Decidir sobre el futuro exige modelización cuantitativa, datos en tiempo real y escenarios que desemboquen en estrategia ejecutable; pero cuando los líderes operan con miedo o FOMO aparecen apuestas erróneas (como sucedió con el metaverso) y se desatienden señales más potentes —en este caso, las de la IA—.
Desgranar las claves de la prospectiva estratégica basada en evidencias, con la mirada puesta en el futuro del trabajo regenerativo, fue el objetivo de Amy Webb y Howard Yu, convocados por Thinkers50 para su Awards Gala.
La CEO de Future Today’s Strategy Group explicó que la prospectiva rigurosa se articula en tres preguntas: ¿hacia dónde va el mundo, dónde se creará valor y cómo participaremos? "Responderlas bien implica ingesta real de datos y disciplina metodológica para que las ideas se traduzcan en planes y asignación de recursos, no en 'ocurrencias' sobre el futuro".
Webb y el profesor de MIT Sinan Aral, encargado de la moderación de la charla, insistieron en combinar largo plazo y ejecución a corto, apoyándose en "nowcasting" y actualización continua de creencias: los datos históricos sirven de contexto, pero hay que equilibrarlos con señales actuales y revisiones permanentes (incluso construir una “historia institucional” con IA para aprender de decisiones pasadas). En este enfoque, los bucles de retroalimentación importan: las decisiones de hoy cambian el propio futuro modelado; por tanto, hay que re-predecir con cada nueva evidencia.
El profesor de IMD, Howard Yu, aportó un playbook organizativo: prioriza “un centímetro por delante” (no diez pasos) y apila capacidades sobre el núcleo del negocio para rendir hoy y ganar mañana. Su exposición del caso de las "big pharma" de Basilea sirvió para ilustrar cómo anclar raíces y los beneficios de sumar nuevas competencias para ser resilientes a shocks, como aranceles y ciclos geopolíticos. Esto exige visión clara desde arriba, traducción al “cómo” en los siguientes niveles y empoderar a los mandos intermedios para decidir trade-offs, haciendo a la empresa fácil para colaborar con su ecosistema. Otros casos, como el de Mastercard, Amex y DBS, ayudaron a entender el patrón de "simplificar y operar con rigor".
Amy Webb concluyó abordando la IA como superciclo tecnológico y planteó las implicaciones de estar ante una plataforma interconectada –y no una tecnología única– que impulsa otras y puede sostener la productividad durante años.
