Cómo integrar la IA en la prospectiva estratégica
de forma responsable
Bryonie Guthrie
Manager, Strategic Foresight, World Economic Forum
Piret Tõnurist
Innovation Lead, Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD)
• La inteligencia artificial es cada vez más utilizada por gobiernos, empresas
e investigadores para ayudar a planificar el futuro
• Un estudio reciente de la OCDE y el Foro Económico Mundial muestra que
hay tres niveles distintos de uso de la IA en el trabajo de prospectiva
estratégica
• También destaca cierta inquietud por el uso de la IA debido a riesgos como
los sesgos e indica cómo se puede utilizar la IA de forma ética en la
prospectiva estratégica
La inteligencia artificial (IA) ya no es una herramienta lejana para los profesionales
de prospectiva estratégica, sino que está integrada en el proceso de generar
nuestra visión del futuro. En gobiernos, empresas e instituciones de investigación,
la IA ayuda a los seres humanos a explorar horizontes, generar escenarios e
interpretar señales tenues a velocidades antes inimaginables.
Pero esta rápida transformación plantea una pregunta inquietante: Si las máquinas
pueden predecir, simular y especular más rápido que los humanos, ¿qué le espera
al futurista humano?
A mediados de 2025, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo
Económicos (OCDE) y el Foro Económico Mundial encuestaron a 167 expertos en
prospectiva estratégica de 55 países, de instituciones públicas, privadas,
académicas y de la sociedad civil. Dos tercios de estos profesionales ya utilizan la
IA en algún aspecto de su trabajo de prospectiva estratégica.
Los resultados muestran un campo en transición. Los profesionales de la
prospectiva, que antes se definían por su capacidad para navegar por la
complejidad utilizando el juicio humano, ahora están probando hasta qué punto la
IA puede ampliar su alcance. Sin embargo, casi todos los encuestados coinciden
en un punto: la IA complementa la visión humana, pero no la sustituye.
De asistente a arquitecto
Los datos apuntan a tres niveles distintos de madurez en la integración de la IA en
el trabajo de prospectiva estratégica.
Nivel 1: Análisis aumentadoEn esta etapa, que es la que utilizan actualmente la mayoría de los expertos en
previsión, la IA se utiliza para acelerar la fase inicial de investigación ejecutando
tareas como sintetizar datos, realizar análisis prospectivos y agrupar indicadores.
Entre el 60% y el 69% de los participantes en la encuesta utilizan la IA de esta
manera. Señalan que, en este nivel, la IA actúa como un asistente de
investigación digital que recopila y resume información, pero que es incapaz de
emitir un juicio real.
Nivel 2: Colaboración creativa
Aunque la mayoría del trabajo con IA se realiza en el nivel 1, la investigación
sugiere que los profesionales deberían invertir tiempo en utilizar la IA para generar
ideas y colaborar para probar el contenido generado por humanos. En este nivel,
las herramientas de IA pueden ayudar a sistematizar y sintetizar indicadores,
ofrecer ideas para organizar el estudio, indicar escenarios basados en la
información aportada, comparar los indicadores recopilados con datos reales y
acelerar la búsqueda de información relevante.
Nivel 3: Flujo de trabajo integrado
Aún más raro, este nivel implica la integración de la IA en todo el proceso de
prospectiva. En estos pocos casos pioneros, los equipos de prospectiva están
creando herramientas a medida e incluso desplegando agentes de IA que
recopilan, agrupan y analizan continuamente flujos de información.
En conjunto, estos tres niveles revelan una profesión que experimenta con nuevas
formas de cognición.
IA y la revolución de la productividad
Cuando se les pregunta sobre los beneficios de la IA, los expertos en previsión se
muestran divididos. La ventaja más citada, mencionada por el 39% de los
encuestados, es la eficiencia en el tiempo. La IA se encarga del trabajo repetitivo y
laborioso de escanear y sintetizar, permitiendo a los profesionales centrarse en
tareas de mayor nivel, como la interpretación de los datos y la construcción de
narrativas.
Otros beneficios incluyen el procesamiento y análisis de datos (17%), es decir, la
detección de tendencias ocultas en grandes conjuntos de datos. El 12% cita la
generación de ideas y la creatividad como ventajas, y utiliza la IA para producir
borradores iniciales o nuevas perspectivas. Para otro 10% de los encuestados, el
desarrollo de escenarios es una ventaja clave para generar y perfeccionar
múltiples futuros posibles. Por último, las mejoras en la calidad y el enfoque (7%),
y la mayor accesibilidad para los no expertos (4%) significan que la IA está
reduciendo las barreras de entrada en un campo que antes estaba limitado a los
especialistas.Sin embargo, en general, los profesionales afirman que la IA acelera su capacidad
para realizar previsiones. Por ejemplo, de los miembros de organizaciones de la
sociedad civil que tienen experiencia en IA, el 43% afirma que la tecnología es
muy útil para su trabajo, mientras que el 47% de los participantes en la encuesta
del sector privado la considera moderadamente útil.
El problema de las máquinas pensantes
Sin embargo, la misma encuesta también pone de relieve una profunda inquietud
por el uso de la IA, porque sus ventajas conllevan nuevos riesgos.
La preocupación más destacada es la calidad y la fiabilidad de los resultados.
Muchos usuarios señalan que el material generado por IA les resulta superficial o
poco original, más una repetición que una revelación, lo que provoca
incertidumbre sobre en qué se puede confiar y qué requiere reelaboración.
El sesgo es otro problema importante. Los encuestados señalan el predominio de
las fuentes de datos occidentales y en inglés, lo que desvirtúa las perspectivas
globales y oscurece las señales débiles que surgen de otras regiones o contextos
culturales.
Las lagunas éticas y de gobernanza también son importantes. Muchas
organizaciones siguen careciendo de directrices claras para un uso responsable
de la IA y los profesionales del sector público, en particular, se muestran
cautelosos debido a las restricciones en materia de seguridad y confidencialidad
de los datos. Si a esto le sumamos la opacidad que caracteriza al razonamiento de
la IA, el trabajo de previsión puede convertirse más bien en un una auditoría, en la
que los profesionales dedican más tiempo a validar ideas que a imaginarlas.
Incluso los puntos fuertes de la tecnología crean nuevas dependencias. A medida
que la IA automatiza más funciones de prospectiva, los profesionales corren el
riesgo de perder el contacto con la propia intuición y la capacidad de identificar
patrones que definen la disciplina. Varios advierten de un creciente «efecto de
descalificación», es decir, la tentación de externalizar la evaluación a algoritmos
entrenados con conocimientos del pasado.
Un punto de inflexión para la prospectiva
estratégica
La encuesta de la OCDE y el Foro Económico Mundial revela un campo en vías de
transformación. Los profesionales se enfrentan ahora a varios imperativos si
quieren integrar la IA de forma ética en la práctica de la prospectiva estratégica.
Para ello, deben:• Desarrollar alfabetización en IA, especialmente en el sector público, donde
la confianza en el uso de la IA va a la zaga de la industria
• Desarrollar marcos éticos para garantizar la transparencia, la rendición de
cuentas y la integridad de los datos
• Fomentar la experimentación, como pequeños proyectos piloto y entornos
de pruebas, para explorar nuevas metodologías basadas en la IA
• Preservar la creatividad humana para tratar a la IA como un agente de
colaboración, no como un oráculo
A medida que la IA cambia el proceso de prospectiva estratégica, también
cambiará lo que significa «pensar el futuro». Las máquinas pueden trazar un mapa
del pasado y modelar probabilidades, pero el valor de imaginar alternativas, de
elegir entre futuros, sigue siendo profundamente humano.
El futuro de la previsión es híbrido
Los seres humanos nunca quedan obsoletos. La IA puede transformar la forma en
que anticipamos el cambio, pero el propósito de la previsión sigue siendo el
mismo: ayudar a las sociedades a navegar por la incertidumbre con sabiduría,
ética e imaginación.
La próxima frontera no es una mayor automatización, sino una colaboración más
inteligente. Esta tecnología puede analizar grandes volúmenes de datos y apoyar
la recopilación de información que, a su vez, permitirá a los profesionales de la
prospectiva estratégica formular mejores preguntas sobre el futuro que realmente
queremos crear.
https://es.weforum.org/stories/2025/12/como-integrar-la-ia-en-la-prospectiva-
estrategica-de-forma-responsable/
