TFM_Gregorio_Redondo

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Introducción 
 
1 ESCUELA 
TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
 
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PENSAMIENTO ESTRATÉGICO 
AUMENTADO 
TRABAJO FIN DE MÁSTER PARA 
LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE 
MÁSTER EN INGENIERÍA DE 
ORGANIZACIÓN 
 
FEBRERO 2023 
Gregorio Redondo Pinardo 
DIRECTOR DEL TRABAJO FIN DE MÁSTER: 
Rafael Ramos Díaz 
 
 
 
2 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 3 
 
Agradecimientos 
 
A mi tutor, Rafael, por ayudarme a orientar y desarrollar este trabajo. Gracias por tu tiempo, 
implicación, trabajo y dedicación. Ha sido un placer contar con tu ayuda y conocimiento 
durante estos meses., 
A mis amigos y compañeros de Máster, por demostrar que con colaboración y trabajo en 
equipo se obtienen mejores resultados. Gracias por estos años de aprendizaje, diversión y 
crecimiento. 
A mis amigos de Erasmus en Turín, por las aventuras compartidas durante esos meses. 
Gracias por hacer única esta experiencia internacional. 
A mis padres, Gregorio y Ana, y a mi hermana Eva, por haberme apoyado durante estos años 
de Máster, como siempre lo habéis hecho. Gracias de corazón por la educación que me habéis 
dado. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
“Lo único constante es el cambio” 
 Heráclito de Éfeso 
Resumen 
 
 
4 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
Resumen 
 
En este Trabajo Fin de Máster se ha estudiado el impacto que tienen los datos y la Inteligencia 
Artificial en la toma de decisiones estratégicas en las empresas. 
La metodología de trabajo se basa en el estudio de tres bloques principales: 
- Proceso Estratégico 
- Big Data 
- Inteligencia Artificial (IA) 
Se han evaluado las relaciones e impactos positivos y negativos derivados de la convivencia 
de las tres partes. 
El primer paso para lograr el objetivo del trabajo es evaluar en qué consisten los procesos 
estratégicos seguidos en el mundo empresarial. 
La toma de decisiones estratégicas representa un complejo proceso en el que los directivos 
definen una serie de objetivos a largo plazo, cuya consecución pretende el crecimiento y 
consolidación de la organización a largo plazo. Al ser decisiones orientadas al futuro, uno de 
los principales inconvenientes al que hacen frente los ejecutivos es la falta de datos e 
información sobre acontecimientos posteriores. 
El estudio realizado en torno a la evolución histórica de la estrategia demuestra una 
transformación del proceso estratégico hacia un estado menos centrado en la propia 
compañía y más consciente de los diferentes eventos externos que pueden afectar a la 
planificación estratégica empresarial. En este ámbito, los datos ya empezaban a jugar un 
papel fundamental, dónde empresas capaces de obtener valor de los datos optaban a 
mayores oportunidades de crecimiento. 
Los datos que la empresa consideraba necesarios para su toma de decisiones estratégicas 
se identificaban mediante herramientas tales como matrices de crecimiento o las cinco fuerzas 
de Porter. Su uso permite a las empresas concebir la situación actual de su organización y 
plantear hojas de ruta para el futuro. 
El impacto que tienen las decisiones estratégicas en el devenir de una empresa es muy 
elevado. Si no se cuenta con la capacidad de adaptarse a la incertidumbre y a las volátiles 
condiciones de los mercados, los planes estratégicos pueden resultar fallidos. De la lista 
Fortune 500 publicada en 1955, la cual recoge las 500 mayores empresas de Estados Unidos, 
únicamente 52 empresas siguen en ella actualmente. Esto refleja la importancia de contar con 
datos precisos que sostengan estrategias orientadas al crecimiento, o supervivencia en 
algunos caso, a largo plazo. 
En este trabajo se identifica a los avances tecnológicos como el principal factor de cambio 
tanto en el comportamiento de los consumidores como en las empresas, lo cual ha de 
influenciar a la toma de decisiones estratégicas. Esta disrupciones suponen nuevas 
tendencias y alteraciones en los mercados, las cuales se traducen en nuevas necesidades 
que pueden ser aprovechadas. 
Con el objetivo de convertir la estrategia en un proceso más continuo y dinámico, se han de 
analizar cinco bloques en los que se pueden identificar signos que denoten la necesidad de 
reinventar el proceso estratégico de la empresas. Los ámbitos de estudio son: 
- Necesidades de los clientes: Conocer la satisfacción actual de los clientes y evaluar 
potenciales necesidades a largo plazo con el objetivo de anticiparse a la competencia. 
- Posición en el mercado: Estudiar los movimientos de la competencia, así como las 
barreras y tecnologías presentes en los mercados. 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 5 
 
- Métricas de control: Establecer métricas útiles de control es clave para evaluar el 
rendimiento de la empresa, las cuales han de alinearse con los objetivos estratégicos. 
- Modelo de negocio: Un modelo que actualmente es exitoso no asegura ningún tipo 
mejora en el futuro. La falta de innovación puede convertirlo en fallido a largo plazo. 
- Habilidades y capacidades: Se ha de estudiar si el talento con el que cuenta la 
empresa es el adecuado para afrontar las futuras necesidades de los clientes. 
El estudio de estos factores es vital para conseguir una estrategia adecuada y coherente con 
los eventos futuros. 
No obstante, en los procesos de transformación estratégica se han identificado diversos 
obstáculos, siendo las decisiones que se toman en el día a día el principal impedimento para 
implantar cambios estratégicos a largo plazo. Únicamente un 25% de las empresas reconoce 
contar con estrategias de crecimiento con un horizonte superior a cinco años. Otros de los 
inconvenientes identificados son la falta de talento, la escasez de una visión coherente en el 
conjunto de la empresa o la utilización de métricas de control que no reportan valor. 
Para hacer frente tanto a estos impedimentos como a los incesantes cambios del mercado, 
se analiza el impacto de tecnologías como el Big Data y la Inteligencia Artificial en la toma de 
decisiones estratégicas, evaluando la capacidad de realizar estrategias coherentes a largo 
plazo. 
En primer lugar, se analiza el impacto que tiene el Big Data en la toma de decisiones. Se trata 
de un concepto referido a conjuntos de datos con un volumen muy elevado. 
Se puede definir mediante 5 “V”: 
- El volumen de datos disponibles es cada vez mayor. 
- La velocidad de creación y procesamiento va en aumento. 
- La variedad de fuentes heterogéneas: Datos estructurados y no estructurados. 
- La veracidad y calidad de los datos ha de comprobarse. 
- El valor obtenido del Big Data puede fomentar mejor toma de decisiones. 
El primer paso para alcanzar una mejor toma de decisiones estratégicas gracias a los altos 
volúmenes de datos es definir una estrategia de Big Data. 
Una estrategia de Big Data adecuada debe contemplar: 
1. Objetivos empresariales bien definidos, los cuales permiten hacer un uso coherente y 
específico del Big Data. 
2. Evaluar el estado actual de la empresa en cuanto a eficiencia de procesos y 
tecnologías de análisis de datos. 
3. Identificar los datos requeridos para definir una estrategia a largo plazo, los cuales 
pueden identificarse analizando cuales son los objetivos estratégicos y los casos de 
uso que más impacto positivo tendrán en el futuro. 
4. Identificar la tecnología necesaria para obtener el máximo valor de los datos, entre las 
que se encuentra la IA. 
5. Gestionar el cambio determinando cuales son las habilidades necesarias, formando a 
los empleados y recurriendoal talento externo. 
Las empresas capaces de definir una estrategia en torno a estos 5 ámbitos, reportan 
diferentes ventajas consecuencia de la implementación del Big Data. 
Una de las principales ventajas que observan dichas empresas es una mejor toma de 
decisiones estratégicas, concretamente un 70% de las empresas que implementan Big Data 
con una estrategia definida reportan dicho beneficio. Entre las otras ventajas identificadas se 
encuentra un mejor control de las operaciones, un mejor entendimiento de los consumidores 
y una mayor reducción de costes. 
Resumen 
 
 
6 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
Dichas ventajas son la consecuencia del valor del Big Data, del cual se pueden deducir 
patrones, tendencias futuras u oportunidades de crecimiento, las cuales, mediante un correcto 
uso por parte de la directiva, permiten rectificar y orientar la estrategia hacia el mercado futuro 
con más prontitud que la competencia. 
Tras el análisis del Big Data, se concluye que este tiene un impacto positivo en la toma de 
decisiones estratégicas, a pesar de los elevados costes de inversión requeridos, ya que 
permite obtener nuevas perspectivas y oportunidades que mediante la planificación 
estratégica pueden convertir en valor diferencial. 
Realizado el estudio de Big Data, en segundo lugar, se evalúa como la Inteligencia Artificial 
contribuye al proceso de toma de decisiones estratégicas. 
La IA se considera como el conjunto de algoritmos y sistemas que buscan replicar las 
cualidades y capacidades humanas. 
Se identifican tres niveles principales de la IA: 
1. Inteligencia Artificial Débil (ANI) la cual abarca la realización de determinadas tareas 
específicas mediante Machine Learning (ML). Este estado ya se ha alcanzado 
actualmente, facilitando el trabajo de los humanos mediante técnicas de aprendizaje 
supervisado, no supervisado y Deep Learning (DL). 
2. Inteligencia Artificial General (AGI) se trata de un nivel superior a la ANI, que busca 
replicar completamente el comportamiento y aprendizaje humano. Se trata de un nivel 
que no solo facilitaría el trabajo, sino que podría sustituir muchas labores humanas. 
Se estima su desarrollo para el año 2050. 
3. Super Inteligencia Artificial (ASI) la cual implicaría atributos superiores a las 
capacidades humanas, con mayor inteligencia que cualquier humano. No se espera 
antes de 2070. 
El Big Data es la principal fuente de alimentación y entrenamiento de la IA. Por lo tanto, su 
combinación mejora el aprendizaje de los sistemas de IA, creando un proceso más autónomo 
e independiente. 
Igual que se definió una estrategia de Big Data, para conseguir una implementación adecuada 
de la IA en la empresa se ha de definir una estrategia de Inteligencia Artificial. 
A continuación, se enumeran los elementos estratégicos a seguir para definir una estrategia 
de IA: 
1. Coherencia entre los objetivos empresariales y las herramientas de IA 
2. Utilizar datos externos a la organización 
3. Descomponer el modelo de IA en bloques controlables 
4. Utilizar Machine Learning como impulsor para decidir 
5. Distinguir que resultados de ML aportan valor 
Mediante la estrategia de IA se consigue identificar cuáles serán las necesidades futuras y 
como integrarlas en los diferentes algoritmos. Aquellas empresas que cuentan con una 
definición coherente cuentan con una probabilidad cinco veces mayor de obtener beneficios 
financieros que aquellas que no lo aplican. 
Una de las disyuntivas analizadas en este trabajo es la utilización de volúmenes de datos más 
reducidos (small data) en lugar de Big Data. Los conjuntos de small data, obtenidos de fuentes 
fiables, pueden resultar en datos de mayor calidad que, introducidos en los sistemas de IA, 
permiten obtener información más certera que puede convertirse en un valor diferencial para 
la empresa. 
Una de las alternativas planteadas en este trabajo es, ante la posibilidad de que algunos 
empleos se vean sustituidos por la IA, se propone como alternativa que dichas personas 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 7 
 
sustituidas puedan dedicarse a compartir su conocimiento (small data) a la IA, convirtiéndose 
en entrenadores de estos sistemas. 
Con la finalidad de que la IA sea cada vez más precisa a la hora de analizar datos y realizar 
predicciones futuras, es fundamental que exista una compartición de conocimiento entre los 
directivos y los desarrolladores/programadores de la IA. Consecuentemente, contar con el 
talento técnico adecuado es otro de los retos a los que se enfrentan las compañías. Las 
empresas que consiguen maximizar el valor obtenido de la IA también cuentan con un mejor 
talento humano. 
En el trabajo se han identificado mayores porcentajes de adopción de la IA en ámbitos como 
el marketing o el desarrollo de productos, en comparación con el contexto estratégico. 
El principal factor limitante a la hora de adoptar la IA en estrategia proviene de la elevada 
complejidad de automatizar el proceso de toma de decisiones estratégicas. Esto se debe a la 
dificultad de integrar en la IA una visión completa, realista y adecuada del contexto a la hora 
de decidir, pues existen muchos factores que influyen en este proceso. Esto supone que, a 
corto plazo, la posibilidad de que una IA sustituya a los directivos en la toma de decisiones es 
muy baja. 
Sin embargo, sí que se han identificado una serie de cualidades de la IA que contribuyen a 
una mejor planificación estratégica: 
- Inteligencia descriptiva: Facilita a los directivos establecer las relaciones causa-efecto 
de sus estrategias, gracias a detallados análisis hechos por la IA. 
- Inteligencia de diagnóstico: Permita comprender por qué ocurrieron determinados 
eventos pasados, estableciendo posibles relaciones para el futuro. 
- Inteligencia predictiva: Proporciona predicciones sobre eventos futuros, asignando 
probabilidad de ocurrencia. Esta identificación de escenario es el principal valor 
añadido que los directivos pueden obtener ante la toma de decisiones estratégicas. 
El estado actual de la IA se contempla como un complemento y apoyo a la hora de tomar 
decisiones gracias al conocimiento y perspectivas que aporta, pero aún no se cataloga como 
un sustito de los ejecutivos. 
No obstante, se prevén dos estados futuros que la IA puede alcanzar, los cuales pueden llegar 
a sustituir a los humanos: 
- Inteligencia prescriptiva: Será capaz de realizar predicciones y de proponer planes de 
acción para su consecución 
- Inteligencia cognitiva: Replicará y superará a la mente humana, mediante la AGI y ASI 
descritas anteriormente. 
En cuanto a los principales beneficios de utilizar IA en estrategia se encuentra la disminución 
de los sesgos cognitivos que aplican los ejecutivos a la hora de decidir. Esto es posible gracias 
al gran volumen de datos procesado, que puede ser comparado con las opiniones de los 
directivos, identificando posibles sesgos y haciéndoselo saber a ellos mismos, con la intención 
de conseguir una toma de decisiones más neutral, coherente y objetiva. 
Otra de las ventajas añadidas es la mayor rapidez con la que se pueden tomar las decisiones 
estratégicas, ya que la IA permite obtener perspectivas más rápido que los humanos, lo cual 
puede ser utilizado para orientar la estrategia con mayor anticipación. Unido a esta mayor 
velocidad, también se puede reportar un beneficio en términos de frecuencia. Es decir, las 
empresas pueden revisar sus estrategias de una manera más periódica, varias veces al año, 
consiguiendo la identificación de tendencias y de nuevas oportunidades que puedan 
trasladarse a modificaciones estrategias que minimicen la incertidumbre futura. 
Los directivos, conociendo los escenarios futuros más probables, pueden gestionar y priorizar 
de una manera más eficiente las inversiones necesarias para afrontar el futuro. 
Resumen 
 
 
8 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
En estetrabajo se ha analizado, de manera breve, dos caso de uso en los que la IA puede 
contribuir a una mejor toma de decisiones estratégicas. 
El primer caso estudia el uso de IA en el sector energético, concluyéndose que esta puede 
ayudar a conseguir sistemas energéticos más eficientes que contribuyan a alcanzar los 
objetivos estratégicos europeos que limitan las emisiones de carbono. 
El segundo caso analiza como la IA generativa ChatGPT es capaz de responder a las 
principales cuestiones analizadas en este trabajo, deduciéndose que esta herramienta puede 
utilizarse por las empresas como una fuente de información y conocimiento a la hora de 
desarrollar potenciales ideas estratégicas. 
En conclusión, tanto el Big Data como las diferentes herramientas de Inteligencia Artificial 
contribuyen a una mejor toma de decisiones estratégicas en las empresas. Esto es posible 
gracias, entre otros factores, a la identificación de tendencias en fases tempranas, reconocer 
oportunidades de crecimiento, minimizar los sesgos cognitivos o anticipar dinámicas en los 
mercados. 
Se concluye que, en un futuro, la Inteligencia Artificial puede llegar a sustituir a los directivos 
en la toma de decisiones. Sin embargo, existe una baja probabilidad de que esto ocurra en 
los próximos 25 años. 
Por el momento, la Inteligencia Artificial apoya eficazmente a las empresas a la hora de 
realizar planificaciones estratégicas, pero aún no cuenta con la capacidad de sustituir el 
proceso estratégico en su conjunto. 
 
 
Palabras Clave: 
Inteligencia Artificial, estrategia, toma de decisiones estratégicas, planificación estratégica, 
Machine Learning, Big Data, ventaja competitiva, proceso estratégico, pensamiento 
aumentado, algoritmos, valor diferencial. 
 
Códigos UNESCO: 
120303, 120304, 120713, 120903, 120904, 330801, 530602, 531102, 611408, 611412 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 9 
 
Índice de contenidos 
 
1. Introducción ...................................................................................................................12 
1.1 Antecedentes y motivación.....................................................................................12 
1.2 Objetivos ................................................................................................................14 
2. Investigación .................................................................................................................15 
2.1 Estrategia ...............................................................................................................15 
2.1.1 Proceso Estratégico ........................................................................................15 
2.1.2 Evolución del Proceso Estratégico. .................................................................16 
2.1.3 Impacto de las Decisiones Estratégicas ..........................................................21 
2.1.4 Factores Influyentes en la Estrategia ..............................................................23 
2.1.4.1 Signos de Reinvención Estratégica ..........................................................24 
2.1.4.2 Obstáculos en Transformaciones Estratégicas ........................................27 
2.2 Tecnologías de Datos ............................................................................................30 
2.2.1 Big Data ..........................................................................................................30 
2.2.2 Estrategia de Big Data ....................................................................................33 
2.2.3 Impacto del Big Data en la toma de decisiones ...............................................39 
2.2.3.1 Resultados de investigación .....................................................................44 
2.2.4 Inteligencia Artificial ........................................................................................47 
2.2.4.1 Tipos de IA ...............................................................................................49 
2.2.5 Relación entre IA y Big Data ...........................................................................53 
2.2.6 Estrategia de IA ...............................................................................................55 
2.2.7 Small Data e IA ...............................................................................................60 
2.2.8 Impacto de IA en toma de decisiones ..............................................................62 
2.2.8.1 IA aplicada a M&A ....................................................................................72 
2.2.9 KPIs para la IA ................................................................................................76 
2.2.10 Regulación de IA .............................................................................................79 
2.2.11 Resultados de investigación ............................................................................83 
3. Casos de uso de IA .......................................................................................................86 
3.1 IA aplicada al sector energético .............................................................................86 
3.2 IA Generativa: ChatGPT ........................................................................................93 
4. Conclusiones y resultados .............................................................................................98 
5. Líneas Futuras ............................................................................................................ 100 
6. Planificación Temporal y Presupuesto ......................................................................... 101 
6.1 Estructura de Descomposición del Trabajo .......................................................... 101 
6.2 Diagrama de Gantt ............................................................................................... 102 
6.3 Presupuesto ......................................................................................................... 103 
7. Índice de Ilustraciones y Tablas .................................................................................. 104 
7.1 Índice de Ilustraciones .......................................................................................... 104 
Resumen 
 
 
10 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
7.2 Índice de Tablas ................................................................................................... 106 
8. Bibliografía .................................................................................................................. 107 
9. Abreviaturas y Acrónimos ............................................................................................ 113 
 
 
 
Índice 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 11 
 
 
 
Introducción 
 
 
12 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
1. Introducción 
 
1.1 Antecedentes y motivación 
 
La toma de decisiones estratégicas es un pilar básico y fundamental en cualquier estructura 
organizativa, desde los pequeños negocios hasta las administraciones públicas y las grandes 
multinacionales. 
Los diferentes procesos estratégicos seguidos por las empresas a lo largo de los años les han 
permitido aprovechar nuevas oportunidades de negocio, obtener nuevos clientes, crecer 
estructuralmente mediante la adquisición o fusión de otras empresas, ganar ventajas 
competitivas o, por el contrario, quedarse estancadas y perder progresivamente poder de 
mercado. 
Consecuentemente, las distintas etapas seguidas en el razonamiento estratégico juegan un 
papel imprescindible a la hora de gestionar el futuro de una empresa. La elección de una 
alternativa frente al resto marcará el rumbo de esta en el mercado. 
Es sabido la incertidumbreimplícita que conllevan estas decisiones, así como la difícil 
reversibilidad, motivada por las elevadas inversiones económicas que requieren. Debido a su 
alta complejidad, los equipos directivos de muchas empresas tradicionalmente recurren a la 
ayuda externa de equipos especializados en estrategia que permitan definir planes 
estratégicos coherentes. 
Es aquí donde entra en juego uno de los aspectos de análisis de este trabajo: La importancia 
de anticiparse a los eventos futuros mediante una toma de decisiones estratégicas orientada 
al crecimiento a largo plazo. 
De manera progresiva con el paso de los años, la toma de decisiones estratégicas se ha visto 
proporcionalmente más influenciada y sustentada por los datos. La cantidad de datos 
generados y almacenados crece exponencialmente año tras año, convirtiendo a los mismos 
en una parte imprescindible del proceso estratégico. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Los datos, y la gestión de estos, son otra de las motivaciones principales de este trabajo. En 
la ilustración 1 se puede observar el crecimiento en el volumen de datos que han sido 
generados o replicados en todo el mundo, pasando de 16 zettabytes (ZB) en 2015 a 64 ZB en 
Ilustración 1. Volumen de datos digitales generados (zettabytes) 
[Statista] 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 13 
 
2020 y una previsión estimada de 181 ZB para 2025, lo que supone multiplicar el volumen en 
más de 10 veces en un periodo de 10 años. 
En este trabajo se analiza qué impacto tiene la generación y utilización masiva de datos, 
estudiando cómo una mayor disponibilidad de estos puede facilitar o entorpecer la toma de 
decisiones estratégicas a nivel empresarial. 
Sin embargo, el verdadero reto reside en la gestión de este ingente crecimiento. Se investigan 
aquellas herramientas de procesamiento de datos que pueden impactar en alguna fase del 
proceso estratégico, estudiando la manera en que las empresas, y en particular los directivos, 
pueden hacer un uso efectivo de estas. 
Entre las técnicas de procesamiento de datos se profundiza principalmente en la Inteligencia 
Artificial (IA), analizándose las distintas situaciones en las que herramientas basadas en IA 
faciliten no solo el análisis de datos, sino también la obtención de información y perspectivas 
que puedan ser transformadas en valor y conocimiento para las empresas. 
En el siguiente apartado se definen los objetivos y alcance de este trabajo. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Introducción 
 
 
14 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
1.2 Objetivos 
 
El objetivo principal de este Trabajo Fin de Máster es evaluar el impacto que puede tener la 
Inteligencia Artificial (IA) en la toma de decisiones estratégicas en las empresas. 
Se estudia como la IA se utiliza actualmente y cómo se utilizará en el futuro para contribuir en 
el proceso estratégico, tratándose de una investigación respecto a las tecnologías que facilitan 
dichas decisiones, identificando la relación entre ambas partes (IA y estrategia) que 
simplifiquen, automaticen, clarifiquen y, en definitiva, posibiliten una toma de decisiones 
estratégicas que minimice la incertidumbre y maximice el beneficio empresarial. 
Para la consecución de dicho objetivo se analiza, en primer lugar, los procesos estratégicos 
seguidos tradicional y actualmente. En segundo lugar, se evalúan las diferentes tecnologías 
de IA existentes para, posteriormente, estudiar el equilibrio y convivencia entre IA y estrategia. 
Se investiga la viabilidad de una coexistencia eficiente entre ambas, seguido de la 
identificación de características del proceso estratégico que deben prevalecer, así como de 
los requisitos inherentes a la IA que se impondrán en la planificación estratégica. Este análisis 
desemboca en la búsqueda de soluciones más efectivas que permitan una adecuada gestión 
corporativa en un futuro incierto marcado por una única variable constante: El cambio. 
No obstante, también se estudia si la IA será completamente sustitutiva a los procesos 
estratégicos que existen hoy en día o si será complementaria. El papel actual de los 
consultores estratégicos y de la alta dirección consiste en apoyarse en las herramientas de 
análisis masivo de datos, sabiendo sacar perspectivas e interpretaciones valiosas que guíen 
las próximas inversiones de sus empresas. Está evaluación de los roles de los puestos de la 
alta dirección, permite obtener conclusiones sobre el valor añadido que aportarán las 
personas a largo plazo, cuando la predominancia de la IA sea aún superior a la actual. 
En esta investigación se incluye también un breve caso de análisis real de la relación entre IA 
y estrategia en el sector energético: Se estudia como empresas del sector eléctrico, y otras 
industrias con alto consumo energético, pueden obtener ventajas competitivas gracias a la 
toma de decisiones estratégicas basadas en IA, evaluando los impactos positivos y negativos 
de la IA en el medio ambiente. También se dedica un breve apartado al estudio de la 
Inteligencia Artificial Generativa ChatGPT. 
En definitiva, se trata de una investigación a priori, compleja, debido a la novedad y falta de 
estudios que relacionen ambos temas, pero cuyo propósito es confirmar en qué medida 
contribuye la IA a la toma de decisiones estratégicas a alto nivel, evaluando ventajas y 
desventajas, así como la hoja de ruta que permita maximizar las mejores cualidades de ambos 
en los próximos años. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 15 
 
2. Investigación 
 
Conocidos los objetivos de este trabajo, es preciso realizar una detallada investigación que 
enmarque y defina la situación actual, y pasada, tanto de los datos y la Inteligencia Artificial, 
como de la toma de decisiones estratégicas. 
En este bloque se analiza la evolución de los tres principales objetos de estudio, lo que permite 
tener una base de conocimiento para, posteriormente, profundizar en las relaciones entre IA 
y estrategia, con el fin de desarrollar una investigación rigurosa y profunda que genere nuevo 
conocimiento sobre la temática. 
 
2.1 Estrategia 
 
2.1.1 Proceso Estratégico 
 
La toma de decisiones estratégicas se enmarca en un complejo proceso en el que las 
empresas, y particularmente los directivos, especifican los objetivos empresariales a medio y 
largo plazo. 
En ellas se fijan unos resultados (financieros, organizativos, salariales, económicos…) que 
deben alcanzarse para el crecimiento, expansión y continuidad de la organización. El futuro 
de una organización depende de una buena gestión estratégica que permita posicionarse 
correctamente en su mercado actual, expandirse a nuevos mercados o incluso apostar por 
nuevas líneas de negocio. Esto implica, con carácter general, grandes desembolsos de 
recursos, tanto económicos como humanos. 
Como se profundiza más adelante, la estrategia guía el bienestar de la empresa, del cual 
participan no solo los clientes de esta, sino también sus empleados, accionistas y terceras 
partes interesadas, velando cada parte por sus propios intereses. 
Al tratarse de decisiones orientadas hacia el futuro, el principal problema actual, y pasado, al 
que se enfrentan los “estrategas” es la falta de datos e información sobre el comportamiento 
de los acontecimientos futuros. Esto implica que se tomen decisiones bajo elevados niveles 
de incertidumbre, los cuales se analizan en este trabajo si disminuyen mediante tecnologías 
de IA. 
A diferencia de las decisiones operativas que marcan el día a día y rutina de una empresa, 
las decisiones estratégicas son difícilmente reversibles en el corto plazo. Este es uno de los 
motivos por los que las organizaciones recurren a las consultoras estratégicas, con el fin de 
obtener experiencia por su parte y minimizar la incertidumbre en la medida de lo posible. 
La llegada de la IA puede hacer más certerala labor de los consultores estratégicos, pero 
también puede que sea adoptada internamente en las empresas facilitando directamente la 
labor de la cúpula directiva, prescindiendo en cierta parte de apoyo externo. Por tanto, se ha 
de analizar las posibles sinergias en la toma de decisiones estratégicas gracias a la 
implantación de la IA en la empresa. 
A continuación, se detalla cómo han evolucionado los procesos estratégicos en las últimas 
décadas, permitiendo establecer posteriormente una posible relación entre el uso de 
tecnologías de análisis de datos y una toma de decisiones estratégica más certera. 
 
Investigación 
 
 
16 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
2.1.2 Evolución del Proceso Estratégico. 
 
Con el objetivo de comprender cuál ha sido la evolución seguida por las empresas en materia 
de estrategia, en este apartado se estudian y evalúan aquellos modelos que han sido 
utilizados a lo largo de los años. De esta forma, se pretende obtener los pros y contras de 
cada uno, facilitando el acercamiento a un posible marco estratégico que establezca unos 
primeros requisitos para alcanzar el máximo valor de la Inteligencia Artificial. 
De manera simplificada, la evolución del pensamiento estratégico se clasifica en 4 periodos: 
- Primer periodo: A principios del siglo XX, la visión estratégica consistía en fijar un 
presupuesto financiero para cada uno de los departamentos de la empresa y controlar 
su cumplimiento, sin entender la organización como una realidad conjunta afectada 
por diversos factores. 
 
- Segundo periodo: En torno al año 1950, la estrategia empresarial deja parcialmente 
de lado la visión cortoplacista y se opta por intentar anticiparse a acontecimientos 
futuros, creando planes en los que se contemplan posibles escenarios (pesimistas, 
optimistas…) que den respuesta a esas incertidumbres. Sin embargo, esto abocaba a 
los responsables de cada departamento a buscar únicamente respuestas para 
justificar su desempeño contra lo planificado. 
 
- Tercer periodo: Es a principios de los 80 cuando la alta dirección apuesta por una 
estrategia más globalizada y competitiva. Los extensos análisis sobre los 
competidores y el mercado convierten al pensamiento estratégico en una actividad 
más dinámica e influida por muchos factores antes obviados. Toman importancia 
corrientes de pensamiento como la de Peter Drucker, que anticipo las Tecnologías de 
la Información y la Comunicación (TIC) como uno de los factores más influyentes en 
la sociedad y mercados del futuro. En su momento lo llamó “revolución informática”, 
reconociéndola como el principal factor de cambio en la sociedad y manifestando la 
necesidad de adoptarlo en las empresas. Este pensamiento guarda relación con uno 
de los objetivos de este trabajo: Analizar si las tecnologías de datos facilitan la toma 
de decisiones estrategias, ya que adoptarlas no garantiza la supervivencia de la 
empresa, pero no contar con ellas puede suponer la desaparición. 
 
- Cuarto periodo: A comienzos de los 2000 surgen los métodos que más se conocen 
hoy en día, los cuales se basan en comprender la situación de la empresa y de los 
competidores del mercado para, a partir de ellos, obtener aprendizajes y conocimiento. 
Se analizan las oportunidades, amenazas, fortalezas y debilidades de la empresa con 
la conocida matriz FODA, cómo se explica más adelante. Este tipo de análisis sirve de 
soporte para evaluar la capacidad empresarial y consecuentemente fijar unos objetivos 
estratégicos. 
A lo largo de estas cuatro etapas, fueron surgiendo diferentes fórmulas y métodos estratégicos 
que pretendían facilitar la toma de decisiones estratégicas. 
Una de las principales líneas de pensamiento estratégico surgió de la mano de Igor Ansoff. 
En pleno desarrollo del segundo periodo, Ansoff apostaba por una visión más focalizada en 
el mercado y no exclusivamente en la propia empresa, como ocurría mayoritariamente hasta 
entonces. Fruto de su conocimiento surgió la también conocida hasta hoy como Matriz de 
Ansoff. 
El mantra detrás de está matriz es “Evoluciona o serás olvidado”, manifestando que aquellas 
empresas que no sean capaces de adaptarse a los cambios del mercado pueden verse 
afectadas. 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 17 
 
En la ilustración 2 puede observarse la matriz, cuyo principal objetivo es facilitar el 
razonamiento estratégico de la empresa respecto a posibles oportunidades del mercado, 
identificando las opciones que tienen mayor probabilidad de fomentar el crecimiento. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
La búsqueda de la estrategia más adecuada se centra en el análisis de 2 variables principales: 
- Producto y mercado 
Dependiendo de si el producto es novedoso o no, y de igual manera para el mercado, se 
establecen 4 tipos de estrategia. Previamente a determinar la estrategia, se ha de realizar un 
análisis profundo sobre los productos que ofrece la empresa, recabando datos de precio, 
volumen de ventas o funcionalidades. De igual manera con el mercado, recoger los máximos 
datos posibles sobre preferencias, edades, tendencias futuras, segmentación…maximizará la 
certeza a la hora de elegir una estrategia. 
El objetivo es entender a los clientes y su relación con el mercado. Aquellas empresas 
capaces de detectar información “oculta” en los datos, u obtener perspectivas futuras gracias 
a contar con una mayor base de datos, acertaron con la estrategia adecuada, anticipándose 
a las tendencias venideras. El hecho de interpretar correctamente los datos en dicha época, 
aunque se realizara de una forma mucho más manual y lenta en comparación con hoy en día, 
pone de manifiesto el objetivo de este trabajo: Aquellas empresas capaces de obtener el 
máximo valor procesando los datos dirigieron a la empresa, mediante planificación 
estratégica, en el rumbo adecuado. 
Continuando con el análisis de modelos utilizados durante estas épocas, cabe destacar la 
Matriz de crecimiento de Boston Consulting Group (BCG). Surgió durante los años 70, de la 
mano del entonces presidente Bruce Henderson. 
Con ella se pretende evaluar los diferentes productos y servicios que ofrece una empresa, 
con el objetivo de determinar cuáles son los más rentables. Se debe considerar la influencia 
de dos variables: 
- Cuota de mercado 
- Crecimiento del mercado 
Como se puede observar en la ilustración 3, la matriz permite clasificar los productos en cuatro 
categorías distintas, en función de la cuota actual de mercado que tiene la empresa y la tasa 
de crecimiento que se estima del mercado. 
 
 
Ilustración 2. Matriz de Ansoff [Ondho] 
Investigación 
 
 
18 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ilustración 3. Matriz BCG [UNIR] 
 
Se distinguen 4 categorías: 
- Productos perro: Aquellos productos que para la empresa representan un porcentaje 
bajo del total de ventas en ese sector, sumado a un crecimiento estancado en la 
demanda de dicho producto. La principal línea de estrategia debe centrarse en 
deshacerse eficientemente de ellos y dedicar recursos a los otros productos. 
 
- Productos vaca: Son productos estables, que generan ingresos considerables para la 
empresa pero que sin embargo no se espera un crecimiento de su demanda. Una vez 
identificados, se ha de minimizar al máximo los costes de producción de estos. 
 
- Productos interrogante: Su potencial crecimiento en el mercado puede permitir que, 
mediante una estrategia adecuada, estos productos se conviertan en productos 
estrella. Sin embargo, al representar un bajo volumen de ingresos para la compañía, 
pueden derivar a productos perro si la evolución no es positiva. 
 
- Productos estrella: Son la consecuencia de productos/servicios que generan mucho 
volumen de facturación y que cuentan con una proyección de crecimiento ascendente. 
Desde la cúpula directiva deben dedicarse recursos a analizar y guiar laestrategia de 
esta serie de productos, para mantener y ampliar la cuota de mercado. 
 
Tras el análisis de la Matriz de BCG, se concluye que no solo es importante tener fuentes de 
datos que cuantifiquen la rentabilidad de los productos sino también contar con las 
herramientas necesarias que permitan la interpretación más adecuada para el futuro de la 
empresa. En los años 70, tanto la obtención de datos como el procesado de esos datos, era 
un reto que enfrentaban las compañías. Hoy en día, el reto es el mismo, pero las opciones y 
volúmenes disponibles son infinitamente superiores. Más adelante se analiza si el aumento 
en el número de datos facilita o dificulta la obtención de conclusiones, surgiendo la disyuntiva 
entre Big Data y el “Small but Useful Data”. 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 19 
 
Otra de las herramientas tradicionalmente utilizada durante el proceso estratégico es el 
análisis de las 5 fuerzas de Porter, el cual surgió en los años 80 de la mano de Michael Porter. 
Este modelo permite analizar la competencia que existe dentro de un mercado, en el cual 5 
fuerzas competitivas facilitan la determinación de una estrategia de negocio que pueda 
resultar rentable. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
A continuación, se describen brevemente las fuerzas mostradas en la Ilustración 4: 
- Poder de negociación de los clientes: El cliente tiene la capacidad de decidir a qué 
empresa comprar. Si los clientes se organizan pueden elevar las exigencias de precio 
y calidad. 
- Amenaza de nuevos competidores: Las barreras de entrada en el mercado pueden 
facilitar o dificultar el ingreso de nuevas empresas. Por ejemplo, si las barreras de 
entrada con relación a la inversión en tecnología son bajas, es más probable que haya 
nuevos entrantes que generen competencia. Una estrategia adecuada permitirá 
aumentar el número de barreras. 
- Poder de negociación de los proveedores: Analizar la influencia que tiene la empresa 
sobre los proveedores es clave para definir la estrategia. Si el volumen de compra 
representa una gran parte de los ingresos del proveedor, el margen de influencia a la 
hora de negociar descuentos será superior. 
- Amenaza de productos sustitutos: Realizar controles y evaluaciones sobre posibles 
productos que puedan influir en las ventas de una empresa es fundamental para poder 
anticipar posibles cambios y reorientar a estrategia. Una adaptación tardía puede 
suponer la desaparición de la organización. 
- Rivalidad Competitiva: A mayor número de competidores mayor será la dificultad para 
retener a los consumidores. Por ello, herramientas como la IA que permitan crear una 
propuesta de valor diferencial, pueden jugar un papel determinante en las empresas. 
Una vez conocidas las diferentes herramientas que se han utilizado a lo largo de los años, se 
ha de sopesar si realmente son fáciles de gestionar, pues su utilización y efectividad se 
alimentan de una fuente, comúnmente, difícil de manejar: Los datos. 
Tradicionalmente, los datos han sido fuentes de información y de conocimiento, pero la 
obtención de estos no es trivial y mucho menos su interpretación. Durante el siglo XX se 
evaluó el uso de las herramientas por parte de las empresas a la hora de obtener valor para 
Ilustración 4. Las 5 Fuerzas de Porter [marketingandweb] 
Investigación 
 
 
20 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
definir estrategias, apreciándose unos resultados positivos en la mayoría de los casos. Sin 
embargo, el paradigma actual y futuro no puede nutrirse únicamente de estas herramientas, 
sino que debe enfocarse en herramientas de Business Intelligence (BI), Big Data, Machine 
Learning (ML) y diversos instrumentos de IA. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 21 
 
2.1.3 Impacto de las Decisiones Estratégicas 
 
En este apartado se analiza cómo las diferentes decisiones estratégicas influyen en el devenir 
de la empresa, evaluando la importancia de anticiparse a las volátiles condiciones que surgen 
en el mercado. 
Es conveniente remarcar la importancia que tiene, especialmente en el siglo XXI, la capacidad 
de adaptación a los cambios. Acorde a datos recabados en la conocida lista “Fortune 500”, la 
cual recoge las mayores 500 empresas de Estados Unidos, de la lista original de 500 
empresas publicada en 1955 únicamente siguen presentes 52 compañías, entre las que 
destacan: 3M, Boeing, Coca-Cola, General Electric, General Motors, IBM, Pfizer o P&G, entre 
otras. 
Estos datos reflejan la entrada de 448 nuevas empresas en un lapso de 67 años, aunque la 
salida de empresas de la lista original se aceleró significativamente en los últimos 35 años. El 
90% de las empresas originales probablemente no contó con las herramientas y personas 
adecuadas que supieran anticipar los cambios, tanto de las nuevas demandas como de las 
tecnologías, derivando en estrategias fallidas que, inevitablemente, supusieron pérdida de 
cuota de mercado, ser adquiridas o incluso la quiebra. 
Los datos anteriores ponen de manifiesto la importancia de contar con estrategias adecuadas, 
las cuales vienen soportadas no solo por la utilización de tecnologías que faciliten el análisis 
sino por directivos y ejecutivos capaces de convivir eficazmente con ellas. Por ejemplo, 
empresas como Pfizer han sabido adquirir compañías que contribuyeran al crecimiento y 
consolidación de sus ventas. 
Se estima que para el año 2080, la mayoría de las empresas presentes en la lista Fortune 500 
serán empresas nuevas que desempeñen su actividad en industrias emergentes que todavía 
aún se desconocen. Desde el punto de vista económico, esta alta rotación de empresas se 
puede interpretar como una señal positiva de alto dinamismo e innovación en los mercados, 
donde la competitividad es cada vez más exigente y global. Consecuentemente, como 
sostenía el filósofo griego Heráclito: “Lo único constante es el cambio”, estas variaciones 
incesantes en el mercado suponen un verdadero reto para los responsables de implementar 
las estrategias en sus empresas. 
Estimaciones similares afectan al índice bursátil Standard & Poor’s 500 (S&P 500), dónde en 
1965 la permanencia media de una empresa en el índice se fijaba 33 años, reducida a 20 
años en los noventa y estimada en menos de 15 años a partir de 2025. Esto supone que, 
siguiendo la tendencia, la mitad de las empresas presentes en S&P habrán sido remplazas 
para 2025. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ilustración 5. Permanencia media de una empresa en S&P 500 [Innosight, 2021] 
Investigación 
 
 
22 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
En la ilustración 5 se puede apreciar la evolución de la esperanza de permanencia, en años, 
de una empresa en el S&P 500 desde el año 1965 hasta el 2030. 
De manera opuesta a la tendencia bajista en el número de años de permanencia, el número 
de fusiones y adquisiciones, M&A (Mergers & Acquisitions) por sus siglas en inglés, sigue una 
tendencia al alza, como se observa en la ilustración 6. 
 
 
Ilustración 6. Número de M&A 1985-2019 [IMAA, 2021] 
 
Las barras azules representan el número de M&A realizadas anualmente a nivel mundial, 
mientras que la curva negra representa el valor total de las mismas. En el año 1995 se 
realizaron en torno a 20 mil M&A por un valor total de 1 trillón de dólares, 20 años después, 
en 2015, se llevaron a cabo 47 mil M&A valoradas en 4.8 trillones de dólares. 
De este gráfico se deduce que el número de transacciones anuales ha seguido una tendencia 
creciente a lo largo de los años, pero el valor total de las mismas no es proporcional a este: 
- Año 2015: 47 mil M&A, 4.8 trillones de dólares. 
- Año 2019: 49 mil M&A, 2.8 trillones de dólares. 
A pesar de haber tenido un 4% más de transacciones, el valor total fue un 42% inferior. 
Tanto la caída del tiempo medio de permanenciaen los índices más importantes del mundo 
como el aumento en el número anual de fusiones y adquisiciones, viene influenciado por un 
sinfín de cambiantes factores. Sin embargo, se han de interpretar ambas tendencias como 
consecuencia de las decisiones estratégicas que se tomaron en las empresas. 
Una de las maneras tradicionales de superar posibles alteraciones a nivel estratégico ha sido 
mediante las M&A. Una adquisición puede venir motivada por varios factores: adquirir clientes 
de otros mercados, apostar por nuevos modelos de negocio o también adquirir los 
conocimientos que tienen los empleados de una determinada empresa por considerarlos 
vitales para el crecimiento futuro. 
La integración de la IA para la toma de decisiones en materia de fusiones y adquisiciones se 
evalúa en puntos posteriores. 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 23 
 
2.1.4 Factores Influyentes en la Estrategia 
 
En este apartado se estudian los avances tecnológicos como el factor principal de cambio 
tanto en el comportamiento de los consumidores como en los productores, y cómo las 
decisiones estratégicas se ven influenciadas por estos. 
Las altas exigencias surgidas desde la demanda, los clientes, unidos a una alta competencia 
dónde cada vez los avances tecnológicos y operativos son más eficientes y complejos, 
convergen en la necesidad de redefinir la estrategia como un proceso mucho más dinámico y 
continuo. Las estrategias rígidas y orientadas a un posicionamiento estático están avocadas 
al fracaso en un contexto dónde se producen cambios sustanciales con alta frecuencia. 
Como se hacía referencia en el punto anterior, al ritmo de reemplazo actual, la mitad de las 
empresas actuales del S&P 500 serán sustituidas en los próximos 10 años. Entre las 
empresas que han salido en los últimos 7 años destacan Dell, Heinz o The New York Times. 
Entre las entrantes se encuentran Netflix, PayPal o Trip Advisor. Esto supone un reto tanto 
para las cúpulas directivas como para los consultores de estas, los cuales deben ayudar a 
mantener el control de la empresa ante la volatilidad y turbulencia del contexto actual. 
Las principales razones por las que las empresas salen de la lista son: 
- Empresas que crecen más rápido. 
- Start-ups disruptivas. 
- Son fusionadas o adquiridas por otra empresa. 
Estas razones no son sino la consecuencia de una estrategia adecuada en algunos casos o 
fallida en otros. Para entender el éxito estratégico de algunas compañías, se ha de estudiar 
el modus operandi de estas. 
El comportamiento actual de los mercados es muy distinto al de hace 50 años. Aplicar los 
modelos de negocio existentes a nuevos mercados únicamente puede acarrear la pérdida de 
una oportunidad que permita a la empresa anticiparse al resto de compañías y generar una 
propuesta de valor diferencial. 
La incapacidad de responder y adaptarse hoy a nuevos competidores que surgen en 
segmentos donde el margen de beneficio es muy ajustado, así como la inversión en 
segmentos dónde el crecimiento es nulo (o negativo), son aspectos que se han de contemplar 
con una estrategia enfocada al futuro. 
Con el fin de que una empresa se asegure el crecimiento a largo plazo, surge la necesidad de 
reinventarse. La responsabilidad de esta reinvención recae, mayoritariamente, sobre la alta 
dirección, desde la cual se debe establecer una serie de métodos y herramientas que permitan 
la detección de los siguientes acontecimientos: 
- Alteraciones en los mercados en los que la empresa está presente, ya venga dado por 
un cambio en la cartera de clientes o cualquier otro movimiento que pueda derivar en 
pérdida de poder de la empresa. 
- Señales de potenciales tendencias emergentes en cualquier mercado, ya que pueden 
ser analizadas y aprovechadas en favor de la empresa. 
Sin embargo, la detección de estos acontecimientos no es un hecho trivial. A continuación, se 
analiza un marco de estudio que permite identificar cuando una empresa necesita 
reinventarse y cómo puede hacerlo eficientemente mediante diferentes tecnologías. 
 
 
Investigación 
 
 
24 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
2.1.4.1 Signos de Reinvención Estratégica 
 
Una estrategia que no evoluciona con el paso del tiempo no es un síntoma de estabilidad a 
largo plazo. En este apartado se estudia cuáles son las señales que la cúpula directiva debe 
interpretar como amenazas a la supervivencia de la empresa. 
Las decisiones estratégicas conllevan grandes cambios, desde cambiar el modelo de negocio 
o los productos estables de una empresa, hasta la inquietud que genera en los empleados, 
inversores y los propios clientes. Son decisiones complejas que naturalmente llevan implícito 
un alto riesgo, tanto de éxito como de fracaso. Por ello, es clave que desde las posiciones 
estratégicas se sepa cuando es el momento adecuado para promover grandes cambios y 
reinvenciones, es decir, transformaciones en la estrategia. 
Cuando una empresa no muestra signos de debilidad, es constante en sus ventas y los 
indicadores no reflejan ningún síntoma preocupante, se vuelve aún más complicado aceptar 
un posible cambio estratégico. La tendencia natural es la procrastinación; posponer el cambio 
hasta que verdaderamente se aprecien señales de debilidad. Sin embargo, retrasar la 
innovación en las decisiones estratégicas puede condenar a la empresa, como bien conocidos 
son los casos de Nokia o Blockbuster, donde las disrupciones tecnológicas engulleron su 
estrategia estática y reactiva. 
En el artículo “Flipping the Odds of Digital Transformation Success” (BCG, 2020), se cuantifica 
lo mencionado en el párrafo anterior: El 80% de los ejecutivos reconoce la necesidad de 
adoptar tecnologías que les ayuden a su transformación, pero únicamente un 30% lo consigue 
de manera exitosa. También se sostiene que las empresas capaces de incorporar en su día 
a día tecnologías como la IA o la computación cuántica, tienen tasas de crecimiento continuo 
frente a aquellas que no son capaces de aprovecharlas. 
Previo a analizar como la IA y demás tecnologías contribuyen a las decisiones estratégicas, 
se han de estudiar cuales son los signos que pueden denotar una inestabilidad en la empresa, 
y como los estrategas y la ejecutiva puede ser capaz de anticiparse a posibles disrupciones 
aplicando los cambios necesarios. 
Los cinco pilares a analizar son los siguientes: 
1. Necesidades de los clientes 
 
Es fundamental conocer si las necesidades de los clientes futuros son las mismas que 
las actuales, o por el contrario y más probable, son distintas. Para identificar si existe 
riesgo de cambios en los clientes, se ha de lanzar una serie de preguntas a los 
siguientes grupos: 
 
- Clientes más rentables 
- Clientes menos rentables 
- Clientes de otras empresas, pero no de la propia 
 
La información que la empresa debe recabar no es simplemente feedback sobre sus 
propios productos y servicios, sino encontrar cuales son las necesidades que gustarían 
ver cubiertas a nivel de utilidad y emocional. Para ello, se recomiendan las siguientes 
cuestiones: 
 
- ¿Qué necesidades no están cubiertas en cada grupo? 
- ¿Tienen necesidades novedosas los clientes de otras empresas? 
- ¿Son fieles a los productos de la empresa o propensos a buscar otras 
opciones? 
- ¿Las nuevas tecnologías facilitarían cubrir dichas necesidades? 
 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 25 
 
Esta última pregunta es clave, ya que implica a todas las anteriores. En siguientes 
apartados se estudia como las tecnologías contribuyen a analizar las necesidades 
futuras de los clientes y, consecuentemente, contemplar estrategias orientadas al 
cumplimiento de estas. 
 
Un buen ejemplo es el caso de Nestlé. En el año 2000 decidió cambiar su estrategia, 
la cual estaba orientada a productos de chocolate, lácteos y bebidas que 
representaban más del 70% de sus ingresos, pasando a una estrategia que apostase 
tambiénpor productos saludables. Este cambió de rumbo surgió desde la alta 
dirección, dónde se percibió a tiempo el riesgo de dejar de servir a potenciales clientes 
en el futuro. La estrategia fue acertada; hoy en día los productos tradicionales de la 
compañía representan el 40% de sus ingresos. 
 
En definitiva, sin una estrategia orientada al futuro, las necesidades venideras pueden 
no estar cubiertas, facilitando la entrada de empresas capaces de anticiparlas. 
 
2. Posición en el mercado 
 
Ser el primero en ofrecer un producto no es sinónimo de éxito a largo plazo. La cartera 
inicial de clientes puede verse mermada si hay empresas compitiendo en tu industria 
a un menor precio. Estudiar los movimientos de la competencia es un factor 
fundamental a la hora de definir la estrategia. Desde competidores directos a los 
propios proveedores y sin dejar de lado a las start-ups. 
 
Las siguientes preguntas facilitan el diagnóstico de la situación empresarial: 
 
- ¿Las barreras de entrada (regulación, tecnología…) disminuyen con el tiempo? 
- ¿Existen tecnologías novedosas que puedan reducir el coste de producción en 
el mercado? 
Controlar el valor que aporta la empresa en la industria toma especial relevancia ante 
la entrada de nuevos competidores, los cuáles pueden incluso ser proveedores 
actuales de la empresa. 
3. Métricas de control 
 
Establecer Key Permorfance Indicators (KPIs) es un requisito obligatorio para controlar 
y evaluar el rendimiento de la empresa. No obstante, no utilizar las métricas adecuadas 
pueden soterrar problemas que se han de afrontar. 
 
Los cambios de estrategia empresarial deben ir de la mano de nuevos KPIs que 
verdaderamente evalúen los aspectos clave para el futuro de la empresa. Un error 
común es mantener aquellas métricas que en el pasado resultaron útiles para la toma 
de decisiones, lo cual puede ser peligroso y llevar a errores de interpretación. 
 
Es de vital relevancia contar con métricas que estén alineados con los aspectos que 
los clientes valoran más, no se debe aislar el volumen de unidades vendidas sino 
también cuantificar la satisfacción del cliente. El rendimiento y la calidad que los 
consumidores esperan de un servicio puede no ser la misma hoy que en cinco años. 
Acertar con los KPIs de los clientes es igual de crucial que los indicadores financieros 
y operativos. 
 
Al margen de las métricas tradicionales, en este trabajo se estudia qué KPIs son útiles 
para medir el éxito de utilización de la Inteligencia Artificial en sus decisiones 
estratégicas, lo cual está llamado a ser un elemento de control habitual en los próximos 
años. 
Investigación 
 
 
26 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
4. Modelo de negocio 
 
Al igual que en los tres puntos anteriores, un modelo de negocio que actualmente es 
exitoso no implica que lo vaya a seguir siendo en el futuro. La falta de innovación en 
el business model probablemente vuelva inservible el modelo actual a largo plazo. 
 
Un buen ejemplo es el caso de Netflix. A principios de los 2000 su modelo de negocio 
consistía en enviar directamente a domicilio los diferentes DVDs, evitando así contar 
con tiendas físicas, como era la situación de Blockbuster. Sin embargo, Reed Hastings, 
director ejecutivo de la compañía, a pesar del éxito empresarial que estaba 
aconteciendo, fue capaz de apreciar oportunidades de crecimiento en otro modelo de 
negocio: Contenido bajo demanda o streaming. 
 
Su estrategia anticipada permitió a Netflix transformar completamente su modelo de 
negocio en el momento adecuado, incluso teniendo en cuenta que, tras el anuncio, 
muchos clientes tradicionales cancelaron la suscripción que tenían para el servicio de 
DVDs. El resultado de este cambio de estrategia ya es conocido. 
 
Una buena práctica para identificar posibles alteraciones en el mercado es analizar los 
siguientes aspectos: 
 
- Competidores que tienen un modelo de negocio distinto 
- Análisis de impacto en la estrategia (propuesta de valor, inversiones, 
crecimiento…) si se produjeran cambios en el mercado actual. 
 
En conclusión, realizar a tiempo cambios en la estrategia y en el modelo de negocio 
puede multiplicar el crecimiento de la empresa. Para ello, en próximos apartados se 
evalúan las diferentes maneras en que una empresa puede servirse de tecnologías de 
IA para obtener recomendaciones estratégicas sólidas. 
 
5. Habilidades y capacidades 
 
Se trata del quinto elemento a tener en cuenta en tiempos de cambio. Una vez 
identificados las diferentes fuerzas que pueden hacer cambiar a los clientes, mercado, 
KPIs y modelo de negocio, se ha de considerar si las capacidades y habilidades con 
las que cuentan los empleados de la empresa son las correctas para el crecimiento de 
la organización. 
 
Identificar qué habilidades serán necesarias para satisfacer la demanda futura de los 
clientes es fundamental para tomar decisiones tanto de formación interna de los 
empleados actuales como de contratación de talento externo. 
 
Esta responsabilidad no debe delegarse únicamente al departamento de recursos 
humanos, sino que debe ser un objetivo común a la directiva de la empresa. 
Posteriormente se evalúa si la IA contribuye en la identificación de déficit de 
habilidades, así como en la adquisición de nuevas capacidades. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 27 
 
2.1.4.2 Obstáculos en Transformaciones Estratégicas 
 
Los continuos cambios disruptivos en los mercados, incentiva a las empresas a promover 
nuevas decisiones estratégicas. El artículo “Turbulence Ahead for Large Organizations” 
recoge encuestas a directivos de casi 100 compañías multinacionales en relación con la 
necesidad de cambiar sus modelos de negocio. En la ilustración 7 se recogen las respuestas. 
 
 
Ilustración 7. Opinión de directivos sobre la necesidad de cambiar el modelo de negocio [Innosight] 
 
El 66% están de acuerdo con que deberían cambiar los principales productos y servicios que 
ofrece su empresa. Sin embargo, a pesar de reconocer esta necesidad, se encuentran con 
una serie de impedimentos que limita la capacidad de adaptación. Los principales obstáculos 
son los recogidos en la ilustración 8. 
 
 
Ilustración 8. Principales obstáculos para cambiar la estrategia 
 
Se observa que el 40% de los encuestados reconoce que las decisiones que se toman en el 
día a día les impiden implantar los cambios estratégicos establecidos. Un 24% afirma que la 
falta de una visión coherente de cara al futuro es otro de los contratiempos, la cual viene 
motivada por la falta de imaginación. El resto de las respuestas, en color verde, giran en torno 
a la escasez de ideas, bien por no tener el talento correcto y/o sistemas que fomenten la 
innovación. En el bloque de IA, se estudia como herramientas de IA pueden contribuir a la 
generación de ideas, analizando en particular el reciente lanzamiento del chatbot ChatGPT y 
su potencial aportación de valor a la planificación estratégica 
Investigación 
 
 
28 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
Estos obstáculos convierten la estrategia de muchas empresas en planes cortoplacistas, a no 
más de cinco años, sin propuestas de crecimiento y focalizados mayoritariamente en los 
pequeños obstáculos del día a día. 
Únicamente un 24% de las empresas reconoce tener estrategias de crecimiento con un 
horizonte superior a 5 años. Como se apunta en este mismo artículo, las modificaciones de 
estrategia implican normalmente más de cinco años para verse realizadas y rentabilizadas, 
por lo que se asume que este 24% tiene mayor probabilidad de adaptarse más rápido a las 
disrupciones de la economía. 
Sin embargo, el dato que se considera más notorio de cara al estudio llevado a cabo en este 
trabajo es el hecho de que casi un 35% de los ejecutivos afirma no tener procesos que les 
permitan plantear estrategias de crecimiento fiables. Posteriormente y en relación con el 
objetivoprincipal del trabajo, se valora si la Inteligencia Artificial es capaz de solventar este 
problema, generando estrategias fiables y razonables a ojos de los directivos. 
Este análisis es fundamental debido a que en los próximo años la volatilidad será aún mayor 
a la actual, pasando a tener un papel crucial la velocidad con la que se toman e implantan 
nuevas decisiones estratégicas. Los ejecutivos encuestados afirman lo siguiente con respecto 
a la capacidad de cambio que tienen sus empresas en respuesta a disrupciones en el 
mercado: 
- Un 54% reconoce tener un ritmo inferior al mercado. 
- Un 26% sostiene poseer un ritmo similar. 
- Un 16% afirma moverse con mayor celeridad. 
Previo a estudiar la relación entre uso de IA y empresas que consiguen tener un ritmo de 
adaptación superior al del mercado, se analizan cuando son las claves de las empresas que 
alcanzan el éxito con estrategias a largo plazo. 
 
 
Ilustración 9. Motivos de transformaciones de estrategia exitosas [Innosight] 
 
La razón de mayor peso, como se aprecia en la ilustración 9, es un ambiente empresarial 
donde existe un liderazgo comprometido. Por ello, como se menciona al principio de este 
trabajo, en el caso de que una empresa utilice IA para la toma de decisiones estratégicas, 
debe existir un compromiso y conexión entre los expertos en estas tecnologías y la directiva, 
de manera que se maximicen los conocimientos de todas las partes involucradas. 
El segundo motivo, como se vio en el apartado anterior, es contar con mecanismos que guíen 
y supervisen la nueva estrategia, utilizando KPIs adecuados para las nuevas situaciones. 
Otro de los motivos, no mencionado hasta ahora, es la necesidad de contar siempre con los 
fondos necesarios, es decir, transmitir la confianza suficiente a los inversores para que estén 
dispuestos a participar en los proyectos. Las diferentes fuentes de financiación es otro de los 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 29 
 
aspectos claves a la hora de implantar decisiones estratégicas basadas en IA, ya que se ha 
de hablar y negociar con los inversores los diferentes impactos que puede tener el uso de la 
misma en el rendimiento de la empresa. 
Cómo conclusión a este apartado es un hecho probado analíticamente que aquellas 
compañías comprometidas con una estrategia de crecimiento a largo plazo, en la cual se 
invierte en nuevos mercados y se abandonan aquellos no rentables, tienen mayores 
probabilidades de sobreponerse a las disrupciones tecnológicas y económicas que surgen en 
los mercados. Es fundamental que los líderes responsables de la estrategia cuenten con la 
capacidad de detectar aquellas síntomas de decadencia, pero también encontrar el camino a 
seguir por la empresa en el futuro. 
Este análisis da paso al siguiente gran bloque de este trabajo: Los datos y las tecnologías de 
tratamiento de datos. Conocida la incertidumbre inherente al futuro de los mercados se ha de 
analizar como tecnologías como la Inteligencia Artificial pueden contribuir a minimizarla, 
aportando una estrategia coherente de crecimiento continuo. El reto de gestionar los datos y 
sus herramientas desde la alta dirección es objeto de estudio de los próximos apartados. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Investigación 
 
 
30 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
2.2 Tecnologías de Datos 
 
En este bloque se realiza una investigación sobre las diferentes tecnologías de datos que 
pueden contribuir a la identificación de oportunidades estratégicas, anticipándose a posibles 
tendencias futuras que ayuden a la empresa a consolidar su posición. 
Como se ha visto en puntos anteriores, la toma de decisiones estratégicas adecuadas es un 
factor crucial en contextos tan volátiles como los actuales, donde la experiencia de la directiva 
no suele ser suficiente para elegir la opción correcta. Por ello, se han de estudiar que 
tecnologías, modelos o herramientas de análisis de datos son capaces de proponer las 
alternativas más adecuadas para el futuro de la compañía. 
El análisis cuenta con dos partes principales: una primera orientada al estudio de los datos y 
como el Big Data ha cambiado la toma de decisiones en las empresas, seguido de una 
segunda parte focalizada en la Inteligencia Artificial y sus diferentes algoritmos que buscan 
replicar, e incluso superar, el razonamiento de los seres humanos. 
 
2.2.1 Big Data 
 
El término Big Data toma especial importancia al comienzo del siglo XXI, el cual se refiere al 
creciente conjunto de datos, de diversas fuentes y complejidad, que debido a su volumen no 
puede ser analizado con los métodos tradicionales, sino que las empresas pueden sacarles 
partido mediante la utilización de potentes tecnologías de procesamiento como la Inteligencia 
Artificial. 
Como se vio al principio de este trabajo en la ilustración 1, el volumen de datos generados se 
multiplicó por cuatro entre el año 2015 y el año 2020. Sin embargo, también es influyente la 
capacidad de almacenamiento disponible. 
En la ilustración 10 se observa la evolución entre la capacidad de almacenamiento disponible 
(supply) y la que demanda la sociedad. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Se aprecia que, hasta 2013, la demanda y oferta de capacidad estuvo prácticamente alineada. 
Sin embargo, la demanda creció a mayor ritmo desde entonces, estimándose en 2020 una 
demanda un 70% superior a la capacidad real de almacenamiento disponible. 
Ilustración 10. Capacidad de almacenamiento demandada vs ofertada [Statista] 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 31 
 
Para definir el concepto de Big Data, se considera oportuno utilizar el modelo de las 5 “V”, 
cada una correspondiéndose con una característica. 
 
Ilustración 11. Las 5 "V" del Big Data [Data Science UC] 
Las cinco principales cualidades del Big Data, reflejadas en la ilustración 11, son las 
siguientes: 
- Volumen: El volumen de datos a gestionar es cada vez mayor y su crecimiento está 
lejos de desacelerarse, ya que tecnologías como el 5G o el Internet de las cosas (IoT) 
permiten generar y procesar cantidades inimaginables de datos. Por ello, el reto para 
las compañías reside en saber gestionarlos con las herramientas de análisis 
adecuadas. 
 
- Velocidad: Referida tanto a la mayor velocidad con la que se crean los datos como a 
la velocidad de procesamiento. El reto reside en contar con la capacidad necesaria 
para interpretar los datos en el menor tiempo posible, debido a que puede suponer 
una ventaja competitiva contar con información que la competencia no tiene. 
 
- Variedad: Los datos generados proceden de un sinfín de diversas fuentes, tanto 
estructurados como no estructurados. Esto conlleva tipos muy distintos de datos, 
desde los convencionales que se almacenan en la típicas bases de datos relacionales, 
hasta datos tan heterogéneos como texto procedente de una noticia o un vídeo 
publicado en las redes sociales. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ilustración 12. Volumen de datos no estructurados [ResearchGate] 
Investigación 
 
 
32 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
Como se aprecia en la ilustración 12, el volumen generado de datos no estructurados 
ha crecido exponencialmente en los últimos años, representado actualmente en torno 
al 85% del total, frente a un 15% de datos estructurados. Consecuentemente, las 
empresas han de investigar herramientas de IA que permitan obtener valor de estos 
datos de cara a realizar una estrategia competitiva. 
 
- Veracidad: La cuarta “V” guarda relación con la calidad de los datos que se obtienen. 
Al tener volúmenes tan grandes y fuentes tan diversas, es probable que se obtengan 
datos contradictorios e información errónea en algunos casos. De nuevo, contar con 
la tecnologías adecuadas capaces de filtrar automáticamente estos errores, de forma 
que se proporcione únicamente datos confiables, puede sercrucial a la hora de tomar 
decisiones correctas. Sin embargo, se ha de prestar atención a correlaciones que 
parezcan extrañas a priori, ya que pueden aportar nuevas perspectivas. 
 
- Valor: La quinta y última “V” está completamente alineada con el objetivo de este 
trabajo: Entender como todas las características anteriores pueden transformarse en 
información valiosa para la compañía, permitiendo descubrir datos del presente y 
posibles tendencias futuras que maximicen el valor de la empresa. El valor que pueden 
adquirir los datos es incalculable, convirtiéndose en uno de los principales activos de 
una empresa. 
A este modelo se le pueden sumar otra “V” tales como Volatilidad, Validez o Visualización. 
Desde comienzo del siglo XXI, el Big Data ha pasado a ser uno de los principales desafíos al 
que se enfrentan las empresas. Si se presta atención a 5 de las empresas líderes actuales, 
conocidas como FAMGA (Facebook, Amazon, Microsoft, Google y Apple) todas destacan por 
obtener valor gracias a una gran gestión de los datos, que les ha colocado en la posición 
dominante en la que se encuentran. 
En definitiva, obtener valor del Big Data es un transcurso que, como se ha mencionado 
anteriormente, requiere de la colaboración de muchas partes, desde desarrolladores de 
software a la cúpula directiva. Sin embargo, la misión debe ser la misma: Lograr la 
identificación de tendencias, patrones, información oculta y predicciones de comportamiento 
que permitan establecer de antemano una estrategia anticipada que haga frente a los cambios 
futuros. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 33 
 
2.2.2 Estrategia de Big Data 
 
El objetivo de este apartado es analizar como el Big Data ha modificado en los últimos años 
la estrategia de las empresas, las relaciones entre ambos y las ventajas e inconvenientes 
derivados de su fusión. 
Como se ha plasmado en el apartado anterior, el reto al que se enfrentan las empresas no 
tiene que ver únicamente con el inmenso volumen de datos, sino también con la diversidad y 
calidad de estos. A priori, la deducción natural que puede hacerse es que, al contar con más 
datos, y de más fuentes, se podrá obtener información más precisa para orientar la estrategia 
empresarial. Sin embargo, se considera necesario identificar dos bloques que se ven 
impactados por el Big Data: 
- Proceso estratégico: Una mayor disponibilidad de datos probablemente suponga un 
proceso estratégico más complejo, el cual requiera de la adaptación e integración de 
nuevos métodos y tecnologías. 
 
- Resultados estratégicos: Se ha de verificar si el Big Data impacta de manera positiva 
en la toma de decisiones estratégicas a largo plazo. 
El primer paso a seguir, previo a analizar los impactos del Big Data en la estrategia de la 
empresa, es definir una estrategia de Big Data, es decir, fijar un marco que especifique la 
manera en que la compañía va a afrontar el uso de datos masivos. Ya que, sin una estrategia 
capaz de obtener valor de esos datos, el Big Data sería un activo ineficiente. 
Definir una estrategia de Big Data no consiste en invertir de manera descontrolada en 
diferentes tecnologías y en adquirir capacidad de procesamiento, sino que consiste en un 
laborioso proceso mediante el cual se alineen los datos disponibles con las necesidades y 
objetivos empresariales. En esta estrategia se deben definir los pasos a seguir para la toma 
de decisiones basadas en datos. Debe realizarse de manera transversal en toda la empresa, 
ya que, de lo contrario, cada departamento puede ejecutar sus propios análisis que no están 
contemplados en la estrategia conjunta a largo plazo. 
Hoy en día es imprescindible integrar la estrategia de datos dentro de la estrategia de la 
empresa, cuyo fin último debe ser ganar ventajas competitivas, anticipándose a los 
competidores. Para una correcta formulación de esta, se requiere la colaboración entre el 
CEO (Chief Executive Officer), COO (Chief Operating Officer) y CIO/CTO (Chief 
Information/Technology Officer) en las siguientes formas: 
- CEO y CIO/CTO para determinar la estrategia de datos de la empresa 
- COO y CIO/CTO para optimizar las operaciones gracias al Big Data 
De esta manera se pretende maximizar el valor de los datos desde el punto de vista 
estratégico y operativo. 
A continuación, se explican detalladamente los pasos a seguir por una empresa que desea 
definir una estrategia de Big Data: 
1. Definir los objetivos empresariales: 
 
El primer paso que se debe tomar para poder obtener valor del Big Data es comprender 
los objetivos de la empresa. Esto significa identificar aquellos bloques de la compañía 
que, aportando ingresos y beneficios, es decir, que la vuelven exitosa. Para impulsarse 
con el Big data no solo hay que identificar los objetivos corporativos, sino también 
aquellos partes del negocio que sean fuente de problemas y pérdidas, los cuales 
puedan enfrentarse con una estrategia de datos adecuada. 
 
Investigación 
 
 
34 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES (UPM) 
 
En este primer punto, de cara a la alineación entre datos y planificación estratégica, 
es fundamental contar con el apoyo de las diferentes partes involucradas en el 
negocio: 
 
- Inversores: Se les debe presentar una estrategia fiable y coherente a largo 
plazo, ya que la financiación de la empresa depende parcialmente de sus 
fondos. 
 
- Empleados: Se debe contar con su disposición para formarles en nuevas 
herramientas, así como decisiones de contratación de nuevo personal. 
 
- Partes opuestas: Entender las razones por las que determinadas personas no 
están de acuerdo con la nueva estrategia puede levantar puntos de vista no 
contemplados hasta el momento. 
 
Entre los objetivos que se pretenden enfocar con el Big Data, se encuentran los 
siguientes casos: 
 
- Predecir el comportamiento del consumidor 
- Predecir las ventas de un producto o servicio 
- Encontrar correlación entre fuentes muy diversas de datos 
- Predecir riesgos financieros y de fraude 
- Analizar las interacciones en redes sociales 
 
En definitiva, definir las metas que se quieren alcanzar es el primer paso a seguir para 
aprovechar la innumerable cantidad de datos disponibles. 
 
2. Evaluar el estado actual: 
 
Una vez realizado el estudio de los objetivos a lograr, el siguiente paso consiste en 
evaluar el estado actual en el que se encuentra la empresa. En esta evaluación se han 
de identificar los siguientes aspectos: 
 
- Eficiencia de los procesos actuales 
- Bases de datos 
- Tecnologías de análisis de datos 
- Capacidad de interpretación 
- Políticas de protección de datos 
 
Siendo conscientes de los activos y capacidades con los que la compañía cuenta 
actualmente, será más sencillo definir una hoja de ruta que permita alcanzar el estado 
futuro fijado en los objetivos. 
 
Como se describió en el apartado 2.1.4.1: Signos de Reinvención Estrategia, conocer 
la situación de los clientes es un análisis fundamental a realizar. En este caso, la 
evaluación del estado actual también debe orientarse mediante entrevistas con 
empleados de todos los departamentos de la empresa, así como con clientes. La 
información recabada es valiosa para identificar las oportunidades de mejora que tiene 
la compañía en materia de gestión de datos, las cuales se traduzcan en una mejor 
experiencia para los consumidores. 
 
Las oportunidades que se identifiquen tienen que estar regidas por una serie de 
políticas que cumplan con las legislaciones estatales en materia de tratamiento y 
 Pensamiento Estratégico Aumentado 
 
 
Gregorio Redondo Pinardo 35 
 
protección de datos. Se ha de evaluar si los cambios que se proponen a futuro, 
comparados con el estado actual, implican la actualización de mecanismos de control 
de datos que aseguren la protección, privacidad y ética de los datos. 
 
Como se especifica más adelante en el punto 5 de este listado, también se ha