Cómo construir una organización preparada para el futuro
Diario de Innovación #249
Repetida hasta la saciedad, la palabra ‘incertidumbre’ ha terminada vacía de significado: es apenas un meme de lo que vivimos.
Crisis económicas, disrupciones tecnológicas, tensiones geopolítica. Lo impredecible ya no es la excepción, sino el contexto.
Como decia Heraclito: “El cambio es lo unico constante”.
Y sin embargo, algunas empresas no solo sobreviven al mismo. Sino que encima, prosperan.
El secreto, según el MIT Sloan, está en ser ambidiestras: capaces de innovar mientras recortan costes, de imaginar el futuro sin dejar de optimizar el presente.
Hoy te cuento las cuatro claves para surfear la ola que se viene sin perder el equilibrio.
Arquitectura modular: piensa como si construyeras con Lego
Las organizaciones que se adaptan más rápido que el resto, no lo hacen porque sean más grandes o tengan más presupuesto, sino porque son modulares.
Rompen la complejidad en piezas intercambiables.
Un proceso, un flujo, un sistema: todo puede desmontarse, mejorarse y reutilizarse.
Esa mentalidad de arquitectura abierta, de reciclado constante, permite moverse con agilidad incluso en sectores regulados o más tradicionales.
Un banco, por ejemplo, no necesita diez formas distintas de dar de alta a un cliente. Necesita una forma eficiente que escale.
Tres tipos de liderazgo, un mismo propósito
Y es que el futuro no se construye con organigramas, sino con líderes que se complementan.
El MIT distingue tres figuras clave:
Emprendedores internos, que generan ideas alineadas con la estrategia.
Arquitectos, que diseñan las reglas de juego y estructuran el sistema modular empresarial.
Facilitadores, los grandes olvidados: quienes conectan a unos con otros y eliminan fricciones.
Estos últimos son esenciales. No son el centro de la innovación, no desarrollan, no inventan nada, pero permiten que la innovación ocurra.
Son esos perfiles híbridos de los que he hablado en otras ocasiones, los que traducen entre el lenguaje del comité y el del laboratorio.
Los que no salen en las fotos, pero hacen que el equipo funcione.
De experimentar con IA a vivir con IA
Muchos experimentan con inteligencia artificial.
Cómo hemos hablado esta semana, el problema es que pocas empresas integran la IA en su ADN.
El MIT describe cuatro etapas: experimentar, pilotar, cambiar las formas de trabajo y, finalmente, adoptar procesos y servicios impulsados por IA.
El salto del segundo al tercer nivel, cuando una empresa pasa de probar a comprometerse, es donde realmente se ve el impacto.
No se trata de usar IA para automatizar tareas, sino de pensar desde los primeros principios cómo se crea valor con ella.
Y eso exige cultura, no solo tecnología.
Pensar en clave “ambos/y”, no “o/o”
Quizá la lección más poderosa sea esta: el futuro no se gana eligiendo entre extremos.
Ni margen o propósito, ni centralización o autonomía, ni personas o rendimiento.
Las organizaciones preparadas para el futuro aprenden a sostener las dos cosas.
Son eficientes y humanas, tecnológicas y empáticas, disciplinadas e imaginativas.
En términos prácticos, eso significa invertir tanto en experiencia de cliente como en eficiencia operativa.
Y considerar los datos como un activo estratégico, no como un subproducto.
Food for thought
El futuro no premiará a quienes elijan entre innovar o optimizar, sino a quienes aprendan a hacer ambas cosas a la vez.
Y tú, ¿qué parte de tu organización (o de ti mismo) necesita volverse más modular, más ambidiestra, más preparada para lo incierto?
Ser “future-ready” no es anticipar el futuro, sino estar dispuesto a rehacer el presente una y otra vez.
⚡️ Pulso Digital
La inferencia como nuevo campo de batalla de la IA
💓 Latido del día
El desarrollo de la IA Generativa hace unos meses había estado dominado por número de parámetros, contextos complejos y benchmarks estratosféricos. Pero el verdadero salto está ocurriendo en la inferencia: cómo, dónde y con qué coste los modelos operan en entornos reales. Con el anuncio de Gemini 3 por Google, que destaca no solo por tamaño sino por rapidez y eficiencia, ha quedado claro que el valor ahora reside en cuándo y cómo se ejecutan los modelos, no solo en cuánto pesan.
Este movimiento importa porque cuando la inferencia se hace más ligera y barata, los casos de uso se disparan: datos antes inaccesibles, tareas antes prohibidas por coste o latencia, se vuelven viables. Pero también emergen riesgos: si los modelos procesan más, y más rápido, lo que subes se vuelve crítico. La eficiencia deja de ser solo ahorro para convertirse en vector de exposición. Y lo que viene es un terreno farragoso: por un lado, la democratización de la IA en extremo; por otro, una nueva disciplina imprescindible sobre gobernanza, datos y control del modelo.
🌍 El eco del mercado
Un fallo de Cloudflare tumba X y ChatGPT a la vez. Cloudflare atribuye una caída masiva a un ‘archivo de configuración’ que falló frente a un pico de tráfico. La interrupción de servicios clave pone sobre la mesa que incluso gigantes de infraestructura pueden sufrir por el volumen y tipo de cargas que ya plantea la IA.
Francia y Alemania estrechan co‐defensa para IA europea. En el contexto de la carrera global por el desarrollo de la IA, ambos gobiernos quieren impulsar un enfoque “Buy European” en las contrataciones públicas, con el fin de fortalecer a los proveedores locales y facilitar la creación de grandes actores tecnológicos europeos.
Gemini 3: Google quiere volver a liderar la tabla de modelos. Refuerza código y búsqueda con su nuevo modelo y aprieta el paso en la carrera por el “full stack” de IA frente a OpenAI y Anthropic.
Anthropic, Nvidia y Microsoft cierran el círculo del cómputo. Anthropic se compromete a comprar 30 Bn$ en compute de Azure “powered by Nvidia”, a cambio de más inversión; el dinero de la nube vuelve a los GPUs y concentra aún más el poder en la cadena de IA.
Soumith Chintala deja Meta para unirse a Mira Murati. Thinking Machines Lab ficha al veterano creador de PyTorch justo cuando prepara una gran ronda: señal de que el talento fundador de la “primera ola” de la IA vuelve a moverse hacia startups más ágiles y ambiciosas.
Xiaomi ya gana dinero con coches eléctricos e IA. Su negocio de EV y unidades de IA entra en beneficios en menos de dos años, demostrando que el combo “móvil + coche + modelo” puede ser algo más que marketing.
Baidu dispara un 50 % los ingresos de IA pese al bache publicitario. El core de búsqueda se frena, pero la línea de IA tira del carro y marca por dónde viene el crecimiento real en las big tech chinas.
Alibaba quiere que Qwen sea la ‘super-app’ de la era de los agentes. Lanza una app de IA multipropósito, gratis y enfocada a consumo masivo: la batalla ya no es solo por el modelo, sino por quién controla la interfaz diaria con el usuario.
Meta gana el gran juicio por Instagram y WhatsApp. Un juez concluye que las compras no violaron la ley antimonopolio, retrasando cualquier escenario de troceo y consolidando el poder de Meta en redes sociales.
Altman, Gates y compañía discuten si esto es una burbuja de IA. Quince grandes nombres se reparten entre euforia y cautela; el debate ya no es si hay exceso de expectativas, sino quién se queda sin silla cuando pare la música.
Sundar Pichai ve ‘irracionalidad’ en el boom inversor de la IA. El CEO de Alphabet celebra el momento, pero avisa: si la burbuja pincha, “ninguna empresa será inmune”; cuando lo dice quien vende las palas, conviene escuchar.
🌱 Latido incipiente
Una señal emergente: la startup Spectro Cloud (con el respaldo de Nvidia) planea doblar la eficiencia de GPU en infraestructuras de IA mediante su plataforma PaletteAI, apuntando no solo al hardware sino al “valor de uso” real de los recursos. Esto sugiere que el próximo salto no será solo tener más potencia, sino usarla mejor. Y quien optimice mejor podría capturar ventaja antes que quien solo escala.
💭 Pulso Final
A los directivos les gusta decir que están “integrando IA”; la mayoría, de hecho, trata la inteligencia artificial como una función más. Pero la IA no es un módulo: es una capa arquitectónica que remodela cada flujo, cada decisión, cada producto. Las compañías que la tratan como “adorno” se disiparán, las que la conviertan en estructura liderarán.
También déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Y eso es todo por hoy. Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD 1: Si quieres profundizar, el artículo original del MIT Sloan está aquí: “How to Lead Future-Ready Organizations in Times of Uncertainty”
PD 2: A continuación te dejo una serie de libros relacionados con la temática de hoy:
Reframing Organizations de Bolman & Deal. Un mapa mental para entender por qué dos personas pueden ver la misma empresa… y vivir en mundos distintos. Ideal para quienes han descubierto que gestionar no va de organigramas, sino de interpretar la realidad como si fueran varios cuentos superpuestos.
Antifragil del siempre polémico Nassim Nicholas Taleb explica, con ese estilo suyo entre matemático callejero y filósofo mediterráneo, por qué algunas cosas se rompen con el estrés… y otras se hacen más fuertes.
Essential de Christie Smith y Kelly Monahan. Una guía directa y contemporánea para entender qué significa liderar en tiempos donde la tecnología lo acelera todo… menos a las personas. Smith y Monahan aterrizan, con claridad quirúrgica, cómo poner el foco en lo humano cuando el trabajo se vuelve remoto, difuso y asistido por IA. Un libro que ayuda a separar ruido de prioridades, y a construir equipos que funcionan porque saben quiénes son, no solo qué hacen.
De la EGB a la AI del thin tank, Mundos Posibles. Una reflexión accesible y culturalmente cercana sobre cómo entender el salto generacional entre las tecnologías simples de nuestra infancia y la complejidad de la IA moderna.