La inteligencia artificial en la estrategia se usa mejor para ampliar y evaluar opciones, no para definir el problema. El equipo formula el desafío sin IA; luego la IA genera alternativas, sintetiza evidencia, simula reacciones de competidores y evalúa propuestas con criterios explícitos. La decisión final queda en las personas, que responden por las renuncias y por la ejecución.
Puntos clave
- Usar IA al formular el problema puede reducir el foco estratégico; conviene encuadrar primero sin ella.
- La investigación muestra que la IA genera y evalúa opciones estratégicas con calidad comparable a la de expertos en ciertas tareas.
- La IA mejora la creatividad individual pero tiende a homogeneizar ideas entre usuarios, lo que exige diseño deliberado del proceso.
- La IA entra con más seguridad donde su desempeño puede medirse y compararse.
¿Dónde aporta la inteligencia artificial en la estrategia?
La inteligencia artificial generativa, como ChatGPT o Claude, es un modelo de lenguaje que produce texto a partir de instrucciones. En estrategia, su valor no es tener la respuesta, sino abaratar dos actividades que antes eran caras: producir muchas alternativas y someterlas a crítica.
Fabrice Dell'Acqua y coautores, en el documento de trabajo «Navigating the Jagged Technological Frontier» (Harvard Business School, 2023), estudiaron consultores que usaron IA en tareas realistas. Dentro de la frontera de lo que la IA hace bien, mejoraron velocidad y calidad. Fuera de esa frontera, quienes confiaron en ella acertaron menos que quienes no la usaron. La frontera es irregular: no es obvio, a priori, qué tareas quedan de cada lado.
Qué dice la investigación sobre IA y decisiones estratégicas
Felipe Csaszar, Harsh Ketkar y Hyunjin Kim, en «Artificial Intelligence and Strategic Decision-Making» (Strategy Science, 2024), encontraron que modelos de lenguaje pueden generar y evaluar propuestas de negocio con una calidad comparable a la de emprendedores e inversionistas humanos en los contextos estudiados. Anil Doshi y coautores (Strategic Management Journal, 2025) mostraron que evaluaciones agregadas de IA sobre decisiones estratégicas se acercan al juicio de expertos.
Hay un costo. Anil Doshi y Oliver Hauser, en Science Advances (2024), observaron que la IA mejora la creatividad de cada persona pero hace que las ideas de distintos usuarios se parezcan más entre sí. En estrategia, donde la diferenciación es el objetivo, ese efecto es serio. Y un estudio de Wu, Kim y Lin (INSEAD, 2025) sugiere que usar IA desde la formulación del problema reduce el foco estratégico.
Un mapa por fases: dónde usarla y dónde no
Felipe Csaszar, Hyunjin Lee, Peter Zemsky y Todd Zenger (Strategy Science, 2026) proponen que la IA entra en la estrategia allí donde su desempeño puede medirse. Ese criterio ordena el uso práctico.
| Fase | Rol de la IA | Riesgo principal |
|---|---|---|
| Encuadrar el problema | Mínimo: el equipo escribe el desafío sin IA | Pérdida de foco y encuadres genéricos |
| Diagnosticar | Síntesis de documentos, entrevistas y datos de mercado | Datos inventados o desactualizados |
| Divergir | Generar muchas opciones con perspectivas distintas | Homogeneización de ideas |
| Estresar | Simular competidores, premortem, supuestos críticos | Críticas superficiales si no se exige especificidad |
| Decidir | Evaluar opciones con criterios explícitos y agregados | Delegar la responsabilidad de elegir |
| Aprender | Detectar patrones en señales e indicadores | Confundir correlación con causa |
«La IA es un multiplicador de opciones, no de criterio. Si llegas sin criterio, multiplicas el ruido con una velocidad impresionante.»
Sergio Restrepo, fundador de Criterio Strategy Studio
Cómo evitar la homogeneización
Si cinco directivos piden ideas a la misma herramienta con instrucciones parecidas, obtendrán variaciones de lo mismo. La solución es de diseño del proceso, no de la herramienta.
Primero, cada persona genera sus ideas sin IA y las registra. Segundo, la IA recibe instrucciones que fuerzan perspectivas distintas: un competidor de bajo costo, un entrante digital, un cliente que dejó de comprar, una empresa de otra industria. Tercero, se le pide explícitamente descartar las opciones más previsibles. Así la IA amplía el espacio de búsqueda en lugar de estrecharlo.
La IA como evaluador y como abogado del diablo
Un uso subestimado es pedirle a la IA que evalúe opciones con una rúbrica, varias veces y con instrucciones diferentes, y luego agregar los resultados. La agregación reduce la variabilidad de una sola respuesta, que es la lógica detrás de los hallazgos de Doshi y coautores.
También funciona como contradictor. Puedes pedirle que haga un premortem al estilo de Gary Klein, imaginando que la estrategia fracasó y explicando por qué, o que aplique la pregunta de Roger Martin: «¿qué tendría que ser cierto para que esta opción sea la mejor?». La IA no tiene interés en defender la idea del gerente general, y eso la hace útil para reducir el sesgo de confirmación.
Lo que no conviene delegar
La IA no conoce tu historia, tus relaciones con clientes ni el costo político de una renuncia. No asume las consecuencias de elegir. Por eso la definición del problema, la decisión final y el compromiso de ejecución siguen siendo humanos.
Tampoco reemplaza la verificación. Toda cifra o fuente que entregue un modelo de lenguaje debe comprobarse, porque estos modelos pueden producir datos plausibles pero falsos.
Paso a paso
- Encuadra sin IAEl equipo escribe el desafío estratégico, la pregunta que debe responder la estrategia y los criterios de éxito antes de abrir cualquier herramienta.
- Genera ideas propias primeroCada directivo registra sus opciones por separado. Esto protege la diversidad y sirve de base de comparación.
- Amplía con perspectivas forzadasPide a la IA opciones desde roles distintos y exige descartar las obvias. Combina lo generado con las ideas humanas.
- Evalúa con rúbrica y agregaciónDefine criterios explícitos y pide varias evaluaciones independientes. Compara la evaluación agregada con la del equipo.
- Estresa las finalistasUsa la IA para premortems, simulación de reacciones de competidores y listas de supuestos críticos.
- Decide y documentaEl comité elige, registra las razones y las hipótesis, y verifica toda cifra que provenga de la IA.
Un banco mediano en Panamá
Un banco panameño quería crecer en banca para pymes. El comité escribió primero, sin IA, su tensión estratégica: tenía depósitos de empresas medianas pero perdía sus créditos frente a bancos más grandes por tiempo de aprobación. Cada directivo propuso por escrito tres opciones. Luego el equipo pidió a la IA alternativas desde cuatro perspectivas: una fintech regional, un banco grande defendiendo su cartera, un dueño de pyme exportadora y una cooperativa. Entre las propuestas apareció una que nadie había planteado: especializarse en financiamiento de capital de trabajo para empresas de la Zona Libre de Colón usando sus flujos de facturación. Para evaluar las finalistas, el banco usó una rúbrica de cinco criterios y pidió varias evaluaciones independientes a la IA, que luego comparó con las calificaciones del comité. Las diferencias más grandes se discutieron una por una. La decisión final la tomó el comité, que asumió la renuncia a competir en préstamos de vehículos para empresas.
Errores comunes
- Pedirle a la IA que defina el problema estratégico, lo que suele producir encuadres genéricos y menos foco.
- Usar una sola instrucción y una sola respuesta como si fueran una opinión experta consolidada.
- No registrar las ideas humanas antes de consultar la IA, lo que acelera la homogeneización.
- Aceptar cifras y fuentes generadas por el modelo sin verificarlas.
- Convertir la recomendación de la IA en la decisión, diluyendo la responsabilidad del comité.
Cómo se usa la inteligencia artificial para diseñar estrategia, dentro del ciclo
Nuestro principio es «la IA amplía las opciones, el equipo decide». En Criterio la IA entra con fuerza en la fase Divergir, después de que el equipo encuadró el problema sin ella en la fase Encuadrar, tal como sugiere la evidencia de INSEAD. En Divergir generamos opciones desde perspectivas forzadas y las mezclamos con las ideas independientes de cada directivo. En Estresar la usamos para premortems y simulación de competidores, y en Decidir como evaluador agregado con rúbrica. Siempre con un consultor que diseña las instrucciones, verifica lo producido y modera el debate. El cobro no depende del uso de IA.
Conclusión
Usar inteligencia artificial en la estrategia es una cuestión de diseño del proceso. Encuadra el problema sin ella, registra primero las ideas humanas, usa la IA para ampliar opciones desde perspectivas forzadas, evalúalas con rúbricas agregadas y estresa las finalistas. La investigación respalda su valor para generar y evaluar, y advierte sobre la homogeneización y la pérdida de foco. La decisión y sus renuncias siguen siendo del equipo.
Preguntas frecuentes
¿Qué herramienta de IA es mejor para estrategia?
Los modelos generales más avanzados, como ChatGPT, Claude o Gemini, sirven para la mayoría de las tareas. La diferencia la hace el proceso: encuadre previo, instrucciones con perspectivas distintas, evaluación con rúbrica y verificación. Una herramienta excelente con un mal proceso produce estrategias genéricas con apariencia convincente.
¿Es seguro compartir información confidencial con la IA?
Depende del plan y de la configuración de la herramienta. Las versiones empresariales suelen ofrecer compromisos de no usar tus datos para entrenamiento y controles de acceso. Antes de cargar información sensible, revisa los términos con tu área legal y de seguridad, y anonimiza cifras o nombres cuando no sean imprescindibles.
¿La IA reemplazará a los consultores de estrategia?
Reemplaza parte del trabajo de análisis y síntesis que antes consumía semanas. No reemplaza el diseño del proceso, la facilitación de un comité con intereses distintos ni la responsabilidad sobre la decisión. El valor del consultor se desplaza hacia el encuadre, el juicio y la conducción del debate.
¿Cómo sé si una opción generada por IA es original o genérica?
Compárala con lo que harían tus competidores y con lo que tu equipo propuso sin IA. Si cualquier empresa de tu industria podría adoptarla mañana, es genérica. Una opción con valor se apoya en algo específico tuyo: un activo, una relación, un dato o una capacidad difícil de copiar.
Sergio Restrepo
Fundador y socio director de Criterio Strategy Studio. Trabaja con juntas directivas y comités ejecutivos en decisiones de estrategia corporativa y competitiva.
Miembro de las juntas directivas de Grupo Monge y Grupo IREX Costa Rica. Profesor visitante en INCAE, ESADE, Georgetown, Wharton Executive Education y Boston University. Autor de Estrategia Aumentada e Irracional, creador de la metodología POINTS® y candidato a DBA en IE Business School.
Fuentes y lecturas recomendadas
- Felipe A. Csaszar, Harsh Ketkar y Hyunjin Kim (2024). Artificial Intelligence and Strategic Decision-Making: Evidence from Entrepreneurs and Investors. Strategy Science.
- Anil R. Doshi y Oliver P. Hauser (2024). Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances.
- Fabrice Dell'Acqua y coautores (2023). Navigating the Jagged Technological Frontier. Harvard Business School Working Paper.
- Anil R. Doshi, J. Jason Bell, Emil Mirzayev y Bart S. Vanneste (2025). Generative Artificial Intelligence and Evaluating Strategic Decisions. Strategic Management Journal.
- Wu, N., Kim, H. y Lin, C. (2025). From problems to solutions in strategic decision-making: The effects of generative AI on problem formulation. INSEAD Working Paper 2025/42/STR.
- Csaszar, F. A., Lee, G., Zemsky, P. y Zenger, T. (2026). Can AI do strategy?. Strategy Science, 11(1).
