Desde hace varias décadas, cada gran innovación tecnológica viene acompañada de una promesa implícita: la de simplificar el mundo. Automatizar, acelerar, optimizar… verbos que sugieren una reducción de la complejidad y una mayor claridad en la acción.
La inteligencia artificial parece encarnar esa promesa a un nivel sin precedentes. Si permite automatizar un número creciente de tareas, ¿no debería hacer nuestras decisiones más simples, más racionales, más eficaces?
En realidad, probablemente esté ocurriendo lo contrario.
Existe una creencia bastante extendida según la cual automatizar simplifica. Sin embargo, si bien la IA reduce de forma espectacular los costes de ejecución, no disminuye los costes de decisión, los aumenta.
Cuando actuar se vuelve barato, el mundo se llena repentinamente de una profusión de acciones posibles.
Antes de la IA, lanzar un nuevo producto podía requerir meses de preparación. Simular una campaña de marketing suponía una inversión considerable en tiempo y recursos. Probar múltiples variantes era un lujo reservado a unas pocas grandes organizaciones.
Hoy, una IA puede generar y comparar miles de variantes en tiempo real, con retornos probabilísticos inmediatos.
La empresa ya no se enfrenta a un único mercado, sino a una multiplicidad de micromercados potenciales, a millones de configuraciones estratégicas posibles y, por tanto, a otras tantas decisiones que tomar.
A eso es a lo que llamo hipercomplejidad.
La hipercompljidad
La hipercomplejidad no significa simplemente más datos o más opciones. Significa alcanzar un nivel en el que resulta imposible para un ser humano contemplar simultáneamente todas las posibilidades. Las decisiones ya no pueden calificarse simplemente como correctas o incorrectas: se convierten en trayectorias que evolucionan en un espacio dinámico, en transformación permanente.
Donde antes se elegía entre A o B, la IA genera ahora conjuntos estratégicos del tipo {A1, A2, A3… A1000}, que se recomponen constantemente a medida que los competidores utilizan capacidades similares.
Aquí aparece una paradoja: cuanto más numerosas y precisas son las predicciones de las IAs, más impredecible se vuelve el sistema global.
Cuando todas las empresas utilizan modelos comparables, sus decisiones se influyen mutuamente. Surgen bucles de retroalimentación, las estrategias se reflejan unas en otras y la adaptación debe producirse en tiempo real.
La racionalización de las decisiones no estabiliza el mercado: aumenta su dinamismo y su inestabilidad.
En los sistemas complejos, la hiperadaptación genera turbulencias. Y cuando los cambios se producen demasiado rápido, el sistema ya no dispone de tiempo para recuperar un estado de equilibrio.
Esta transformación tendrá probablemente dos consecuencias principales para la gestión empresarial.
Consecuencias para la empresa
Por un lado, la aparición de un perfil de directivo diferente: menos experto en componentes aislados (ya sean tecnologías, métodos o procesos) y más sistémico, capaz de orquestar interacciones y de crear equipos humanos de decisión adaptativos.
Por otro, una evolución profunda de los modelos de gestión. Los protocolos se basan en la hipótesis de un entorno relativamente estable y repetitivo. Funcionan cuando puede afirmarse: “si X, entonces Y”.
Pero ¿qué ocurre cuando X no se reproduce nunca exactamente, cuando X puede adoptar cien variantes distintas y cuando el tiempo disponible para decidir tiende a cero?
En ese contexto, los protocolos pueden convertirse en prisiones: estructuras rígidas en las que la organización termina asfixiándose.
Conclusión
Considerar la IA como una simple herramienta que nos permitirá hacer lo mismo, solo que más rápido y mejor, es por tanto una ilusión. No se trata de una nueva máquina de vapor que podamos integrar sin transformar nuestra manera de ser.
La IA anuncia más bien la entrada en un nuevo mundo. Un mundo al que no será ella quien deba adaptarse, sino nosotros.
