En 2025, el 88 % de las organizaciones desplegó IA en al menos una función empresarial, y la IA se desplaza cada vez más hacia el pensamiento que precede a las decisiones.
La compresión del marco y la convergencia del marco son los dos riesgos gemelos: la IA reduce el pensamiento dentro de las organizaciones, y los modelos compartidos crean puntos ciegos entre ellas.
El imperativo estratégico reside en que los líderes adecuados den forma activamente al marco antes de que la IA empiece a reducir el abanico de posibilidades.
Hace más de 50 años, Pablo Picasso observó que “las computadoras son inútiles. Solo pueden dar respuestas.” Sus famosas palabras reflejaban un mundo en el que los humanos planteaban los problemas y las computadoras simplemente los resolvían. La IA está difuminando esa frontera.
La influencia de la IA ya no reside solo en las respuestas que genera, sino en los marcos de los que emergen esas respuestas. Los marcos orientan la atención organizativa, determinando qué posibilidades se vuelven visibles y cuáles permanecen invisibles. En este contexto, los líderes se distinguen cada vez tanto por los marcos que componen como por las decisiones que toman con la IA. Gran parte del mayor valor estratégico proviene de reconocer posibilidades que nadie más ha imaginado.
El rápido despliegue de la IA responde, en la mayoría de las organizaciones, a una propuesta de valor sencilla: la eficiencia. La han adoptado con una velocidad notable. En 2025, 88 % de las organizaciones desplegó IA en al menos una función empresarial, frente al 55 % en 2023. El despliegue de la IA generativa pasó del 33 % al 71 % en un solo año. Las mayores ganancias de eficiencia rara vez se materializan en el momento en que se toma una decisión. Surgen más arriba en la cadena, en el trabajo cognitivo de recopilar información, desarrollar conocimientos e identificar oportunidades. A medida que la IA respalda cada vez más estas actividades, se desplaza hacia los procesos que preceden a la toma de decisiones.
El riesgo estratégico no reside en quién toma la decisión final, sino en quién da forma al pensamiento que la precede. Las organizaciones pueden seguir tomando sus propias decisiones mientras dependen cada vez más de la IA para definir el problema, reducir el abanico de posibilidades plausibles e influir en qué preguntas se plantean en primer lugar.
Compresión y convergencia de marcos: los riesgos de dejar que la IA tome sus decisiones
Consideremos una empresa que entra en un nuevo mercado. El equipo de estrategia utiliza la IA para analizar tendencias, competidores, capacidades internas y demanda de los clientes. En cuestión de minutos, la IA identifica oportunidades prometedoras, sintetiza pruebas relevantes y destaca un pequeño número de direcciones estratégicas. Cuando el equipo directivo se sienta a la mesa, el debate ya no gira en torno a definir la oportunidad, sino a evaluar las posibilidades. Este papel previo de la IA da lugar a dos dinámicas distintas, aunque mutuamente reforzadas: la compresión del marco y la convergencia del marco. La compresión del marco reduce la exploración dentro de las organizaciones, mientras que la convergencia del marco reduce la diversidad entre ellas.
La compresión del marco opera dentro de las organizaciones. Antes, las empresas desarrollaban marcos mediante debates, análisis y deliberaciones iterativos. La IA comprime este proceso en minutos, lo que cambia algo más que el ritmo de la toma de decisiones. Altera la propia economía de la deliberación. Al hacer que generar marcos coherentes sea casi gratuito, mientras su evaluación crítica sigue siendo igual de exigente, la IA modifica la estructura de incentivos de la deliberación. Como resultado, las organizaciones tienen menos incentivos para cuestionar los supuestos que sustentan esos marcos o para explorar alternativas. Una vez surge un marco plausible, las interpretaciones competidoras pueden parecer una demora innecesaria en lugar de una indagación valiosa.
La convergencia del marco, por su parte, surge entre las numerosas organizaciones que utilizan los mismos modelos fundacionales y métodos para procesar datos. La atención suele centrarse en si quienes usan la IA disponen de datos distintos. Sin embargo, la diversidad estratégica depende no solo de los datos, sino también de las estructuras interpretativas empleadas para organizarlos. Conjuntos de datos diferentes procesados mediante lógicas de encuadre similares pueden, aun así, producir supuestos notablemente parecidos. El riesgo es que las organizaciones desarrollen puntos ciegos similares. Los errores, en consecuencia, se vuelven correlacionados en lugar de independientes, y sectores enteros pueden volverse más vulnerables a las crisis.
La conocida solución de gobernanza de “mantener a una persona en el circuito” es menos tranquilizadora de lo que parece. La cuestión crítica no es si los humanos revisan los resultados de la IA, sino si todavía influyen en cómo se enmarca el problema antes de que la IA empiece a generar respuestas. Pueden seguir en el circuito de aprobación mientras desaparecen silenciosamente del circuito de definición del marco. De hecho, una persona puede someter a una prueba rigurosa tres posibilidades y nunca preguntarse si esas eran las tres correctas para considerar en primer lugar. Lo que parece supervisión corre el riesgo de reducirse a poco más que elegir de un menú predefinido.
Mejorar las instrucciones no resuelve fundamentalmente este problema. Las instrucciones afinan una búsqueda dentro de un marco, pero rara vez cuestionan si el marco en sí es adecuado. Aunque la IA puede generar muchas alternativas dentro de un marco elegido, es menos fiable a la hora de poner al descubierto los supuestos que lo definen. Incluso si los modelos futuros llegan a ser capaces de proponer marcos realmente distintos, las organizaciones podrían seguir prefiriendo la eficiencia del primer encuadre plausible al esfuerzo que requiere explorar otros.
Cómo pueden los líderes asegurarse de que la IA acierte
Ni la supervisión humana ni las mejores instrucciones abordan el problema de fondo: quién determina el marco antes que la IA. Y esa responsabilidad sigue siendo una responsabilidad de liderazgo. La contribución distintiva del liderazgo consiste cada vez más en componer el marco. No se trata simplemente de elegir la imagen, sino también de determinar qué entra en ella, qué queda fuera y qué significado extrae la organización de ella. En la práctica, esto implica crear las condiciones en las que puedan surgir marcos alternativos antes de que la IA empiece a reducir el campo de posibilidades.
Por ello, los equipos directivos deben crear las condiciones para un encuadre estratégico sólido. Estas condiciones comienzan por cuestionar el problema antes de buscar respuestas, dedicar tiempo a explorar marcos alternativos, recompensar el desafío genuino y resistirse al cierre prematuro, tratando el primer marco plausible como una hipótesis y no como una conclusión.
En última instancia, no se trata solo de una cuestión de rendimiento, sino de soberanía organizativa. Quienes pierden el control de su encuadre pierden gradualmente la capacidad de definir su propia agenda estratégica, y solo quienes están en la cúspide tienen el poder de impedir que esto ocurra.
