{"id":10445,"date":"2026-05-06T11:09:54","date_gmt":"2026-05-06T11:09:54","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.deusto.es\/viviendodeusto\/?p=10445"},"modified":"2026-05-06T11:09:56","modified_gmt":"2026-05-06T11:09:56","slug":"paco-bree-cuando-el-futuro-se-vuelve-ilegible","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/viviendodeusto\/eu\/2026\/05\/06\/paco-bree-cuando-el-futuro-se-vuelve-ilegible\/","title":{"rendered":"Paco Bree: “Cuando el futuro se vuelve ilegible”"},"content":{"rendered":"
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Profesor de Deusto Business School<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Art\u00edculo publicado en Invertia de El Espa\u00f1ol (06\/05\/2026)<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Durante d\u00e9cadas hemos tomado decisiones como si el futuro fuera, en esencia, proyectable.<\/strong> Eleg\u00edamos una carrera, invert\u00edamos en un sector o dise\u00f1\u00e1bamos una estrategia bajo una premisa impl\u00edcita; el mundo cambiar\u00eda, s\u00ed, pero dentro de m\u00e1rgenes que pod\u00edan entenderse, modelizarse y, en cierta medida, anticiparse. Hoy esa premisa empieza a resquebrajarse. No estamos simplemente ante m\u00e1s incertidumbre. Estamos ante algo m\u00e1s inc\u00f3modo y profundo; la sensaci\u00f3n de que el futuro ha dejado de ser legible. La inteligencia artificial no solo transforma industrias o procesos. Est\u00e1 alterando el contexto cognitivo en el que interpretamos la realidad y, con ello, la forma en que decidimos.<\/p>\n\n\n\n

Diversos an\u00e1lisis recientes, desde marcos de reflexi\u00f3n empresarial hasta informes internacionales, empiezan a describir este fen\u00f3meno como una especie de \u201cniebla cognitiva\u201d. En particular, trabajos recientes de Harvard Business Review<\/em> apuntan a la dificultad creciente para interpretar incluso horizontes de corto plazo, mientras que distintos informes del World Economic Forum<\/em> alertan de una aceleraci\u00f3n simult\u00e1nea del cambio tecnol\u00f3gico y organizativo que desborda los marcos tradicionales de planificaci\u00f3n<\/strong>. El problema ya no es calcular mejor, sino entender qu\u00e9 merece ser calculado. Cuando esta premisa se debilita, lo que entra en crisis no es una herramienta, sino todo un modelo mental.<\/p>\n\n\n\n

Durante mucho tiempo hemos operado con una distinci\u00f3n cl\u00e1sica. El economista Frank Knight diferenciaba entre riesgo e incertidumbre. El riesgo puede modelarse; la incertidumbre, no. En el riesgo conocemos las variables y asignamos probabilidades. En la incertidumbre ni siquiera sabemos cu\u00e1les son las variables relevantes. La inteligencia artificial no nos lleva a un mundo m\u00e1s arriesgado, sino a uno m\u00e1s incierto y exigente<\/strong>, donde las reglas se reescriben mientras jugamos y donde las categor\u00edas que utiliz\u00e1bamos para interpretar la realidad pierden estabilidad.<\/p>\n\n\n\n

Las consecuencias empiezan a ser visibles en m\u00faltiples planos. En el \u00e1mbito del trabajo, los an\u00e1lisis recientes coinciden en que no estamos ante una simple sustituci\u00f3n de empleos, sino ante un redise\u00f1o acelerado de las propias unidades de trabajo. Las tareas se fragmentan, se recombinan y se automatizan a una velocidad que desborda la capacidad de adaptaci\u00f3n.\u00a0El problema no es la falta de talento, es su desalineaci\u00f3n estructural<\/strong>. Nunca ha habido tanto conocimiento disponible ni tanta capacidad t\u00e9cnica y, sin embargo, cada vez resulta m\u00e1s dif\u00edcil convertir ese conocimiento en decisiones coherentes y sostenidas en el tiempo. Esta tensi\u00f3n no solo afecta al empleo, sino tambi\u00e9n a la educaci\u00f3n, la planificaci\u00f3n organizativa y la forma en que definimos el valor profesional.<\/a><\/p>\n\n\n\n

En paralelo, la l\u00f3gica de la ventaja competitiva tambi\u00e9n est\u00e1 cambiando. Los estudios m\u00e1s recientes sobre convergencia tecnol\u00f3gica apuntan a un desplazamiento claro; la ventaja ya no se construye principalmente sobre la posesi\u00f3n de activos, sino sobre la capacidad de integraci\u00f3n. La combinaci\u00f3n de inteligencia artificial, rob\u00f3tica, biotecnolog\u00eda o sistemas energ\u00e9ticos avanzados no genera valor por acumulaci\u00f3n, sino por coordinaci\u00f3n. La ventaja ya no est\u00e1 en tener m\u00e1s tecnolog\u00eda, sino en saber integrar tecnolog\u00edas y orquestar sistemas complejos<\/strong> que evolucionan de forma simult\u00e1nea y donde los puntos de valor se desplazan constantemente.<\/p>\n\n\n\n

Es en este punto donde emerge un elemento hist\u00f3ricamente subestimado; la intuici\u00f3n. Conviene ser precisos, especialmente en un contexto donde el t\u00e9rmino ha sido utilizado de forma ambigua. La intuici\u00f3n no es una corazonada arbitraria ni pensamiento m\u00e1gico. La evidencia acumulada en psicolog\u00eda cognitiva, neurociencia y teor\u00eda de la decisi\u00f3n permite entenderla como un proceso no consciente que genera juicios r\u00e1pidos basados en reconocimiento de patrones, experiencia acumulada y se\u00f1ales impl\u00edcitas<\/strong>. No sustituye al an\u00e1lisis, pero tampoco es su opuesto. Forma parte del mismo sistema cognitivo y se activa especialmente en contextos donde el tiempo, la informaci\u00f3n o la estructura del problema no permiten un an\u00e1lisis completo.<\/p>\n\n\n\n

Herbert Simon lo sintetiz\u00f3 con claridad al explicar que el juicio experto no es magia, sino memoria bien organizada. Gary Klein lo observ\u00f3 en contextos de alta presi\u00f3n, donde los profesionales no comparan alternativas, sino que reconocen situaciones y act\u00faan. La neurociencia contempor\u00e1nea refuerza esta idea al mostrar que el cerebro funciona como un sistema predictivo que genera constantemente hip\u00f3tesis sobre el entorno. La intuici\u00f3n puede entenderse como la manifestaci\u00f3n consciente de esa capacidad de anticipaci\u00f3n<\/strong>, una forma de s\u00edntesis que permite actuar cuando el an\u00e1lisis completo no es viable.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, no toda intuici\u00f3n es fiable. Su calidad depende de condiciones muy concretas. Funciona mejor cuando se apoya en experiencia profunda dentro de un dominio, cuando existe retroalimentaci\u00f3n que permite ajustar ese juicio y cuando el entorno mantiene cierta estructura reconocible. Pierde fiabilidad cuando el contexto es radicalmente nuevo o cuando dominan los sesgos. Esta distinci\u00f3n es fundamental porque permite tratar la intuici\u00f3n como una capacidad rigurosa, susceptible de desarrollo, y no como un recurso difuso o meramente emocional.<\/p>\n\n\n\n

Y aqu\u00ed aparece la tensi\u00f3n central del momento actual. La inteligencia artificial multiplica nuestra capacidad de an\u00e1lisis y, al mismo tiempo, incrementa la novedad de los entornos en los que operamos. Nos proporciona m\u00e1s herramientas para calcular, pero al mismo tiempo nos sit\u00faa en contextos donde ese c\u00e1lculo resulta insuficiente por s\u00ed solo. M\u00e1s informaci\u00f3n no implica m\u00e1s claridad. M\u00e1s velocidad no implica mejor direcci\u00f3n.<\/strong> Esta paradoja explica en gran medida la sensaci\u00f3n de desorientaci\u00f3n que empieza a emerger en organizaciones y mercados.<\/p>\n\n\n\n

En este escenario, la intuici\u00f3n deja de ser un complemento blando para convertirse en una capacidad estrat\u00e9gica. No sustituye a los datos, pero permite operar cuando los datos no bastan o no son interpretables en tiempo \u00fatil. En Intuir el futuro<\/em> defendemos que la ventaja en entornos inciertos no est\u00e1 en predecir con precisi\u00f3n, sino en orientarse con coherencia cuando la predicci\u00f3n no es posible. Esta idea conecta con una l\u00ednea de pensamiento cada vez m\u00e1s presente en el debate internacional; la necesidad de complementar los modelos anal\u00edticos con capacidades cognitivas que permitan decidir en condiciones de ambig\u00fcedad estructural.<\/p>\n\n\n\n

La siguiente fase es a\u00fan m\u00e1s exigente. No basta con intuir mejor; es necesario dise\u00f1ar sistemas \u2014personales y organizativos\u2014 capaces de combinar intuici\u00f3n y an\u00e1lisis de forma deliberada. La intuici\u00f3n permite abrir caminos, generar hip\u00f3tesis y detectar se\u00f1ales emergentes. El an\u00e1lisis permite validar, ajustar y escalar esas decisiones cuando el contexto lo permite. La ventaja no est\u00e1 en elegir entre uno u otro, sino en integrarlos de forma consciente y sistem\u00e1tica<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Porque, en \u00faltima instancia, el desaf\u00edo no es tecnol\u00f3gico. Es cognitivo. La inteligencia artificial no solo redefine industrias. Est\u00e1 tensionando nuestros modelos mentales y oblig\u00e1ndonos a operar en entornos donde la informaci\u00f3n es abundante, pero la interpretaci\u00f3n es fr\u00e1gil. El mayor error estrat\u00e9gico ser\u00eda seguir decidiendo como si el mundo fuera estable<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

No es que el futuro sea m\u00e1s complejo. Es que hemos perdido parte de nuestra capacidad para leerlo. Y cuando eso ocurre, la ventaja deja de estar en saber m\u00e1s. Empieza a estar en algo mucho m\u00e1s dif\u00edcil de construir y m\u00e1s decisivo; la capacidad de orientarse cuando ya no es posible entender del todo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

***Paco Bree<\/strong><\/em> es profesor de Deusto Business School, Advantere School of Management y asesor de Innsomnia Business Accelerator.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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