¿Aún sigues imaginando tu maravilloso cuento de hadas?

Suena muy bonito, la realidad es completamente diferente más no alejada si se tiene la suficiente disciplina, paciencia, resiliencia y perseverancia de tomar este reto como una gran experiencia a la que efectivamente puede tener un futuro maravilloso o ser todo lo contrario, todo puede suceder, nada pierde uno averiguando si su maravillosa idea con el paso del tiempo puede ser un gran éxito.

Y justamente ese es el primer paso, debes creértela.

A pesar de la incertidumbre porque quizá no cuentas con los recursos necesarios o porque no tienes alguien que te pueda guiar.  Hay que pasar las imágenes mentales en papel: escribirlas, analizarlas, identificar pros y contras, estudiar a la competencia, conocer a los posibles clientes y construir una idea mucho más clara.

Cuando llegue el momento de compartirlo con alguien, debemos ser lo suficientemente inteligente para definir quién será esa persona. Porque, así como puede convertirse en un gran apoyo, también puede llegar a ser brutalmente negativa.

Hay que estar preparado para responder las interrogantes que seguramente surgirán y, sobre todo, saber defender tu proyecto. Porque si ante la primera piedra después del famoso “te lo dije” quiere abandonar el camino, probablemente todavía no estabas preparado para recorrerlo.

Detrás de cada decisión tomada habrá un poco de miedo y eso es normal porque le estás apostando a algo que aún no florece pero que imaginamos exitoso. La incertidumbre estará presente, la diferencia estará en que hacemos con ella. Puede convertirse en un diferenciador positivo siempre y cuando no permitamos nos haga dudar de propias decisiones en momentos claves.

Cuando aparece el “no se va a poder” es cuando debemos comenzar a buscar el ¿cómo sí?

Equivocarse es de humanos, pero reconocer un error también es parte del aprendizaje.

Creer en uno mismo es saber que, si caes, tienes la capacidad de levantarte, aprender y volver a intentarlo y esa confianza también se transmite.

Si queremos generar confianza en nuestro equipo de trabajo debes tomar acciones con propósitos definidos y demostrar nuestra capacidad de tomar las riendas del barco. La construcción del proyecto debe estar bien planificada y partir de expectativas reales. No confundamos ser positivo con ser realista.

Mantener una buena actitud es primordial, sin importar cuantos intentos sean necesarios para llevar a cabo para que el proyecto hacia dónde queremos. Cada intento debe dejar un aprendizaje para entender y mejorar cada parte del proyecto.

No solamente tu equipo pone a prueba tu confianza, hay que vender y por consecuencia el mercado al que te diriges también te dará retroalimentación. No siempre será lo que a ti te guste escuchar (o puede que sí), sin embargo, debes estar atento a cada palabra y/o respuesta de tus servicios, puede que de ahí se reajuste la estrategia o se refuerce el buen trabajo que se viene haciendo tiempo atrás. El mercado será el mejor juez que podremos tener, hay que tenerle mucho respeto, al final ellos serán nuestros clientes.

Hay que creer en uno mismo, no se vale titubear y huir a la primera, porque no todo siempre será positivo, más tampoco negativo, es solo guiar el barco por el camino correcto y poder usar todas esas experiencias para saber lo que no se debe hacer. También, debemos escuchar otros puntos de vista y tomar lo que si sirve. Por último, nuestras redes de apoyo son esenciales, depositar nuestra confianza en personas que conocemos bien, debemos aprender a leer a cada uno que quiere estar cerca de nosotros, que la información que les proporcionamos sea para apoyarnos, y no todo lo contrario.

Iniciar un proyecto es de valientes, hay que esforzarse diario por un sueño que para lograrse debes trabajar ello, no hay resultado exitoso sino se trabaja con las herramientas adecuadas y rendirse nunca será una opción, al final todo queda en un aprendizaje que te abre más puertas si sabes cómo usar lo aprendido.

Creer en uno mismo no significa estar seguro de que todo saldrá bien. Significa tener la convicción de intentarlo, la inteligencia para escuchar, la humildad para corregir y la fortaleza para volver a empezar.

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Pero en los negocios rara vez funciona así.

En la película nos muestra una escena en un bar donde llegan un grupo de chicas donde resalta una rubia sobre las demás. En la película Nash les explica a sus compañeros que si todos compiten por ella se estorbarían entre sí mismos. Y después al intentar acercarse a sus amigas serían rechazados por las mismas ya que no querrán ser la “segunda opción”. Entonces propone que para el mejor resultado colectivo es que nadie vaya por la rubia, sino que todos vayan por alguna de las amigas.

El cine se tomó su licencia artística para simplificar el equilibrio de Nash, pero permite ver como Nash le da una perspectiva diferente al dilema del prisionero que era el modelo usado para las negociaciones.

Si no conoces el dilema te lo platico. Imagina que tú y yo cometimos un delito y nos arrestan. Nos interrogan por separado, sin posibilidad de comunicarnos.

Cada uno tiene dos opciones: guardar silencio (cooperar con el otro) o confesar (traicionar al otro).

Si los dos callamos ambos recibimos solo un año de condena. Si tu confiesas y yo callo, tú sales libre y yo recibo 10 años. Y a la inversa, si yo confieso y tu callas a ti te cargan 10 años y yo salgo libre. Pero si ambos confesamos a ambos nos dan una pena de 5 años.

Lo obvio sería que ambos guardemos silencio… pero ponte solamente en tu lugar. No sabes que voy a hacer yo. Si guardo silencio, te conviene confesar. Si confieso, también te conviene confesar. Por lo tanto, independientemente de lo que yo haga, la decisión mas racional individualmente es que confieses.

Yo hago el mismo razonamiento. Y el resultado… los dos recibimos 5 años. Lo fascinante es que ninguno actuó irracionalmente. Al contrario. Los dos actuamos racionalmente y precisamente por eso terminamos peor.

El dilema del prisionero no demuestra que las personas sean egoístas. Demuestra que un sistema de incentivos puede hacer racional una conducta que colectivamente resulta inconveniente. Por eso la alternativa de Nash es interesante. Se puede llegar al equilibrio de Nash, pero sin llegar al mejor resultado colectivo.

Y esto se había demostrado no solo factible sino recomendado en los negocios, pero ahora esta teoría matemática esta llegando a otros niveles, por que no se esta viendo una estrategia de precios en mercado; sino sobre la velocidad del desarrollo de la IA.

Hoy los gigantes de la IA están haciendo un llamado a desacelerar el desarrollo de esta tecnología para fortalecer las salvaguardas “ahorita que podemos”. Y este llamado no viene de una fantasía colectiva, sino que el mensaje sale desde la misma cúpula que a desarrollado esta tecnología.

Dario Amodei, quien fue el VP de investigación de OpenAI y es hoy cofundador y CEO de Anthropic, advierte que esta tecnología está al vértice de ser gobernable. Mientras tanto OpenAI mostró mayor cautela después de incidentes recientes de ciberseguridad donde agentes “escaparon” de los controles de seguridad y atacaron a otros sistemas, lo que  muestra la importancia que están tomando respecto a la seguridad y el monitoreo de estos modelos.

No están diciendo que dejemos de usar la IA. Sino que se reduzca la aceleración en el desarrollo de está tecnología.

Pero mientras los gurús de la tecnología incitan a la precaución, desde la Oficina Oval llega otro mensaje. Si EEUU frena el desarrollo les va a ganar China. Y no se trata de irnos por el tema político; no es irracional la posición del gobierno estadounidense. De sobra sabemos que el gobierno chino también tiene una postura competitiva al respecto… lo que nos regresa al dilema de los prisioneros.

La historia que Hollywood nos contó llegó con un final feliz donde Nash recibía el premio Nobel y el respeto y admiración de sus pares… pero la historia que se está escribiendo estos días es distinta. Nadie ha visto el guión completo, ni siquiera los actores principales. Y a diferencia de la escena del bar, aquí ninguno de los personajes ha dejado de ver directamente a la rubia.

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La pregunta que busco plantear no es si las empresas deberían donar más a escuelas o dar más becas porque eso ya ocurre, de forma dispersa y a menudo invisible fuera de las memorias de sostenibilidad. La pregunta es distinta y es ¿qué pasaría si el sector privado dejara de tratar la educación como una causa social más y empezara a tratarla como trata cualquier otro riesgo material, es decir, con datos, indicadores y un cálculo del Retorno Social de la Inversión sostenida en el tiempo?

La lógica ESG parte de una premisa simple y es que lo que no se mide, no se gestiona y lo que no se gestiona, eventualmente se convierte en un riesgo. Bajo esa misma lógica, la calidad educativa de una región debería figurar en el radar de cualquier empresa con ambiciones de crecimiento sostenido, por tres razones que rara vez se dicen juntas. La primera es la más obvia y es el pipeline de talento. Una empresa que hoy contrata ingenieros, técnicos u operadores está contratando el resultado de decisiones educativas tomadas hace diez o quince años; si esas decisiones fueron deficientes, la escasez de talento que hoy se atribuye al mercado laboral en realidad tiene un origen anterior y estructural. La segunda es la licencia social para operar, una comunidad con movilidad educativa limitada tiende a ver con más desconfianza a las empresas que prosperan a su alrededor sin alterar esa realidad. Y la tercera es la cohesión social como condición de negocio y con esto me refiero a que ninguna estrategia de competitividad territorial (nearshoring incluido) sobrevive de manera sostenible sobre una base social fragmentada.

Dicho de otro modo, la educación no es un tema de responsabilidad social que las empresas eligen apoyar por generosidad. Es, cada vez más, una condición de sostenibilidad del propio modelo de negocio.

Experiencia en otros países de LATAM

América Latina ofrece dos casos que vale la pena mirar con detenimiento, no como modelos para copiar literalmente, sino como evidencia de que esto es posible.

En Brasil, el movimiento Todos Pela Educação nació en 2006 impulsado por un grupo de empresarios y fundaciones corporativas, entre ellas Itaú, Bradesco y Gerdau, con el objetivo específico de generar metas nacionales de aprendizaje medibles y dar seguimiento público a su cumplimiento. Su aporte no fue el dinero que canalizaron hacia las escuelas, sino la disciplina que trasladaron desde el mundo corporativo hacia la política educativa con metas cuantificables, evaluación de resultados y comunicación pública sostenida de los avances y los rezagos.

En Colombia, la Fundación Empresarios por la Educación (ExE) “una organización no gubernamental creada y liderada por empresarios” según su propia definición, construyó un modelo de tres líneas de trabajo que resulta particularmente útil como referencia y que son la implementación de iniciativas empresariales articuladas con política pública, generación de evidencia e investigación sobre calidad educativa y movilización de la ciudadanía y del propio empresariado en torno a la educación como bien público. Ninguna de las tres líneas funciona de manera aislada, su valor está en operar de manera simultánea y coordinada.

Ambos casos forman parte de una red mayor, REDUCA, la Red Latinoamericana por la Educación, que agrupa organizaciones de este tipo en dieciséis países de la región. La existencia de esta red no es un dato anecdótico, revela que el patrón “empresas organizadas alrededor de evidencia educativa” ya es un fenómeno regional consolidado y no un experimento aislado.

Eso sí, hay que mencionar que México no llega tarde a esta conversación. Mexicanos Primero, fundada por un grupo de empresarios mexicanos, parte de esa misma red regional y ha construido durante más de dos décadas una de las plataformas de evidencia y monitoreo educativo más visibles del país. Tiene, además, capítulos regionales activos en estados como Michoacán, Jalisco, Sinaloa y Yucatán. Lo que más llama la atención, es que Nuevo León, uno de los estados con mayor concentración industrial y mayor densidad de sedes corporativas del país, no figura hoy entre esos nodos regionales.

Esto no es una crítica, al contrario, es una oportunidad sin explotar. Nuevo León tiene lo que Brasil y Colombia tuvieron al inicio de sus respectivos movimientos y es una base empresarial suficientemente grande y organizada para sostener un esfuerzo de este tipo. La oportunidad está en el articulador, la instancia capaz de sentar en una misma mesa a gobierno, empresas y organizaciones de la sociedad civil, no como donantes y receptores, sino como generadores de valor que negocian activamente cómo intercambiarlo. El gobierno aporta el mandato y los datos administrativos del sistema educativo; las empresas aportan disciplina de medición, capital y una relación directa con el mercado laboral que valida qué habilidades importan; las organizaciones de la sociedad civil aportan la capacidad técnica de generar evidencia independiente y la legitimidad para sostener el esfuerzo más allá de un ciclo de gobierno. Ninguno de los tres puede construir esto solo y en Nuevo León hoy operan de manera fragmentada.

Un ejercicio de números…

Vale la pena dimensionar de qué tamaño estamos hablando, aunque sea con un ejercicio muy simple y transparente en sus supuestos, no con una cifra que pretenda ser un dato duro. Por ejemplo, CAINTRA Nuevo León, la cámara industrial más grande del estado, declara públicamente más de cinco mil empresas afiliadas. Si únicamente el uno por ciento de esas empresas, alrededor de cincuenta organizaciones, decidiera destinar liderazgo directivo y recursos sostenidos a un esfuerzo coordinado de evidencia educativa, ese número ya igualaría o superaría en tamaño al grupo fundador de movimientos como Todos Pela Educação en sus primeros años. No se trata de una proyección de impacto ni de una cifra de inversión (esos datos no existen públicamente y no me corresponde inventarlos), sino de una forma de mostrar que la escala necesaria para empezar no es inalcanzable, de hecho, es modesta frente a la base empresarial ya organizada que existe en el estado.

Además, ese ejercicio cobra otro sentido si se cruza con un dato que la propia CAINTRA ha hecho público y es que la industria de Nuevo León requiere alrededor de cuarenta mil técnicos e ingenieros calificados cada año y el sistema educativo actual egresa apenas una fracción de esa cifra, según cifras presentadas por la cámara, cerca de veinte mil profesionales técnicos al año, la mitad de lo que la industria demanda. Esa brecha no es un problema de reclutamiento que se resuelve ofreciendo mejores salarios, es un problema de origen educativo y ningún departamento de talento puede resolverlo por sí solo.

Si ese uno por ciento de empresas dedicara su esfuerzo, de manera articulada, a identificar con evidencia en qué punto del sistema educativo se pierde la mitad de esos veinte mil técnicos que faltan cada año ¿falta de comprensión lectora?, ¿falta de vocación temprana hacia la ingeniería?, ¿desajuste entre lo que se enseña y lo que la industria certifica como empleable?, el efecto dejaría de ser filantrópico. Sería un efecto directo sobre la disponibilidad futura de fuerza laboral calificada, es decir, sobre la variable de la que depende la competitividad de esas mismas empresas y buena parte de la promesa del nearshoring en la región.

Y lo que queda pendiente…

Todos Pela Educação y ExE no tuvieron éxito porque las empresas que las impulsaron tuvieran más dinero que otras; tuvieron éxito porque un grupo de líderes empresariales decidió tratar la calidad educativa con la misma seriedad analítica que aplican a cualquier decisión de negocio y sostuvo esa decisión durante años, no durante una campaña de comunicación. Para Nuevo León esa decisión no es abstracta y se traduce, año con año, en si la industria logra cerrar o no una brecha de cuarenta mil técnicos e ingenieros que hoy no se cierra sola.

Hay que tener bien claro que la sostenibilidad corporativa del futuro no se va a medir solo en toneladas de carbono evitadas. Se va a medir también en si las empresas que hoy compiten por instalarse en una región ayudaron a construir, con evidencia y de manera sostenida, el capital humano especializado del que depende su propia competitividad mañana.

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Hoy convivimos Baby Boomers, Generación X, Millenials y Zoomers en el campo laboral, y podría decirse que el entretenimiento de ciencia ficción nos dio a las primeras dos generaciones una vista fantasiosa de lo que serían las aplicaciones de inteligencia artificial, como kit el auto increíble que además de tener conducción autónoma, tenía desarrollado un modelo de lenguaje avanzado y reconocimiento de voz, así como acceso a información en tiempo real, con el que podía realizar estimaciones y cálculos impensables para la época. Tal vez para los Millennials y Zoomers, este tipo de ser ciencia ficción se vea anticuada. No lo digo por nostalgia, sino por poner un ejemplo del por qué el tema de la evolución tecnológica siempre ha sido de amplio interés para tu servidor.

Y por muchos años se vieron avances tecnológicos como los celulares, el GPS o el reconocimiento de voz, tecnologías que cambiaron muchísimo las dinámicas en todos los aspectos de la vida; pero aun así estábamos muy lejos de lo que la ciencia ficción nos invitaba a imaginar.

Y fue en plena pandemia cuando la IA sorprendió realmente al mundo científico. Para ser preciso, el 30 de noviembre de 2020 DeepMind anunció que AlphaFold 2 había logrado predecir la estructura tridimensional de las proteínas. La noticia llegó al mundo no-científico hasta mediados del siguiente año, pero la noticia se sintió como si la Inteligencia Artificial hubiera descifrado la vida; pero con una tecnología inalcanzable para una gran mayoría, y justo un par de años después Chat Gpt vería la luz del mundo y podemos decir que la humanidad cambió.

Y me explico el porqué de la “exageración” del cambio.

Las proteínas participan en prácticamente en todos los procesos biológicos. Su función depende, en buena medida, de la forma tridimensional que adoptan. Conocer esa estructura ayuda a comprender cómo actúan, cómo se relacionan con otras moléculas y qué ocurre cuando algo falla. El detalle es que determinar esa forma podía requerir meses o incluso años de trabajo experimental.

Por eso cuando una IA logró predecir estructuras con una precisión que, en muchos casos, se acercaba a la obtenida mediante técnicas de laboratorio. De pronto, una tarea extraordinariamente lenta parecía susceptible de acelerarse mediante esta tecnología.

Desde ese entonces empezamos a visualizar medicamentos diseñados en días, enfermedades resueltas antes de mostrar síntomas y tratamientos personalizados. En algunas conversaciones parecía que los laboratorios pronto serían reemplazados por centros de datos y que los investigadores podrían dedicarse a esperar tranquilamente la respuesta de un algoritmo.

Y en semanas recientes se dio a conocer un acuerdo entre Takeda e Insilico Medicine donde mencionan que utilizarán su plataforma de Inteligencia Artificial para identificar candidatos a nuevos medicamentos y llevar aquellos que resulten prometedores hacia las siguientes etapas de desarrollo, validación clínica y comercialización.

Ese no es un caso aislado. Cada vez vemos más empresas dedicadas específicamente a utilizar IA para identificar objetivos terapéuticos, diseñar moléculas, encontrar nuevos usos para medicamentos existentes y seleccionar candidatos con mayores posibilidades de avanzar.

Es una transformación importante porque desarrollar un fármaco es un proceso lento, costoso y lleno de callejones sin salida.

Miles de moléculas pueden verse prometedoras en las primeras etapas. Muy pocas llegan a convertirse en un tratamiento aprobado. Ahora laIA permite explorar más combinaciones, descartar antes algunos caminos y orientar mejor los experimentos.

Sin embargo, entre imaginar una molécula y administrarla a una persona existe una distancia enorme. Pero un estudio publicado este año por Anna Tan, Ezra Woon y James Wang analiza el uso de IA para integrar información multi-ómica; particularmente en la investigación del Alzheimer.

El concepto multi-ómico puede sonar complicado, pero es más sencillo de lo que se escucha. Nuestro cuerpo genera información en distintas capas. Está la genómica, relacionada con los genes. La transcriptómica permite observar cómo se expresa esa información genética. La proteómica estudia las proteínas. La metabolómica analiza las moléculas que participan en el metabolismo. A eso pueden sumarse imágenes médicas, biomarcadores, antecedentes clínicos, hábitos y evolución del paciente. Cada capa muestra una parte… La Inteligencia Artificial permite cruzarlas. De ahí el término.

Durante siglos, la medicina avanzó especializándose. Esa especialización produjo conocimiento profundo, pero también fragmentado. Un investigador estudiaba genes. Otro analizaba proteínas. Otro observaba imágenes cerebrales. Otro seguía el deterioro cognitivo.

El organismo, mientras tanto, seguía funcionando como un sistema.

La aportación de la IA consiste en comenzar a reconstruir esas relaciones. Puede identificar patrones no lineales, encontrar combinaciones difíciles de detectar y asociar determinados perfiles moleculares con riesgos, velocidad de progresión o posibles respuestas terapéuticas.

La Inteligencia Artificial no está simplificando la biología. Está dejando visible cuánto la habíamos fragmentado para poder estudiarla.

Pero hacer visible una relación no equivale a comprenderla. Los autores del estudio advierten que estos modelos todavía enfrentan límites importantes: datos poco representativos, predicciones difíciles de explicar y hallazgos que aún deben demostrar utilidad clínica. En medicina no basta con decir: “la IA lo identificó”. Alguien tiene que validar, interpretar y decidir.

Y quizá ahí está la oportunidad para las pymes. Una empresa también genera información en distintas capas: ventas, inventarios, costos, calidad, mantenimiento, entregas y clientes. El problema es que normalmente cada área observa únicamente su parte y el dueño termina intentando reconstruir el negocio entre reportes, conversaciones y archivos que no coinciden.

La IA puede ayudar a conectar esa información y encontrar relaciones que antes quedaban escondidas. No hace falta diseñar medicamentos ni construir un sofisticado centro de datos. Puede empezar identificando qué productos consumen capacidad sin dejar margen, qué clientes concentran los retrasos o qué fallas se repiten antes de una entrega incumplida.

Pero observar más no garantiza decidir mejor. La oportunidad no consiste en preguntarle todo a la IA. Consiste en elegir una decisión importante, reunir la información que hoy está fragmentada y utilizar la tecnología para verla completa.

Porque quizá tu empresa ya tiene los datos que necesita. Lo que todavía no tiene es una forma de conectarlos.

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Hace un tiempo releía a Michele Wucker, analista de riesgo global que ha asesorado a gobiernos y consejos de administración y volví sobre la idea que la hizo conocida, el rinoceronte gris. Wucker lo propuso en 2016 para nombrar una amenaza enorme, visible y muy probable que, aun teniéndola enfrente, preferimos ignorar hasta que nos embiste. Es lo contrario del cisne negro de Nassim Nicholas Taleb, que en 2007 popularizó ese término para los sucesos improbables e imprevisibles que solo parecen evidentes una vez ocurridos. La distinción no es un juego intelectual. Buena parte de lo que llamamos mala suerte, en los gobiernos y también en las empresas, es en realidad un rinoceronte gris al que elegimos no mirar.

Llamar cisne negro a un desastre resulta cómodo porque nos absuelve. Si nadie podía preverlo, nadie es responsable. Pero eso confunde dos cosas distintas. El momento exacto de un sismo es impredecible pero su ocurrencia no lo es. Por lo que he investigado para entender lo sucedido, el norte de Venezuela se asienta sobre un sistema de fallas activo estudiado por la sismología durante décadas, como buena parte de las grandes ciudades de América Latina. La incertidumbre real estaba en el cuándo, nunca en el qué. Y ese matiz lo cambia todo, porque mueve el problema desde el terreno del pronóstico, donde poco podemos hacer, hacia el de la decisión, donde podemos hacer casi todo. Ahí asoma el verdadero tema de fondo, que no son los terremotos sino la manera en que asignamos recursos frente a lo que sabemos que puede pasar.

Queda una pregunta incómoda. Si el riesgo es visible ¿por qué lo ignoramos? Los economistas Robert Meyer y Howard Kunreuther del Centro de Gestión de Riesgos de Wharton, lo llamaron la paradoja del avestruz. Su hallazgo es que no fallamos por falta de datos, sino por sesgos mentales bastante predecibles. Tratamos lo poco probable como si fuera imposible. Preferimos evitar un costo hoy antes que una pérdida mayor mañana, aunque las cuentas digan lo contrario. Y nos guía la experiencia reciente, de modo que mientras nada ocurre asumimos que nada ocurrirá. A eso se suma el optimismo de creer que la desgracia siempre le toca a otro. El avestruz esconde la cabeza mientras el rinoceronte sigue acercándose. Es la misma conducta que explica por qué una empresa pospone invertir en su continuidad o por qué una ciudad no actualiza sus códigos de construcción. No es ignorancia, es pura incomodidad.

Conviene ahora traducir esa conducta a números, porque el sesgo deja una huella financiera que puede medirse. La industria del reaseguro tiene un nombre para ella, la brecha de protección. Reaseguradoras globales como Swiss Re o Munich Re la usan para medir la distancia entre lo que pierde una economía cuando ocurre un desastre y la parte de esa pérdida que estaba cubierta por un seguro. Cuanto más ancha es la brecha, más frágil es el sistema, porque la recuperación termina dependiendo de recursos que nadie apartó a tiempo. Según el Swiss Re Institute, esa brecha global llegó a 424.000 millones de dólares en 2025. La cifra importa menos por su tamaño que por lo que revela, una preferencia sostenida por pagar después en lugar de prepararse antes.

Para ver el problema por regiones, Swiss Re construye un índice de resiliencia que estima qué porción de la protección necesaria está realmente cubierta. En el mundo ronda el 27%, apenas una cuarta parte de lo que haría falta. En América Latina cae a 9%, lo que significa que cerca de nueve de cada diez dólares de exposición catastrófica de la región no tienen ningún seguro detrás. La región acumula riesgo mientras mantiene una red mínima para amortiguarlo. Dicho de otro modo, el problema no es que el terremoto venezolano vaya a resultar caro, sino que gran parte de ese costo no estaba financiada por nadie antes de que ocurriera.

Y esto no pasa solo donde falta dinero, lo que derriba la explicación más cómoda. El propio análisis de Swiss Re muestra que en California, uno de los lugares más ricos y expuestos del planeta, la proporción de viviendas con cobertura sísmica cayó del 30% en 1994, el año del terremoto de Northridge, al 12% en 2024. Después del golpe la gente se aseguró y bastaron tres décadas sin un gran sismo para que casi nueve de cada diez hogares dejaran caer la cobertura, justo mientras la probabilidad del próximo aumentaba con la tensión acumulada en la falla. Aquí vemos que el rinoceronte gris no distingue por ingreso sino que distingue por atención. Olvidamos el riesgo en cuanto deja de dolernos y esa amnesia, no la pobreza, es la que nos deja a la intemperie.

Si el problema es que casi nadie financia el riesgo a tiempo, vale la pena mirar a quienes intentaron lo contrario. México fue durante años un pionero improbable en esta materia. En 2006 se convirtió en el primer país del mundo en emitir un bono catastrófico soberano, mediante el programa MultiCat del Banco Mundial. El instrumento merece una explicación, porque es tan ingenioso como poco conocido. Un bono catastrófico es un título de deuda con el que un gobierno, o una empresa, paga un rendimiento a inversionistas a cambio de que ellos asuman el riesgo de un desastre. Si el evento no ocurre, el inversionista cobra intereses y recupera su dinero. Si ocurre y alcanza ciertos parámetros medibles, como determinada magnitud en determinada zona, el capital se libera de inmediato para la reconstrucción. Es una forma de seguro paramétrico, llamado así porque paga de manera automática al cumplirse el parámetro, sin esperar el cálculo del daño, justo cuando cada día cuenta.

En 2020 México cambió la arquitectura que sostenía ese esquema. Sustituyó el fideicomiso plurianual, que acumulaba reservas de un año a otro, por un mecanismo de asignación presupuestal anual y conservó el seguro y el bono catastrófico, que de hecho se activó tras el huracán Otis en 2023. El punto no es celebrar un modelo y condenar el otro, sino entender el intercambio, porque es el mismo que enfrenta cualquier organización. Un fondo dedicado y plurianual funciona como una reserva blindada. Garantiza que el dinero exista el día del desastre y no compite con otras urgencias, aunque inmoviliza capital y si su gobernanza es débil, puede volverse opaco. Un esquema anual ofrece más flexibilidad y control, ya que cada peso se decide en su momento, aunque ata la protección al ciclo presupuestal, de modo que si el año del desastre las cuentas ya están comprometidas, la respuesta llega tarde. No hay una opción perfecta. Hay una elección entre certeza y flexibilidad que conviene tomar de forma consciente y esa elección, más que cualquier obra física, define cuánta resiliencia tendrá un país o una empresa el día que la necesite.

Hasta aquí el lenguaje ha sido el de los gobiernos, pero la lógica es idéntica en el sector privado. Un país que concentra su población y su industria sobre una misma falla comparte un solo punto de quiebre y basta un evento para detenerlo entero. Una empresa hace lo mismo, sin necesidad de un sismo, cuando depende de una sola planta, un proveedor único o una única región. Ha levantado su continuidad sobre una línea de fractura y le basta que esa línea ceda, por un desastre, una quiebra o un conflicto para quedar paralizada. Las herramientas para repartir ese riesgo ya existen y cada vez son más accesibles. Están las reservas prefinanciadas, que operan como la alcancía blindada del país. Están las aseguradoras cautivas, filiales que la propia empresa crea para asegurar sus riesgos cuando el mercado tradicional resulta caro o insuficiente. Están los bonos catastróficos corporativos, que trasladan el golpe a los mercados igual que los soberanos. Y están los planes de continuidad que definen cómo seguir operando si cae una pieza clave. Todas responden a la misma disciplina, mirar el riesgo antes de que ocurra en lugar de descubrirlo cuando ya es irreversible.

Repartir el riesgo, sin embargo, es apenas la mitad del trabajo. La otra mitad es reducirlo antes de que se materialice y aquí reaparece el mismo sesgo en su versión económica. Cuando ocurre un desastre, casi todo el dinero y la atención se concentran en la reconstrucción, en volver a levantar lo caído, viviendas, carreteras, plantas y hospitales. Reconstruir es visible y se agradece. Prevenir es invisible y aburrido y por eso se subfinancia año tras año. La evidencia, no obstante, apunta en dirección contraria. El estudio Natural Hazard Mitigation Saves, del National Institute of Building Sciences de Estados Unidos, publicado en 2019, calculó que adoptar los códigos de construcción vigentes ahorra hasta 11 dólares por cada dólar invertido y que la mitigación en conjunto rinde varias veces su costo. Judith Rodin, autora de The Resilience Dividend, resumió esa idea en el título de su libro. Existe un dividendo de la resiliencia, un retorno concreto de haber invertido en prepararse. Visto así, la prevención no compite con el crecimiento. Lo protege y además rinde. Cada peso que un líder decide poner ahí es, en el fondo, una decisión de asignación de capital tomada antes de que exista la crisis.

De todo esto se desprende una forma distinta de dirigir. Empieza por un ejercicio incómodo pero necesario, nombrar los propios rinocerontes grises, esos riesgos conocidos que la organización ya normalizó y dejó de ver. Sigue con una decisión que no debería tomarse en plena crisis sino mucho antes, la de definir quién absorbe la pérdida ya sea con reservas, seguros o instrumentos de mercado. Continúa con la parte menos vistosa, invertir en mitigar y mantener aquello que reduce el daño, aunque nunca produzca un titular. Y culmina donde suele faltar, en el consejo de administración. Los riesgos de cola, esos eventos raros pero devastadores que viven en el extremo de la distribución de probabilidades, quedan casi siempre fuera de la agenda directiva precisamente porque son improbables. Llevarlos a la mesa del consejo importa porque ahí reside la responsabilidad fiduciaria, el deber de cuidar el patrimonio y la continuidad de la organización. Cuando el riesgo catastrófico se vuelve un punto formal de esa agenda, deja de ser el problema de nadie y pasa a ser responsabilidad de quienes tienen el poder de asignar el capital para enfrentarlo.

Conviene entonces volver al terremoto con el que empezamos, aunque a estas alturas ya se entiende que nunca fue el verdadero tema. Un sismo no es solo un fenómeno geológico. Es una auditoría repentina de decisiones que se tomaron o se evitaron, mucho antes de que la tierra se moviera. Revela qué se había reforzado y qué se dejó pasar, qué estaba asegurado y qué se confió a la suerte. Lo mismo vale para una empresa el día de una disrupción o para un gobierno el día de una crisis fiscal. En todos los casos, la resiliencia resulta ser menos una cuestión de reaccionar con rapidez y más una de haber decidido bien cuando todavía no dolía. Esa es la incomodidad que deja el rinoceronte gris. El cisne negro nos permite encogernos de hombros y el rinoceronte gris nos obliga a admitir que sabíamos. Y si algo debiera quedar después de leer esto, no es una lección sobre terremotos ni sobre seguros, sino sobre liderazgo. La resiliencia no se mide por la capacidad de responder mejor cuando todo se derrumba, sino por la lucidez de haber asignado los recursos antes, cuando nada parecía urgente y casi nadie estaba mirando.

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Así pues, la “satanizada” cultura organizacional encuentra su principal detractor en la preferencia por la inmediatez que las soluciones mágicas o espejismos prometen en el mercado empresarial. Pareciera que algunos que están en el negocio del CAMBIO prefieren evitar con sus posibles clientes las fricciones que conlleva llamar a las cosas “por su nombre” y esto los lleva a ceder ante demandas absurdas e inmaduras y terminan prometiendo cosas que, simplemente, no se pueden cumplir.

Dicen, y dicen bien, que “el mejor camino es el mejor”. Si hacemos las cosas bien evitaremos regresar a la situación que nos llevo a buscar el cambio, y esto toma un tiempo. Es común ver que los lideres o dueños prefieren o buscan copiar lo que ya funcionó en otra empresa, ese proceso de copiar o importar las tan conocidas “best practices” puede ser contraproducente si no se hace un cuidadoso proceso de adaptación o tropicalización. Si lo comparamos con las personas, hacer ejercicio es bueno, ¡pero no todos “tenemos que jugar basketball”!

La cultura organizacional tiene que ver con aquellos principios, valores, creencias, hábitos y comportamientos arraigados en las personas, no es otra cosa. Y no entender la cultura es tan riesgoso como automedicarse. Muchas personas se automedican para “ahorrarse” el gasto de consultar al médico…a veces con desenlaces terribles. Imaginen a una persona que no sabe que es alérgica a las aspirinas tomarse una porque a su amigo este medicamento lo ayudo a “sentirse mejor”.

Este proceso de adaptación o tropicalización tiene que ver justamente con entender y ajustar la cultura de la organización para entonces aplicar las “best practices” ajustadas a la realidad de cada empresa. Primero se prepara la cultura y luego se adaptan las prácticas, sencillo.

Al ignorar el tema cultural en un proceso de cambio ignoramos nada mas y nada menos al elemento humano de las organizaciones. Entonces las implementaciones que no están soportadas en una evolución cultural planeada terminan siendo MODAS y enfocándose en lo que Yo llamo superficialidades tales como llamativos y apantallantes despliegues de forma (lonas, nombres bonitos, logotipos, colores, etc.) que terminan decorando la superficie, pero no llegan a la raíz de la cultura.

Pero entonces si todos entendemos que la cultura es importante porque le tenemos “miedo” o lo “sacamos la vuelta”.  En mi experiencia este efecto se debe a que se “da gato por liebre” y algunos agentes de cambio “venden” la cultura justo como esas superficialidades que mencionamos antes y esto obviamente genera costos, tiempos y resultados que poco duran o que no son sostenibles. Esto lo que genera es una animadversión hacia los cambios culturales y es entonces cuando las empresas se “atoran”.

Cuando un agente de cambio (consultor, gerente, etc) busca impulsar éste y busca de manera ética el beneficio a largo plazo entonces debe ser muy claro en incluir en su propuesta temas que impulsen una cultura de cambio tales como:

• Confianza – que las personas confíen en sus líderes. Cuando la confianza no existe entonces los colaboradores serán muy precavidos en adoptar un cambio pues pueden sentirse engañados. Cumplir lo que se promete y ser transparente en el actuar pueden ayudar a generar esta confianza.
• Congruencia – Es sin duda uno de los pilares de la confianza. Hacer lo que dices, si hablas de respeto…respetar, si hablas de responsabilidad…cumplir con las tuyas.
• Involucramiento – Considerar los puntos de vista y aportaciones de los diferentes miembros del equipo. Hacer sentir a las personas que su aportación es importante y valiosa.

En las ciudades hoy en día estoy convencido de que, para llegar mas rápido y con mas seguridad a nuestro destino, necesitamos mejores vialidades. Tener un auto más rápido o potente no nos ayudará mucho en este sentido y si nos costará más. ¡Trabajar en las vialidades es trabajar en la cultura sobre la cual los autos o prácticas podrán moverse mejor!

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En ese contexto, el riesgo de ciberataques no puede verse únicamente como un asunto tecnológico. Debe entenderse como un riesgo empresarial integral, con impacto directo en la continuidad operativa, la relación con los clientes y, sobre todo, en la reputación.

Los grandes eventos globales generan emoción, urgencia y confianza. Precisamente por eso se convierten en terreno fértil para fraudes digitales, campañas de phishing, suplantación de identidad, páginas falsas, mensajes engañosos y ataques que pueden utilizar indebidamente el nombre de una empresa para confundir a sus públicos. Muchas veces, el daño no comienza con una caída de sistemas, sino con un cliente que recibe un mensaje falso, una publicación que se viraliza o una denuncia en redes sociales que instala dudas sobre la capacidad de respuesta de la organización.

Aquí aparece un concepto clave que hemos planteado en el Reporte de Tendencias KOMUNIKA 2026: vivimos en una etapa de confianza condicional. Las personas ya no entregan confianza de manera automática ni permanente. Todos los días observan, interpretan y evalúan las decisiones de las empresas. Cada acción, cada silencio, cada mensaje y cada reacción puede fortalecer o deteriorar la credibilidad corporativa.

Por eso, ante una contingencia digital, la empresa no solo será evaluada por lo que ocurrió, sino por la forma en que responda. La claridad, la velocidad, la empatía y la transparencia serán tan importantes como la solución técnica. En un entorno de hipertransparencia, los vacíos de información se llenan rápidamente con rumores, especulaciones o desinformación. Callar demasiado tiempo puede ser tan costoso como comunicar mal.

La preparación debe comenzar antes de la crisis. Las empresas necesitan protocolos claros, equipos entrenados y una coordinación efectiva entre las áreas de tecnología, legal, operaciones, atención al cliente y comunicación. No se trata de tener un documento archivado, sino de desarrollar una verdadera cultura de respuesta ante incidentes.

Un primer paso es contar con un kit de comunicación digital preparado para distintos escenarios. Mensajes, preguntas frecuentes, comunicados, publicaciones para redes sociales y criterios de vocería deben estar listos para activarse con rapidez. En una crisis, improvisar suele significar llegar tarde.

También es fundamental fortalecer los canales de atención directa. Muchas veces, la percepción sobre una empresa se forma en una llamada telefónica, un chat o una respuesta en redes sociales. Esto es especialmente sensible cuando se trata de clientes mayores, quienes pueden ser más vulnerables ante engaños digitales y necesitan orientación clara, sencilla y humana.

Otro elemento indispensable es entrenar a los voceros y realizar simulacros realistas. Las crisis no se gestionan bien solo con buena intención. Hay que practicar entrevistas difíciles, escenarios de presión, mensajes complejos y tiempos de reacción. La preparación permite responder con serenidad cuando el entorno exige velocidad.

Pero tal vez la lección más importante es que la confianza no se construye en medio de la crisis. Se construye antes, con coherencia, transparencia y comunicación responsable. Las empresas que educan preventivamente a sus clientes, advierten sobre riesgos, explican sus canales oficiales y muestran compromiso con la protección de las personas llegan mejor preparadas cuando enfrentan una situación compleja.

En el fútbol, los equipos que aspiran a ganar no esperan el día del partido para organizar la defensa. Entrenan escenarios complejos, corrigen vulnerabilidades, fortalecen la coordinación y entienden que un solo error puede cambiar completamente el resultado. En el mundo empresarial ocurre exactamente lo mismo.

El Mundial representará enormes oportunidades de visibilidad, conexión y crecimiento para muchas marcas. Pero también expondrá, como nunca antes, la capacidad real de las organizaciones para responder en un entorno hiperconectado, donde las decisiones son observadas, interpretadas y juzgadas permanentemente.

Porque hoy la confianza no es un activo garantizado. Es una evaluación diaria.

Y en una época marcada por la confianza condicional, las empresas que logren prepararse con visión integral, transparencia y capacidad de respuesta no solo estarán protegiendo sus sistemas tecnológicos. Estarán defendiendo el activo más valioso para su sostenibilidad: la credibilidad.

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Hace unos días empezaron a circular en redes sociales videos de ceremonias de graduación en Estados Unidos. No circularon por los discursos. Circularon por los abucheos. Personajes con muchísima relevancia —como el ex CEO de Google Eric Schmidt— hablando del impacto de la inteligencia artificial en profesiones, aulas, hospitales, laboratorios y relaciones humanas, mientras los estudiantes les respondían con exactamente lo que pensaban de ese mensaje. Para el 19 de mayo ya se hablaba de tendencia.

Y antes de ejercer nuestra ya fortalecida crítica a las nuevas generaciones, o de reducir esto a «resistencia al cambio», vale la pena plantearse otra lectura: tal vez los estudiantes no estaban abucheando a la inteligencia artificial. Quizá estaban abucheando la falta de lectura de sala. Porque hay algo profundamente absurdo en decirle a una generación endeudada, saturada de incertidumbre y con un mercado laboral cada vez más extraño, que la herramienta capaz de automatizar las tareas de entrada a su profesión debe recibirse con entusiasmo y sonrisa corporativa.

No están rechazando la tecnología. Están rechazando el discurso, porque esta retórica fue escrita con un problema de fondo, se prometió demasiado sin explicar el precio. Porque nos  vendieron la idea de que la IA era una herramienta para aumentar la productividad. Y en muchos casos lo es. Puede resumir documentos, analizar datos, generar borradores, detectar patrones, apoyar diagnósticos, acelerar desarrollos, mejorar controles y encontrar relaciones que a simple vista se nos escapan.

Pero esta herramienta no llegó sola. Llegó con nuevos modelos de negocio, incentivos, permisos, dueños, intereses, sesgos, infraestructura, consumo energético, datos y alguien que decide hasta dónde se puede usar. Llegó con una nueva geografía del poder. Y esa parte del discurso casi nunca aparece en los discursos de graduación.

Esta generación aprendió a usar inteligencia artificial en la escuela. Y está descubriendo que dominar la herramienta no garantiza tener un lugar en el sistema que la herramienta está transformando. Eso no es resistencia al cambio. Eso es claridad.

Cuando una tecnología empieza a reorganizar quién tiene trabajo, quién accede a crédito, quién merece seguimiento y qué conocimiento vale, deja de ser una conversación técnica. Se convierte en una conversación sobre poder. Y las conversaciones sobre poder, tarde o temprano, llegan a todas partes… Incluso al Vaticano.

Seamos honestos, el papa León no se subió al tren de moda para no quedarse fuera de la conversación. Porque la encíclica que acaba de publicar no trata a la IA como una aplicación más. Sino que la compara con una imagen mucho más antigua: Babel.

Babel no es solamente una torre. Es un símbolo de la construcción del poder. Una sola lengua, una sola dirección, una sola tecnología, una sola ambición. Una obra aparentemente impresionante, sostenida por la pretensión de controlarlo todo y de reducir la diversidad a uniformidad.

La encíclica afirma algo que muchas empresas no logran captar: La tecnología no es neutral. No porque tenga sentimientos o conciencia escondida detrás de la pantalla. Sino porque toda herramienta técnica trae dentro decisiones humanas. Qué mide. Qué ignora. Qué optimiza. A quién clasifica. Qué considera éxito. Qué deja fuera. Qué consecuencias vuelve invisibles.

Dicho sin pelos en la lengua: detrás de cada «la IA recomendó» hay alguien que decidió cómo debía recomendar. Y detrás de cada «el sistema no lo permite» casi siempre hay una decisión humana que se escondió lo suficiente para parecer destino.

Babel, en versión 2026, no es una torre en el desierto. Es una empresa que decide los límites éticos de una tecnología global. Y vaya la coincidencia porque hace unas semanas, Anthropic “saltó a la fama” por una historia que algunos narraron casi como si Claude (su modelo de Inteligencia Artificial) hubiera tenido una iluminación moral y le hubiera negado al ejército estadounidense el uso de sus capacidades para armas autónomas. Suena bonito, pero no fue así…

Lo que ocurrió fue más terrenal y, por eso mismo, más interesante. Anthropic sostuvo restricciones de uso frente al Departamento de Defensa de Estados Unidos, particularmente en temas como vigilancia doméstica masiva y sistemas de armas completamente autónomos. No fue una máquina portándose bien. Fue una empresa tecnológica poniendo límites contractuales frente al poder militar.

Pero si la moral de una tecnología depende de las políticas de uso de una empresa privada, ¿estamos hablando de ética o de control de producto?Porque cuando la IA entra al campo militar, la ética deja de ser una diapositiva para sala de juntas. Se vuelve letal. Literalmente.

Y si la gobernanza de una tecnología con ese alcance descansa en los términos y condiciones de una empresa privada, la pregunta sobre quién controla la herramienta no es administrativa. Es política. Es estructural. Es exactamente lo que Babel simboliza: el poder concentrado en manos de quien construyó la torre.

La IA puede hablar de humanidad en público y pelear por control en privado. Eso no la vuelve mala. La vuelve humana en el peor sentido posible: atrapada entre propósito, capital, poder, vanidad y miedo a quedarse atrás. Y aunque el caso Anthropic-Pentágono suena lejano, la misma lógica opera, en otra escala, dentro de cualquier organización.

Cuando un sistema decide qué candidato avanza en un proceso de selección, qué cliente recibe crédito, qué trabajador merece seguimiento, qué proveedor queda fuera o qué riesgo se considera aceptable… alguien programó ese criterio. Alguien eligió qué datos usar. Alguien decidió qué quedaba fuera del modelo. Y en muchos casos, esa persona ya no está en la sala cuando el sistema toma la decisión.

Una cosa es usar IA para trabajar mejor. Otra muy distinta es usarla para no tener que dar la cara.

Y mientras el Vaticano compara la IA con Babel, Anthropic discute límites con el Pentágono, los estudiantes abuchean discursos de graduación y los fundadores de OpenAI se pelean por el control de una tecnología que supuestamente nació para beneficiar a la humanidad, en México seguimos discutiendo si el jefe puede mandar WhatsApp fuera del horario laboral. No estoy criticando que se aborde el tema de desconexión digital. Pero parece que ignoramos que la IA no tiene horarios.

Las empresas mexicanas tienen mucho más que revisar que sus políticas de comunicación fuera de horario. Tienen que preguntarse qué procesos están automatizando sin entenderlos. Qué datos están usando sin gobernanza. Qué decisiones están delegando sin trazabilidad. Qué personas están volviendo prescindibles sin haber desarrollado primero nuevas capacidades. Qué sistemas están comprando solo porque alguien dijo que la competencia ya lo está haciendo.

Los estudiantes que abuchearon en esas ceremonias no rechazaron el futuro. Rechazaron que alguien les vendiera incertidumbre empaquetada como oportunidad. Esa misma lectura de sala es la que les falta a muchas organizaciones. No para resistir la tecnología. Sino para gobernarla.

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Sabemos que “el compadre” del gobernador fosfo-fosfo es un visionario que tiene en la mira llegar a Marte, pero ahora también le podemos agregar uno de previsor ya que declaró que fundó OpenAI para evitar que el futuro se pareciera a Terminator.

La frase suena exagerada. También suena conveniente. Por que el señor Musk no es exactamente un observador neutral sentado en la última fila tomando notas sobre el futuro de la humanidad. Hoy compite en el mismo mercado con xAI y Grok, y tiene un incentivo evidente para debilitar la narrativa de OpenAI.

Sin embargo que Musk tenga intereses no significa que el problema sea inventado. Suena más a engaño, porque Elon argumenta que OpenAI traicionó su misión original al pasar de una estructura sin fines de lucro, orientada al beneficio amplio de la humanidad, hacia un modelo cada vez más vinculado a capital privado y una lógica comercial mucho más agresiva. OpenAI, por su parte, sostiene que Musk conocía la evolución de la empresa y que su demanda está motivada por su competencia directa en el mercado de inteligencia artificial.

Hasta ahí, podríamos pensar que estamos frente a otra batalla de egos tecnológicos con abogados caros, declaraciones teatrales y mucha espuma mediática. Pero justo cuando el argumento de Musk podía sonar como una exageración con fines competitivos, apareció una historia mucho menos cinematográfica, pero bastante más útil para quienes dirigen empresas.

Recientemente un Agente de Inteligencia Artificial impulsado por Claude, utilizado a través de Cursor, eliminó la base de datos de producción de PocketOS, una startup que da servicio a empresas de renta de autos.

Según la nota de los medios, el incidente provocó pérdida temporal de información, afectación a reservaciones y caos operativo para clientes. Aunque Railway logró recuperar la información posteriormente; el problema no fue solamente “la IA se equivocó”. El problema fue que el sistema tenía permisos, conexiones y condiciones suficientes para que una acción destructiva ocurriera con una velocidad impresionante.

Nueve segundos fue el tiempo que le tomó al agente “destruir” la base de datos y cuando cuestionaron al agente dio una excusa digna de la política:

“Eliminar un volumen de base de datos es la acción más destructiva e irreversible posible”, escribió el agente. “Nunca me pediste que eliminara nada… Actué por suposición en lugar de verificar. Realicé una acción destructiva sin que me lo pidieran. No entendía lo que estaba haciendo antes de hacerlo”.

Hace poco publiqué en este mismo espacio una reflexión titulada “Velocidad sin responsabilidad”, donde planteaba una preocupación parecida: la inteligencia artificial puede acelerar decisiones, procesos y respuestas, pero si nadie responde por lo que ocurre, la eficiencia deja de ser ventaja y empieza a convertirse en riesgo. En esa columna advertía que el problema no era la velocidad por sí misma, sino la falta de responsabilidad alrededor de esa velocidad. Hoy, con este caso, la discusión dejó de ser hipotética.

PocketOS no necesitó un apocalipsis tecnológico. No necesitó su propio Skynet. Ni a un robot con acento austriaco diciendo “volveré”. Bastó con algo mucho más común en las empresas: permisos mal diseñados, controles débiles, confianza excesiva y una arquitectura que permitió que una herramienta actuara más allá de lo razonable.

Durante años, muchas organizaciones han tratado la transformación digital como un asunto de adopción tecnológica. Se preguntan qué software comprar, qué plataforma implementar, qué herramienta probar, qué licencia contratar o qué inteligencia artificial integrar. Es una lógica entendible, pero incompleta.

Lo que deberíamos de estar cuestionando en las empresas debería ser ¿qué le vamos a permitir hacer, bajo qué reglas, con qué límites y quién va a responder si algo sale mal? Porque otra vez la Inteligencia Artificial volvió a cambiar el escenario.

Primero nos impresionó porque podía escribir, resumir, traducir, responder preguntas, generar imágenes, explicar conceptos y producir código. En esa etapa, el riesgo estaba limitado a respuestas incorrectas, errores de interpretación o exceso de confianza en sus resultados.

Hoy esos errores dan nostalgia porque ahora estamos entrando en otra etapa: la de los agentes. Y esos no solo se equivocan. Actúan.

Pueden conectarse a sistemas, consultar bases de datos, modificar archivos, escribir código, ejecutar instrucciones, mover información, disparar procesos, tomar decisiones operativas o activar flujos de trabajo. En otras palabras, la IA dejó de ser una interfaz conversacional y empezó a convertirse en una extensión de la operación.

Y cuando una herramienta toca la operación, el estándar de control debe cambiar.

Por que no es lo mismo pedirle a una IA que redacte un correo, que permitirle modificar precios. O pedirle que analice datos, y ver que empieza a borrar registros.

Imagínate que le pidas una sugerencia de respuesta a un cliente y te enteras demasiado tarde que envió la respuesta sin consultarte. O pedirle que revise inventarios y se ponga a liberar compras.

La diferencia entre asistencia y ejecución parece obvia, pero muchas empresas la van a descubrir tarde. Y como suele pasar, tarde significa después de que algo se rompió.

Lo que necesitamos es separar con claridad dónde la IA puede asistir y dónde puede ejecutar. La asistencia puede ser amplia: analizar, redactar, comparar, resumir, simular, alertar, recomendar.

Pero la ejecución debe ser otra categoría. Ahí entran las acciones que afectan dinero, clientes, datos, reputación, producción, seguridad o continuidad operativa. Y esas acciones no deberían habilitarse solo porque “la herramienta ya lo permite”.

Y aunque suene exagerado, pero por algo dicen que solo los paranoicos sobreviven. Tenemos que diseñar permisos con paranoia operativa.

No paranoia de película. Paranoia sana. Paranoia de quien ha visto procesos fallar por un Excel mal protegido, por una contraseña compartida, por un usuario con acceso de administrador que nadie auditó o por un respaldo que existía solamente en la imaginación del área de sistemas.

El problema no es que la IA sea rápida. Sino que estamos construyendo autopistas digitales sin frenos, sin señalamientos y sin responsable del volante. Esto no significa poner a una persona a revisar cada clic, cada texto o cada sugerencia. Eso sería convertir la IA en burocracia con mejor interfaz.

Lo que hay que hacer es identificar las decisiones donde el costo del error es alto. Porque culpar al modelo después del daño es una forma elegante de admitir que nadie diseñó el sistema antes del accidente.

La inteligencia artificial no necesita parecerse a Terminator para poner en problemas a una empresa. Le basta con parecerse a un asistente muy eficiente, conectado a los sistemas equivocados, con permisos excesivos y supervisión insuficiente.

No estamos frente a una discusión lejana sobre ética tecnológica en los grandes laboratorios del mundo. Sino en una pregunta mas sencilla y directa: ¿Qué parte de tu empresa podría romper una IA mañana, no porque sea malvada, sino porque alguien le dio permisos sin entender las consecuencias?

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Nuevo León no se hizo industrial por casualidad. Nos adaptamos o morimos. Y hoy, la adaptación significa dejar de depender del automóvil como si fuera el único cliente en el bar. La pregunta no es si tu PYMES sobrevivirá a esta crisis, sino en qué nueva industria encontrarás tu mina de oro.

Las noticias del cierre del 2025 fueron poco alentadoras: las exportaciones automotrices cayeron 2.7% según datos oficiales de INEGI. La esperanza en los vehículos eléctricos se ha topado con la realidad: infraestructura de carga insuficiente, altos costos y falta de incentivos reales.

Hagamos cuentas: si tu empresa facturaba 5 millones anuales con la industria automotriz y pierdes el 30% de negocio, son 1.5 millones que se esfuman. Pero si pivotas hacia aeronáutica, sector médico o electrónica, puedes recuperar ese 30% y sumar otro 20% de crecimiento. La fórmula es crisis + reinvención = oportunidad.

¿Y ahora quién podrá defendernos?

El cambio, la diversificación y la innovación. Sí, tendremos que hacer gala de una de nuestras mayores virtudes como región, crecernos en tiempos de adversidad y prender los motores con nuevos clientes. Buscar nuevos mercados, desarrollo de nuevos productos y generar mayor valor agregado comienzan a ser estrategias que resuenan en las empresas del sector con la finalidad de lograr permanecer, mientras las negociaciones del T-MEC nos marcan la brújula para el siguiente año; y eso si nuevas situaciones geopolíticas no complican el ya tormentoso tablero de los negocios en México.

Por un lado, tenemos el sector aeronáutico y espacial. Sí, México ya fabrica partes para cohetes y aviones. México mantiene su posición como uno de los principales aliados estratégicos de Estados Unidos y Canadá y somos el 12° exportador mundial de componentes aeroespaciales. Y el 6° para Estados Unidos. La FEMIA (Federación Mexicana de la Industria Aeroespacial) proyecta un crecimiento sostenido del 8% anual para esta década, con el objetivo de alcanzar los $20,000 millones de dólares en exportaciones. Las tolerancias son milimétricas, los precios premium y la demanda estratosférica.

Después de la pandemia, y por razones obvias, se incrementó la manufactura de dispositivos médicos y esta industria busca que la cadena de suministro esté cerca. Y las máquinas que fabrican respiradores necesitan exactamente la misma precisión que las que hacen transmisiones. Al cierre de 2025, México fue el mayor exportador de dispositivos médicos de América Latina, con 175 mil empleos calificados en la franja fronteriza con Estados Unidos y una industria valuada en 8 mil 354 millones de dólares, según reportó AMID (Asociación Mexicana de Industrias Innovadoras de Dispositivos Médicos) y exige una cultura de “Cero Defectos” que las pymes automotrices de nuestro país ya poseen.

Y, por otro lado, la industria electrónica con sus famosos chips y demás dispositivos que requieren de mano de obra calificada y abastecimiento sin pausas. La relocalización de operaciones tecnológicas hacia México muestra un dinamismo constante, con múltiples empresas internacionales estableciendo centros de servicios y manufactura avanzada en el país, aprovechando la cercanía geográfica y el talento local.

Esta diversificación en tu empresa va a requerir certificaciones como el ISO 13485 para dispositivos médicos, o AS9100 Certificación de organizaciones de aviación, espacio y defensa. Las certificaciones internacionales son el boleto de entrada a industrias con mejores márgenes. Intenta hacer alianzas estratégicas, busca joint ventures con empresas que ya estén en estos sectores. Incluso algunos clústeres ofrecen programas para desarrollar a nuevos proveedores.

Y finalmente, diversifícate geográficamente, México tiene diversos tratados, acércate a Bancomext y analiza las necesidades de productos que sean compatibles con tu expertise para buscar nuevos horizontes. Además, considera los incentivos fiscales y de inversión que ofrecen los Polos de Desarrollo del Corredor Interoceánico (CIIT) y el apoyo de la Banca de Desarrollo para mitigar el riesgo de la transición y asegurar flujos de capital más favorables.

La crisis automotriz no se resolverá con espera, sino con acción estratégica. La historia industrial de México está llena de ejemplos de reinvención exitosa. La pregunta es: ¿está su empresa dispuesta a escribir el próximo capítulo?

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