Los riesgos de delegar planes estratégicos a la IA: la IA puede generar planes coherentes, pero ignora lo impredecible

La capacidad de la inteligencia artificial para generar planes estratégicos en cuestión de horas, basándose en datos históricos y análisis de mercado, presenta una aparente solución para las empresas. Sin embargo, la profundidad de estos planes, aunque coherentes y bien redactados, puede ser superficial al ignorar aspectos fundamentales que escapan a la cuantificación y al análisis predictivo.

El autor señala que, tradicionalmente, los planes estratégicos se basan en un supuesto de "primero pensar, luego hacer", una metodología efectiva para problemas complejos pero no para sistemas dinámicos como las empresas. En un entorno empresarial, donde las personas aprenden, los competidores reaccionan y los incentivos generan comportamientos inesperados, la separación entre pensamiento y ejecución se vuelve difusa. La diferencia entre el éxito y el fracaso de dos empresas con planes similares a menudo reside en su estructura interna, su cultura organizacional y la calidad de sus interacciones, aspectos que la IA no puede capturar.

La analogía con el "sistema de zonas" de Ansel Adams en fotografía ilustra esta limitación. Adams medía cuidadosamente los extremos de luz y sombra para asegurar que la información crítica se registrara, reconociendo que el soporte (la película) tiene un rango limitado. De manera similar, un plan estratégico es un soporte de rango limitado para la complejidad de una empresa. La IA, al igual que un plan tradicional, tiende a enfocarse en lo medible y predecible, descuidando la "sombra" de lo imprevisible y la "luz" de la interacción humana, que son cruciales para la toma de decisiones estratégicas efectivas.

Para las empresas argentinas, especialmente aquellas en sectores volátiles como el agro o las finanzas, delegar ciegamente la planificación estratégica a la IA podría ser contraproducente. La falta de consideración por la cultura interna, la adaptabilidad y la capacidad de respuesta ante shocks externos (como cambios macroeconómicos abruptos o fluctuaciones en los precios de commodities) puede llevar a la formulación de estrategias inoperantes. La clave reside en utilizar la IA como una herramienta de apoyo para el análisis de datos, pero manteniendo la supervisión humana para interpretar los resultados, considerar los factores cualitativos y adaptar las estrategias a la realidad dinámica del mercado argentino.