La Inteligencia Artificial (IA) ha trascendido su etapa experimental para convertirse en una herramienta pragmática en prácticamente todos los sectores. La disciplina de la prospectiva estratégica (strategic foresight) —fundamental para la resiliencia organizacional y la gobernanza a largo plazo— no es la excepción. Hoy, la IA está transformando radicalmente la manera en que las organizaciones detectan, interpretan y actúan ante las señales de cambio.
Un reciente white paper, desarrollado en colaboración por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OECD) y el Foro Económico Mundial (WEF), ofrece una radiografía del sector. Tras encuestar a 167 expertos en 55 países, la evidencia es clara: la disciplina está en transición. Con dos tercios de los encuestados utilizando ya la IA en sus flujos de trabajo, nos encontramos ante un punto de inflexión para la profesión.
Conclusiones Clave
- Existe un consenso claro: la IA es suplementaria. Su valor principal reside en la automatización del procesamiento masivo de datos y la generación de borradores, pero no sustituye el juicio humano.
- Eficiencia y velocidad: El beneficio más reportado (39%) es el ahorro de tiempo al agilizar tareas repetitivas. Asimismo, se valora su capacidad para analizar grandes conjuntos de datos (17%) que serían inmanejables manualmente.
- El desafío de la calidad y la ética: Las principales barreras son la falta de experiencia técnica y los dilemas de gobernanza. Las preocupaciones giran en torno a la confiabilidad, las «alucinaciones» de los modelos y la opacidad de los algoritmos («caja negra»).
- La brecha de habilidades: Se observa una disparidad alarmante. Mientras el 93% del sector privado se siente competente en el uso de IA, los sectores público (53%), sociedad civil (57%) y academia (59%) reportan niveles de confianza significativamente menores.
Metodología: Una visión empírica global
El análisis de la OECD y el WEF se basa en datos recopilados a mediados de 2025. La muestra incluye a expertos de redes de alto nivel como la Red Global de Prospectiva del WEF, la Comunidad de Prospectiva Gubernamental de la OECD y la Fundación Futuro de Dubái.
El estudio ofrece la primera evaluación empírica sobre cómo la IA está redefiniendo las metodologías, la accesibilidad y el ecosistema de la gobernanza anticipatoria.
El Ecosistema Tecnológico en la Prospectiva
La mayoría de los profesionales optan por herramientas comerciales estándar (off-the-shelf). El ranking de uso lo lideran:
- CoPilot (22%)
- ChatGPT/OpenAI (16%)
- Claude (12%)
- Gemini (12%)
¿Para qué se utiliza la IA?
Las funciones principales incluyen el Análisis y Agrupación de Tendencias (69%), el Desarrollo de Escenarios (63%) y el Escaneo de Horizonte o Horizon Scanning (60%), vital para identificar señales débiles de cambio.
Los 3 Niveles de Madurez en la Integración de IA
La encuesta clasifica la adopción de la tecnología en tres estadios evolutivos:
Nivel 1: IA para la Aumentación del Análisis (Mayoritario)
El uso se limita a tareas de investigación básica: síntesis de datos y escaneo inicial. Las herramientas aceleran el flujo de trabajo en un 10-15%, actuando como complementos que aún requieren una supervisión humana exhaustiva.
Nivel 2: IA como «Sparring Partner» Creativo
Aquí, la IA actúa como un generador de ideas y un mecanismo para poner a prueba (stress-test) el contenido humano. Ayuda a sistematizar señales y proponer estructuras de escenarios, generando un aumento tangible en la productividad y la creatividad.
Nivel 3: IA Integrada y Personalizada (Aún inusual)
La IA se fusiona con todo el proceso de prospectiva. Se emplean herramientas personalizadas para el mapeo de complejidad y detección de patrones. Existe una experimentación activa con la automatización de la detección de señales y la visualización de futuros alternativos.
Riesgos: Calidad, Sesgos y Ética
A pesar del entusiasmo, los expertos mantienen reservas críticas sobre la fiabilidad de los resultados:
- Alucinaciones y Opacidad: La falta de lógica clara en algunas respuestas obliga a una inversión considerable de tiempo en la verificación de hechos (fact-checking).
- Razonamiento Inductivo Limitado: Al basarse en conocimientos preexistentes, la IA lucha por identificar disrupciones desconocidas o señales de baja probabilidad, elementos que son el corazón de la prospectiva estratégica.
- Sesgos de Datos: Preocupa la dependencia de datos históricos, mayoritariamente occidentales y en inglés, lo que puede restringir un análisis verdaderamente global.
La Brecha Ética: Solo el 27% de los expertos cuenta con directrices éticas formales en sus organizaciones. La mayoría depende de normas informales, lo que, sumado a las restricciones de seguridad de datos en el sector público, frena la experimentación profunda con documentos sensibles.
El Futuro de la Profesión: Gestión del Cambio
El consenso final es que los riesgos de la IA son contextuales y dependen de su gobernanza. Para asegurar que la IA actúe como un catalizador positivo, el informe sugiere:
- Alfabetización en IA: Cerrar la brecha de habilidades en el sector público mediante formación intensiva.
- Fomentar la Experimentación: Impulsar a los profesionales a pasar del uso básico (Nivel 1) a la asociación creativa (Nivel 2).
- Marcos Éticos Robustos: Desarrollar protocolos formales sobre seguridad de datos, rendición de cuentas y propiedad intelectual.
Conclusión
El estudio marca un hito para la prospectiva. Aunque la IA ofrece una velocidad de análisis sin precedentes, su integración exitosa no es un desafío técnico, sino estratégico. Dado que la IA se alimenta del pasado, la capacidad humana para imaginar escenarios extremos y detectar lo «invisible» es más crítica que nunca para garantizar una gobernanza anticipatoria resiliente.
Referencia (Acceso abierto):
Organisation for Economic Co-operation and Development & World Economic Forum. (2025). AI in Strategic Foresight: Reshaping Anticipatory Governance (White Paper). World Economic Forum. 22 p.
Editor y fundador de «Innovar o Morir». Milthon es Máster en Gestión de la Ciencia y la Innovación por la Universidad Politécnica de Valencia, con diplomas de especialización en Innovación Empresarial (UPV) y Gestión de la Innovación Orientada al Mercado (UPCH-Universitat Leipzig). Cuenta con experiencia práctica en la gestión de la innovación, habiendo liderado la Unidad de Innovación en Pesca del Programa Nacional de Innovación en Pesca y Acuicultura (PNIPA) y trabajado como consultor en diagnóstico para innovación abierta y vigilancia tecnológica. Cree firmemente en el poder de la innovación y la creatividad como motores de cambio y desarrollo.
