Artículo publicado en Invertia de El Español (04/11/2027)
Cuenta una leyenda akan, en la actual Ghana, que Anansi, la araña, decidió reunir toda la sabiduría del mundo en una sola vasija. Recorrió aldeas, escuchó a ancianos, curanderos y artesanos, y fue guardando cada fragmento hasta llenarla. Después quiso esconderla en lo alto de un árbol, donde nadie pudiera alcanzarla. Se ató la vasija al vientre y empezó a trepar, pero el recipiente se interponía entre su cuerpo y el tronco, y resbalaba una y otra vez. Desde el suelo, su hijo Ntikuma lo observaba. Al cabo de un rato le hizo una sugerencia sencilla; que se colgara la vasija a la espalda. Anansi había reunido toda la sabiduría del mundo y no había sabido resolver un problema que su propio hijo vio en unos segundos. Acumular conocimiento y saber utilizarlo nunca fueron la misma cosa.
Pocas fábulas resultan hoy tan actuales. Nunca habíamos tenido tanto conocimiento al alcance de la mano. La inteligencia artificial resume mercados, compara competidores, construye escenarios y propone alternativas en minutos. Un reciente artículo de Harvard Business Review, firmado por Giovanni Gavetti, Hart Posen, James Siderius y Zia Zaman, recupera una idea fundamental de Michael Porter; competir estratégicamente consiste en ser diferente. El problema es que, cuando todas las organizaciones utilizan los mismos modelos, los mismos marcos analíticos y las mismas fuentes de información, terminan llegando a conclusiones parecidas y realizando movimientos semejantes. Cualquier ventaja que descubren se evapora enseguida. Si todos disponemos de herramientas extraordinarias para analizar la realidad, el análisis por sí solo ha dejado de ser una ventaja duradera.
La salida fácil sería repetir que la máquina no sustituye al criterio humano. Los autores proponen algo más incómodo y más interesante. Distinguen entre el conocimiento codificado y relativamente fácil de transferir, como los datos de mercado, las ratios financieras o los benchmarks, y otro más difícil de trasladar, el sticky knowledge estudiado por Gabriel Szulanski. Este segundo se resiste a viajar porque es tácito, ambiguo o depende del contexto en el que nace. A menudo ni siquiera quien lo posee sabe que lo tiene, o no siente la necesidad de formularlo. Ahí aparece la paradoja. Un conocimiento que apenas se expresa y rara vez queda registrado deja muy poco con lo que entrenar a un modelo. Por eso, sostienen los autores, esa ventaja no se reduce a medida que la inteligencia artificial mejora; se amplía.
En el otoño de 1597, el almirante coreano Yi Sun-sin recuperó el mando de una flota que prácticamente había dejado de existir. Poco antes, bajo otro comandante, la armada coreana había sufrido una derrota devastadora en Chilcheollyang. A Yi le quedaban trece barcos y frente a él avanzaba una flota japonesa muy superior en número. La retirada parecía la opción razonable. Yi eligió combatir en el estrecho de Myeongnyang, un paso angosto entre la isla de Jindo y la península coreana, donde las mareas corren con violencia y cambian de sentido a lo largo del día. Conocía aquellas aguas gracias a años de experiencia naval en esas costas. Allí la superioridad numérica japonesa resultaba mucho más difícil de aprovechar; los barcos solo podían avanzar unos pocos a la vez y, según las crónicas, cuando la marea cambió de sentido, la corriente que los había empujado empezó a jugar en su contra. Yi no disponía de más barcos ni de mayor potencia de fuego. Su ventaja estaba en comprender un entorno capaz de convertir la superioridad del adversario en una debilidad.
Gavetti y sus colegas añaden un matiz decisivo. El acceso a ese conocimiento no produce nada sin alguien capaz de reconocer su valor. Herbert Simon relacionó la intuición experta con el reconocimiento de patrones; quien acumula experiencia identifica de inmediato posibilidades que otros pasan por alto. De ahí la figura del estratega experto y presente, que combina conocimiento profundo con contacto directo con los lugares donde surgen las oportunidades. Pensar estratégicamente exige, además, cambiar continuamente de escala, elevarse para comprender el sistema, descender para reconocer el detalle decisivo y volver a subir para anticipar las consecuencias. La inteligencia artificial puede proponer analogías y relaciones sorprendentes, pero su valor estratégico depende de contrastarlas con la realidad y comprender cuándo merece la pena actuar. Una corriente marina puede ser un dato geográfico o convertirse en la clave de una victoria. La diferencia está en reconocer su significado.
Pero ver no basta. Myeongnyang fue también una apuesta arriesgada; Yi concentró sus escasos recursos en el único lugar donde esperaba compensar su inferioridad. En otro artículo reciente de Harvard Business Review, Rebecca Knight recoge las reflexiones de Sheena Iyengar y Donald Sull sobre la ambición estratégica. Sull recuerda que los objetivos verdaderamente ambiciosos no se financian asignando recursos, sino reasignándolos, retirando dinero, tiempo y talento de iniciativas que ya existen. Iyengar propone dos preguntas antes de cualquier apuesta. Si sale bien, ¿qué nuevas opciones abre? Si fracasa, ¿qué abre o qué cierra? La ambición de una estrategia no se mide por lo que promete, sino por lo que está dispuesta a dejar de hacer.
Gavetti y sus colegas nos conducen a una consecuencia práctica. Estar presente tiene un coste. Cada hora en una fábrica, junto a un cliente o en un mercado desconocido es una hora menos dedicada a reuniones y análisis. Un estratega que desea encontrar ventajas diferentes, pero sigue repartiendo su tiempo exactamente como antes, no ha elegido nada. La inteligencia artificial ofrece aquí una oportunidad paradójica; puede liberarnos de parte del trabajo analítico para dedicar más atención a observar, escuchar y comprender aquello que no aparece en los informes. La tentación será utilizar ese tiempo para producir todavía más análisis. Y una estrategia que no modifica comportamientos termina siendo un documento. La capacidad de movilizar personas decide si una buena idea llega a transformar la realidad. Pensar estratégicamente también consiste en decidir dónde estar, con quién aprender y qué estamos dispuestos a cambiar
La leyenda de Anansi no termina con el consejo de Ntikuma. Humillado al comprobar que su hijo había visto lo que él no supo ver, la araña arrojó la vasija desde lo alto del árbol. Se rompió contra el suelo y la sabiduría se esparció por el mundo. Desde entonces, según una versión del relato, todos tenemos un poco y nadie la tiene entera. Durante siglos hemos leído ese final como una lección sobre la soberbia. Hoy admite otra lectura. La inteligencia artificial está volviendo a romper la vasija; el conocimiento y el análisis que antes estaban al alcance de unos pocos llegan ahora a millones de personas. Quizá la ventaja nunca estuvo dentro de ella. Estaba en la mirada de quien observaba desde abajo, desde el lugar exacto donde se encontraba el problema. Cuando todos tenemos un fragmento de sabiduría, el estratega ya no es quien guarda la vasija, sino quien sabe dónde mirar.
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