Mientras más datos tenemos, más difíciles son las decisiones

Contrario a lo que podría esperarse, la IA no simplifica la estrategia, sino que la complica. Esto se debe a que la IA genera lo que el autor llama "abundancia analítica", que permite justificar múltiples futuros posibles a la vez. Para quienes deciden, el desafío ya no es entonces encontrar información, sino elegir uno de todos esos caminos posibles y comprometerse con él.

En una sala de reuniones, un grupo de directores lee paneles que muestran múltiples escenarios, generados y respaldados por modelos de IA generativa. La promesa implícita: dar, si no respuestas definitivas, al menos más opciones que permitan vislumbrar entre posibles certezas. El objetivo final no es sino uno de los deseos siempre presentes en la empresa y en la vida cotidiana también: reducir la incertidumbre.

Un artículo de Marc Baaij publicado en California Management Review sostiene que lo que ocurre en realidad es una sobrecarga de opciones que paraliza la toma de decisiones. Para ver en qué punto se paraliza la decisión, el autor divide el armado de una estrategia en tres momentos: juntar y analizar información, elegir un camino y ponerlo en marcha. La IA resuelve de sobra el primero; donde todo se atasca es en el segundo.

Según el artículo, lejos de simplificar, la abundancia analítica derivada del uso de la IA genera una condición de “futuros múltiples” que coexisten como opciones plausibles: generar análisis ya no es el cuello de botella; el desafío pasa a ser definir una ruta clara y mantener el rumbo frente a la tentación de seguir explorando alternativas ad infinitum. La paradoja es que más datos amplían la percepción de control, pero erosionan la capacidad de cerrar una decisión. Esto no es nuevo, recordemos que hace varios años ya en la "paradoja de la elección", Barry Schwartz afirmaba que la infinita posibilidad de elegir también genera parálisis e infelicidad.

La solución que propone es tratar esos tres momentos como etapas separadas, cada una con un final concreto y claro. Llega un día en que se deja de analizar, se elige un escenario y se le asignan personas y presupuesto. Desde ahí, el seguimiento sirve para sostener esa elección, no para reabrirla cada vez que un modelo produce un análisis nuevo.

Conclusiones

• La inteligencia artificial, al generar más análisis, complejiza la toma de decisiones estratégicas.
• El principal obstáculo para las empresas ya no es la falta de datos, sino la dificultad para elegir entre múltiples opciones válidas.
• El éxito estratégico requiere no solo entender el panorama, sino también cerrar opciones y asegurar el compromiso de la organización.
• Conviene separar el análisis, la elección y la puesta en marcha, y darle a cada etapa un cierre.