete, socio intelectual, simulador y comunicador, cada uno desempeñando un papel clave en distintas fases del proceso estratégico.
- Beneficios en la Planificación Estratégica: Mejora la identificación de oportunidades de mercado, el análisis competitivo, la evaluación de escenarios y la comunicación de estrategias.
- Ejemplo Práctico: Un banco del sudeste asiático utilizó IA para definir su expansión en el ecosistema digital financiero, optimizando su análisis competitivo y simulaciones de crecimiento.
- Desafíos y Consideraciones: La IA presenta riesgos como sesgos en los modelos, falta de explicabilidad y generación de contenido erróneo, que deben gestionarse con herramientas de verificación.
- Pasos para Implementar la IA en Estrategia: Se recomienda a las empresas desarrollar habilidades en IA, integrar expertos en tecnología y construir ecosistemas de datos propios para obtener ventajas competitivas.
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