Desde hace varios años, y especialmente tras la pandemia de Covid-19, ha habido un crecimiento exponencial de la demanda de soluciones y modelos as-a-Service (“aaS”, “como un servicio”, en español), que ya venían pisando fuerte años atrás.
Se trata de un modelo de negocio que se basa esencialmente en la relación entre un proveedor experto, que realiza las inversiones y desarrolla los protocolos necesarios de su servicio, y un usuario final que se “engancha” a una solución (habitualmente tecnológica) en marcha. El usuario paga una serie de cuotas periódicas por la prestación del servicio que recibe, sin preocuparse de disponer de personal experto, espacio físico, mantenimiento, etc 1. Normalmente, son servicios altamente relacionados con la tecnología y la conexión en la nube. Algunos de los ejemplos más demandados son Infraestructura como Servicio (IaaS), Software como servicio (SaaS) o las Plataformas como servicio (PaaS)
Cada vez son más las empresas que se sienten atraídas por este tipo de servicios y nuevos modelos de negocio por razones económicas y de flexibilidad. Los modelos as a Service, permiten elegir al proveedor de soluciones que se necesitan en el momento preciso, con un alto control de costes, la posibilidad de pago por uso y una gran escalabilidad. En torno a este concepto surgen cada vez más modelos de negocio2 y el mercado ha ido evolucionando, dando lugar a nuevos servicios, modelos y ecosistemas de colaboración3.
En el caso de Foresight y el diseño de futuros, también hemos sido testigos de la aparición de un creciente número de plataformas que ofrecen la posibilidad de conectarse -pagando por uso o mediante suscripción- a diferentes bases de datos con muchísima información sobre señales de cambio, tendencias y patrones de cambio ya “destilados”.
¿Hasta qué punto estas plataformas pueden aportar valor a la hora de anticipar y crear el futuro de una organización?
Prepararse para el cambio acelerado
Si hay algo que los últimos años nos han demostrado, es que el mundo es complejo y está fuertemente impactado por el cambio y la disrupción. En palabras de René Rohrbeck4, nos enfrentamos a retos colectivos en múltiples frentes: tensiones geopolíticas, retos demográficos y migraciones, recesión económica y deuda de los países, salud física y mental, problemas en el suministro y autoabastecimiento de alimentos y energía, cadenas de suministro tensionadas y, lo que es más cruel, conflictos armados en todo el mundo. A todo esto se suman unos avances tecnológicos que parecen haberse acelerado a un ritmo vertiginoso, como por ejemplo el que está en boca de todos: el hipnotizante poder de la de la inteligencia artificial generativa, tan inspirador como preocupante. Para rizar el rizo, estos cambios perturbadores no son independientes, sino que interactúan y se complementan entre sí. Su naturaleza hace especialmente difícil alcanzar el consenso político internacional necesario para abordar problemas globales. Y así, nuestra era de disrupciones persiste.
Pero estos cambios ya no son la excepción, sino la regla. El cambio acelerado (o movimiento acelerado), es lo que define nuestra época. Las disrupciones ya no pueden considerarse inexplicables e impredecibles; no han surgido «de la nada». Gobiernos y organizaciones tienen que buscar entender y navegar la complejidad inherente del momento que nos ha tocado vivir, y evolucionar desde enfoques puramente reactivos y “frágiles”, a enfoques que les faciliten tener un rol más proactivo y antifrágil ante el cambio, como por ejemplo el escaneo continuo del horizonte4.
La periferia estratégica
En este contexto, las organizaciones deben ser capaces de identificar no sólo temas de especial relevancia para su sector en un momento concreto, sino también las cuestiones que los impulsan e influyen en ellos, y a su vez qué impactos pueden generar en otras áreas de interés.
Para ello, es importante que las empresas estén alerta y conozcan lo que sucede en su «periferia estratégica». Este concepto fue acuñado por Stephan Mergenthaler (Jefe de Inteligencia Estratégica y Miembro del Comité Ejecutivo del World Economic Forum) y hace referencia a todas las señales, incluidas las señales débiles, que aparecen en torno a un tema antes de que se convierta en mainstream e impacte de lleno en la organización, sector, sistema o sociedad. Un ejemplo de ello es la pandemia de COVID-19. En años previos a su aparición, los expertos en salud pública advirtieron del riesgo de un virus respiratorio que pudiera propagarse rápidamente y enfermar a muchas personas. Bill Gates destacó este riesgo colectivo tiempo antes de la pandemia. Pero fuera de las comunidades de la salud pública no había la suficiente gente escuchando.
Exactamente igual puede suceder en las organizaciones. Más allá de aquellas tendencias cuya velocidad de crecimiento o impacto las hacen ineludibles, están sucediendo pequeñas señales débiles de cambio en los márgenes de cada sector, de cada ecosistema, a las que hay que dedicar atención y tiempo, tenerlas en el radar y mantenerse informado de cómo evolucionan. Es fundamental explorar esta periferia en busca de disrupciones que puedan cambiarlo todo. Pero con el volumen de datos que actualmente existe, se necesita de un proceso muy bien definido, o apoyos técnicos que permitan convertir en algo útil todo ese volumen de información.
Foresight as a Service (FAS)
Si bien ya existían desde hace tiempo las plataformas de tendencias, ahora éstas se han sofisticado y ya no ofrecen informes de tendencias sin más, sino que se apalancan en algoritmos de escucha e Inteligencia Artificial para rastrear en tiempo real qué se está diciendo sobre un tema concreto, e incluso sugerir potenciales impactos y vías de actuación para la empresa. Algunas, incluso, ofrecen la posibilidad de trabajar con escenarios generados por Inteligencia Artificial en base a las tendencias que escanean y monitorizan en tiempo real.
Esto ha revolucionado la capacidad de las organizaciones para anticiparse a futuros posibles. Estas plataformas, que ofrecen «foresight as a service» y análisis de tendencias en tiempo real, permiten procesar grandes volúmenes de datos y generar escenarios complejos con una velocidad y precisión inéditas. Pero el uso de estas plataformas está yendo más allá del mero análisis de datos y tendencias, apalancándose también en las capacidades de la IA generativa para generar escenarios o futuros personalizados. De hecho, los principales usos que se están dando a las plataformas de tendencias y Foresight impulsadas por AI son precisamente estos dos: (1) Análisis y visualización de datos para la investigación de tendencias, y (2) Generación de escenarios y futuros personalizados5.
Indudablemente, estas plataformas pueden ser un claro apoyo para cualquier empresa que quiera escanear y monitorizar lo que está ocurriendo en su entorno, y facilitan enormemente el trabajo de detectar, entre los millones de datos de información que se publican cada segundo, aquellas señales de cambio relevantes que puedan estar ocurriendo en la “periferia estratégica” de una organización.
Sin embargo, apoyarse demasiado en ellas o depender en exclusiva de estas herramientas presenta importantes limitaciones que muchas veces quedan ocultas bajo el brillo de la novedad, pero es crucial considerar:
1. Sesgo de datos y de entrenamiento
La calidad de las predicciones y análisis de estas plataformas depende directamente de los datos con los que han sido entrenadas y de los que se alimentan en tiempo real. Si los datos son incompletos, desactualizados o reflejan sesgos históricos, los escenarios resultantes pueden perpetuar estos errores, generando conclusiones distorsionadas o irrelevantes para contextos específicos.
2. Falta de contextualización humana
Aunque las IA pueden identificar patrones y proyectar posibles futuros, suelen carecer de la capacidad para entender matices culturales, sociales o emocionales que son esenciales en la interpretación de señales de cambio y la toma de decisiones estratégicas. Por ejemplo:
- ¿Cómo interpreta una IA un cambio sociocultural profundo, como una transformación ideológica o un movimiento activista global?
- ¿Cómo prioriza factores cualitativos como los valores éticos o las implicaciones políticas?
Sin intervención humana, estas plataformas podrían ignorar aspectos críticos que influyen en las estrategias futuras.
3. Dificultades para anticipar «cisnes negros»
La IA es muy eficiente al analizar tendencias dentro de patrones existentes, pero tiene limitaciones significativas para predecir eventos altamente improbables o disruptivos («cisnes negros»). Estos eventos, que suelen desafiar las proyecciones basadas en datos históricos, pueden alterar radicalmente los escenarios planificados.
4. Ausencia de creatividad y pensamiento divergente
Las plataformas de IA están diseñadas para procesar datos y generar insights basados en lógica. Sin embargo, la práctica de Strategic Foresight no solo se basa en análisis racional, sino también en creatividad y pensamiento divergente, especialmente cuando se diseñan escenarios radicalmente diferentes o futuros alternativos. La capacidad humana de cuestionar supuestos básicos y pensar «fuera de la caja» sigue siendo insustituible.
5. Limitaciones éticas y de privacidad
Muchas plataformas que ofrecen análisis en tiempo real dependen del acceso a grandes volúmenes de datos, incluidos datos sensibles o personales. Esto plantea preguntas importantes:
- ¿Cómo se manejan los datos privados?
- ¿Qué mecanismos aseguran que el uso de estas herramientas no comprometa derechos fundamentales? Un uso no regulado de estas plataformas podría derivar en problemas éticos, como violación de la propiedad intelectual, vigilancia desmedida o uso indebido de información personal o clasificada.
6. Dependencia tecnológica
La excesiva dependencia de estas plataformas puede llevar a que las organizaciones pierdan habilidades críticas de foresight dentro de sus propios equipos. Esto no solo limita la capacidad interna para desafiar o reinterpretar las predicciones de las herramientas, sino que también las hace altamente vulnerables a fallos tecnológicos o interrupciones del servicio.
7. Falta de personalización
Aunque muchas plataformas prometen análisis y futuros personalizados, la realidad es que las proyecciones suelen ser genéricas o basadas en modelos estandarizados. Las estrategias de futuro, en cambio, deben adaptarse al contexto único de cada organización, industria o región.
8. Visión cortoplacista
Un enfoque excesivo en los intereses individuales y a corto plazo fomenta el uso de la IA en la producción de contenidos “de futuros” de bajo coste simplemente para maximizar las visualizaciones, contaminando la cultura humana y debilitando nuestra comprensión de la realidad.
En resumen, aunque las plataformas de Foresight as a Service representan una herramienta poderosa en la planificación estratégica y las compañías pueden dar un salto cualitativo al usarlas, su uso necesita expertise y criterio, ya que de lo contrario puede resultar insuficiente o incluso arriesgado para la toma de decisiones.
Foresight as a Mindset (FAM)
Las plataformas de inteligencia artificial, que ofrecen análisis de tendencias, escenarios futuros y patrones en tiempo real, han emergido como aliados imprescindibles. Sin embargo, confiar exclusivamente en estas herramientas puede llevarnos a un espejismo de control. Lo que realmente marca la diferencia no es la capacidad técnica de procesar datos, sino tener una mentalidad de futuros: un enfoque estratégico, anticipativo y proactivo que contemple el largo plazo en su labor estratégica, y que debe ser parte del ADN de cualquier organización y de los líderes que la dirigen.
¿Qué es la mentalidad de futuros o Futures Mindset?
La mentalidad de futuros va más allá del uso de tecnologías avanzadas. Es una forma de pensar que combina curiosidad, imaginación y determinación para visualizar el futuro y moldearlo, en lugar de limitarse a reaccionar ante los cambios externos. Es ir más allá de la utilización de la prospectiva estratégica como una simple “caja de herramientas”, para incorporarla como parte del sistema de procesamiento cognitivo de una persona, o, en el caso de las organizaciones, como parte de la cultura empresarial.
Esta mentalidad se basa en:
- Pensamiento a largo plazo: trascender las urgencias inmediatas y alinear las decisiones con una voluntad de impacto sostenido en el tiempo. Esto impulsa una visión transformadora, enfocada en moldear activamente el futuro deseado.
- Anticipación proactiva: saber discernir qué señales débiles y patrones emergentes son importantes antes de que se conviertan en disrupciones, para decidir con tiempo qué rol quiere tener la organización respecto a ellas (sumarse, aprovecharlas, frenarlas…)
- Pensar en el futuro en plural: entender que el futuro no es estático ni lineal, sino una serie de posibilidades en constante evolución, por lo que hay que monitorizar constantemente el cambio para no desconectarse de la evolución que está sucediendo en un sector, mercado o sociedad.
- Capacidad de agencia: creer firmemente en que las organizaciones tienen el poder de influir en el futuro, no solo de adaptarse a él.
Por qué la mentalidad de Foresight es crucial en la alta dirección
En un mundo empresarial donde la velocidad del cambio se ha convertido en la única constante, es más necesario que nunca que los directivos tengan un nuevo tipo de inteligencia, un nuevo tipo de mentalidad, que se puede fortalecer y desarrollar para poder navegar tanta incertidumbre y tomar las decisiones estratégicas con la mayor solidez posible. Es la inteligencia de futuros o la mentalidad de foresight.
Incorporar esta mentalidad es fundamental porque:
- Transforma la incertidumbre en oportunidad: En lugar de percibir todo el cambio como una amenaza, los líderes con mentalidad de foresight están preparados para diferenciar los verdaderos riesgos de aquellos cambios que pueden ser plataformas para la innovación y el crecimiento.
- Fomenta estrategias resilientes: La planificación tradicional basada en datos pasados ya no es suficiente, y la delegación de la estrategia a largo plazo en plataformas digitales tampoco. La mentalidad de foresight ayuda a diseñar estrategias más robustas que no solo sobreviven a disrupciones, sino que prosperan en ellas.
- Desbloquea el pensamiento creativo: Al imaginar futuros posibles y alternativos, los líderes van fortaleciendo su capacidad para salir de su zona de confort, “pensar fuera de la caja” y generar soluciones disruptivas.
Un enfoque híbrido a la práctica de Foresight
La IA es un complemento valioso en la práctica de Strategic Foresight y el diseño de futuros, cuando se aplica correctamente, conociendo sus limitaciones y sesgos, y sin delegar en ella la totalidad del resultado esperado: utilizada como apoyo a las capacidades netamente humanas, permite procesar grandes volúmenes de información con el consecuente aumento de la velocidad de análisis, así como optimización y reducción de recursos humanos y económicos.
Pero hay partes del proceso en los que las capacidades humanas, entre ellas la mentalidad de futuros, serán cruciales para el buen desarrollo del proceso y para que el resultado sea, ante todo, útil para la toma de decisiones estratégicas a largo plazo.
El enfoque óptimo combina la potencia analítica de la IA con la creatividad, juicio crítico y experiencia humana, asegurando que las estrategias diseñadas no solo sean robustas, sino también adaptables y éticamente responsables frente a futuros inciertos.
A continuación una propuesta de un enfoque híbrido, a nuestro parecer muy acertada, donde las plataformas de Foresight as a Service tienen un rol concreto en cada fase del proceso de Strategic Foresight, pero en la que lo que garantiza el éxito sigue siendo la mentalidad de futuros de las personas detrás del proceso:
Es crucial destacar que la ilusión, el sentido crítico y la visión son esenciales para el futuro.
Y son las personas, no la tecnología, quienes poseen estas capacidades.
1. https://www.sage.com/es-es/blog/a-que-se-debe-el-auge-de-los-modelos-de-negocio-as-a-service/
2. https://emprendedores.es/gestion/negocio-as-a-service/
3. “As-a-Service” Models Accelerate the Shift from Infrastructure Management to Business Outcomes” https://www.cisco.com/c/dam/en/us/solutions/collateral/enterprise-networks/cisco-infobrief-us47675921.pdf
4. Itonics, Rohrbeck Heger &Edhec. “AI-enabled foresight: towards 2025”. Antonin Lafaix, Emily Phillips, Stephanie Nowak, & Prof. Dr. René Rohrbeck. 2022.
5. Jaqueline Weigel, Delma Moraes, Vitor Raposo, Alexandre Contar Fernandes, and Elzi Campos. “Futurists in a world dominated by AI”. APF Compass, August 2024.
6. Fuente imagen: Basado en Itonics, Rohrbeck Heger and Edhec.
