El futuro no se predice, se ensaya
Por qué la imaginación se está convirtiendo en una habilidad estratégica para liderar, trabajar y vivir en la década de la IA
Hay una sensación extraña instalada en el presente.
No es exactamente miedo. Tampoco es entusiasmo puro. Es algo más difícil de nombrar: la impresión de que vivimos dentro de una época en la que muchas cosas que hace poco parecían improbables, exageradas o directamente absurdas empiezan a formar parte de la conversación diaria.
Hace apenas unos años, hablar con una inteligencia artificial para preparar una reunión, escribir código, resumir un contrato, diseñar una clase, crear una imagen, planificar o aprender un tema complejo sonaba a demostración de laboratorio. Hoy empieza a parecer una práctica profesional razonable.
Hace no tanto, trabajar desde casa de forma masiva parecía una excepción. Hoy es parte estructural de la negociación laboral.
Hace poco, la geopolítica de los chips, la energía necesaria para entrenar modelos de IA, la soberanía tecnológica, la guerra híbrida o la seguridad de los centros de datos parecían asuntos reservados a especialistas. Hoy forman parte de la agenda de empresas, gobiernos e inversores.
Hace poco, la pregunta profesional era: “¿cómo puedo ser más productivo?”. Ahora empieza a ser otra: “¿qué parte de mi trabajo seguirá teniendo sentido cuando la inteligencia artificial pueda hacer cada vez más cosas razonablemente bien?”.
Y quizá esa sea la verdadera novedad. La IA no solo está cambiando herramientas. Está cambiando aspiraciones, inseguridades, jerarquías, expectativas y formas de imaginar el futuro.
Durante mucho tiempo pensamos en el futuro como un lugar al que había que intentar llegar con una buena predicción. Quien acertaba la tendencia, ganaba. Quien veía antes el mercado, invertía mejor. Quien anticipaba el cambio tecnológico, diseñaba una estrategia más inteligente.
Pero quizá esa forma de mirar el futuro se nos ha quedado corta.
Porque el problema de nuestra época no es únicamente que el futuro sea difícil de predecir. Eso siempre ha sido así. El problema es que cada vez más personas, empresas e instituciones se quedan psicológicamente bloqueadas cuando el mundo cambia de guion.
No estaban preparadas para una pandemia.
No estaban preparadas para una guerra en Europa.
No estaban preparadas para que la inflación volviera.
No estaban preparadas para que la energía se convirtiera de nuevo en una restricción estratégica.
No estaban preparadas para que una IA generativa pusiera en cuestión sistemas educativos, tareas profesionales, modelos de negocio y criterios de autoridad.
El fallo no fue solo predictivo. Fue imaginativo.
No habíamos acertado qué iba a pasar. Pero, sobre todo, no habíamos ensayado mentalmente suficientes futuros posibles como para responder con calma cuando alguno de ellos empezó a parecer real.
El futuro no se predice: se ensaya.
Esta es, probablemente, la idea más poderosa de Imaginable, de Jane McGonigal. No imaginamos futuros para adivinar cuál se cumplirá. Los imaginamos para entrenar nuestra capacidad de reacción.
La imaginación, entendida así, deja de ser fantasía. Se convierte en una herramienta práctica de preparación.
La imaginación como memoria anticipada
Jane McGonigal propone una idea muy útil: imaginar futuros posibles nos permite construir una especie de memoria anticipada. Es decir, experiencias mentales de cosas que aún no han ocurrido, pero que podrían ocurrir.
La expresión puede sonar extraña, pero la intuición es sencilla.
Cuando ya has pensado antes en un escenario, aunque sea hipotético, ese escenario deja de pillarte completamente en blanco. No lo dominas. No lo controlas. No lo has previsto con precisión. Pero tu mente ya ha estado allí. Ya ha explorado algunas emociones. Ya ha probado algunas preguntas. Ya ha imaginado ciertas decisiones.
Y eso importa.
Porque en tiempos de cambio, la primera reacción suele ser defensiva. Negamos, minimizamos, ridiculizamos o esperamos a que todo vuelva a la normalidad. Nos decimos que eso no va con nosotros, que es una moda, que no llegará tan rápido, que nuestro sector es distinto, que nuestra empresa está protegida, que nuestra profesión tiene demasiados matices como para ser afectada.
A veces tenemos razón. Muchas veces no.
Lo vimos con la pandemia. Lo vimos con el teletrabajo. Lo estamos viendo con la IA generativa. Durante un tiempo, muchas organizaciones trataron estas cosas como anomalías temporales. Después descubrieron que no eran anomalías. Eran señales.
La imaginación estratégica sirve precisamente para no confundir una señal incómoda con una rareza irrelevante.
En el mundo de la empresa, esto tiene consecuencias directas. Un líder no puede preparar a su equipo únicamente para el escenario más probable. Una compañía no puede diseñar su estrategia solo alrededor del presupuesto anual. Un profesional no puede construir su carrera suponiendo que su sector seguirá funcionando igual dentro de diez años. Una universidad no puede evaluar del mismo modo si sus alumnos ya tienen acceso permanente a sistemas capaces de escribir, razonar, traducir, programar y explicar.
No se trata de vivir obsesionados con todos los riesgos posibles. Eso sería agotador e inútil. Se trata de desarrollar una musculatura distinta: la capacidad de entrar mentalmente en escenarios extraños sin entrar automáticamente en pánico.
La imaginación no elimina la incertidumbre. Pero reduce la indefensión.
El problema no es no saber qué va a pasar. El problema es no haber imaginado nunca qué haríamos si pasara.
Esta distinción es fundamental. Porque buena parte del debate tecnológico actual está atrapado en la predicción: cuándo llegará la inteligencia artificial general, cuántos empleos desaparecerán, qué empresa ganará, qué modelo será dominante, qué país liderará la carrera, qué regulación será decisiva.
Son preguntas importantes. Pero no son suficientes.
La pregunta verdaderamente estratégica es otra: si algunas de estas cosas ocurren, aunque sea parcialmente, ¿qué capacidades deberíamos estar entrenando ya?
2036: la distancia justa para pensar en serio
Una de las propuestas más interesantes de McGonigal es pensar a diez años vista.
Un año suele ser demasiado poco. Cuando pensamos a un año, normalmente proyectamos el presente con pequeños ajustes. Más presupuesto, menos presupuesto, una nueva herramienta, una reorganización, una tendencia que crece, otra que se frena. Es una escala útil para planificar, pero pobre para imaginar.
Treinta años, en cambio, puede ser demasiado. A esa distancia todo adquiere un tono de ciencia ficción. Nos sentimos libres para imaginar mundos muy distintos, pero también demasiado alejados de nuestra vida real. Es fácil desconectar.
Diez años tiene otra textura.
Diez años es suficientemente lejos para que el mundo cambie de verdad, pero suficientemente cerca para que nos afecte personalmente. En 2036 seguiremos siendo nosotros. Más mayores, con otras responsabilidades, quizá con otra carrera, otra empresa, otra familia, otro cuerpo, otra relación con la tecnología. Pero no estaremos hablando de una civilización remota. Estaremos hablando de nuestra propia vida.
Por eso 2036 es un buen laboratorio mental.
Pensemos un momento en 2016. La mayoría no anticipó con claridad el peso que tendrían hoy la IA generativa, el teletrabajo, TikTok, la geopolítica de los semiconductores, la nueva geopolítica, la inflación, la computación, los modelos fundacionales, los copilotos de programación o la discusión sobre deepfakes y desinformación sintética.
Algunas señales estaban ahí. Pero parecían pequeñas. O técnicas. O marginales. O ridículas.
Y ese es el punto.
El futuro rara vez aparece primero como una gran verdad evidente. Suele aparecer como una anomalía.
Una herramienta que usa una minoría.
Una conducta que parece rara.
Una startup que no encaja.
Una regulación que parece prematura.
Una crisis local que anticipa una fragilidad global.
Una práctica juvenil que los adultos desprecian.
Una tecnología que todavía falla, pero que mejora demasiado rápido como para ignorarla.
La pregunta no es: “¿cómo será exactamente 2036?”. La pregunta es mejor:
¿Qué cosas de 2036 nos parecerían hoy ridículas, incómodas o exageradas, pero podrían estar incubándose delante de nosotros?
La Ley de Dator
Jim Dator, uno de los referentes en estudios de futuro, formuló una idea provocadora: cualquier afirmación útil sobre el futuro debe parecer ridícula al principio.
No porque todo lo ridículo sea inteligente. No lo es. Hay ideas ridículas que son simplemente malas ideas. Hay modas absurdas, humo tecnológico, promesas infladas y powerpoints futuristas que no merecen demasiado respeto.
Pero en innovación ocurre algo curioso: muchas transformaciones importantes empiezan pareciendo poco serias.
Que alguien trabajara en remoto de forma estable parecía una concesión menor, no una reorganización cultural del trabajo.
Que el móvil sustituyera a la cartera parecía innecesario.
Que un adolescente pudiera editar vídeo, construir audiencia y monetizar contenido desde su habitación parecía una rareza.
Que una máquina pudiera escribir textos decentes, generar imágenes o ayudar a programar parecía ciencia ficción.
Que empresas enteras rediseñaran procesos alrededor de agentes de IA habría sonado, hace muy poco, como una exageración de consultor.
Y, sin embargo, aquí estamos.
La utilidad de la Ley de Dator no consiste en creerse cualquier cosa extraña. Consiste en suspender el desprecio automático.
En empresas grandes, este reflejo es especialmente peligroso. La cultura corporativa suele matar demasiado pronto las señales que no encajan con su lenguaje, sus métricas o sus incentivos. Lo nuevo no llega con traje y comité. Muchas veces llega como algo torpe, parcial, incómodo, poco elegante o aparentemente irrelevante.
La primera versión de una tecnología rara vez muestra su impacto final. Los primeros blogs no parecían amenazar a los medios. Los primeros vídeos de YouTube no parecían competir con la televisión. Las primeras redes sociales parecían entretenimiento juvenil. Los primeros modelos generativos parecían juguetes que alucinaban demasiado. Los primeros agentes de IA parecen hoy asistentes torpes que aún necesitan demasiada supervisión.
Pero la pregunta estratégica no es si la primera versión es perfecta. Casi nunca lo es.
La pregunta es: ¿qué pasaría si esta señal mejora durante diez años?
En innovación, lo ridículo no siempre es una señal de error. A veces es la primera reacción cultural ante algo que todavía no sabemos clasificar.
Este es uno de los grandes aprendizajes para líderes, profesionales y organizaciones. No se trata de abandonar el criterio. Se trata de afinarlo.
Porque el futuro no premia a quien se cree todas las promesas. Pero tampoco premia a quien se burla de todo lo que todavía no entiende.
Las señales de 2026
Si queremos ensayar 2036, necesitamos mirar bien 2026.
No desde las predicciones grandilocuentes, sino desde las señales. Pequeños fenómenos reales que todavía no explican todo, pero apuntan a algo más grande.
Propongo cinco señales especialmente relevantes.
1. La IA deja de ser una herramienta y empieza a convertirse en entorno
La primera señal es que la IA ya no es solo una aplicación que abrimos para resolver una tarea. Empieza a convertirse en una capa invisible del trabajo.
Primero fue el chatbot. Luego el copiloto. Después la integración en suites ofimáticas, entornos de desarrollo, CRMs, herramientas creativas, buscadores, sistemas de atención al cliente, plataformas educativas y procesos internos. Ahora empezamos a hablar de agentes.
La dirección del cambio parece clara: la IA se está desplazando desde la interfaz hacia el sistema operativo del trabajo.
Esto cambia la pregunta profesional. Durante un tiempo, la ventaja era “saber usar IA”. Después será insuficiente. La ventaja estará en saber formular problemas, diseñar buenos flujos, supervisar resultados, detectar errores, proteger datos, decidir qué no automatizar y sostener criterio en medio de una abundancia brutal de respuestas.
El profesional valioso no será simplemente quien produzca más. Será quien sepa trabajar bien con sistemas que producen mucho.
2. Los agentes obligan a rediseñar la responsabilidad
La segunda señal es el auge de la IA agéntica.
Hoy todavía hay mucha exageración en el término. Se llama agente a demasiadas cosas. Algunas son automatizaciones con marketing. Otras son asistentes algo más sofisticados. Algunas fallan mucho. Muchas no están listas para entornos críticos.
Pero sería un error descartarlas por eso.
La señal importante no es que los agentes funcionen perfectamente hoy. La señal importante es que empresas, plataformas y proveedores están intentando convertir la IA en sistemas capaces de ejecutar tareas, no solo de responder preguntas.
Y eso abre una cuestión enorme para la empresa: ¿quién responde por una decisión tomada o ejecutada parcialmente por una IA?
Aquí la imaginación estratégica es imprescindible. Porque si solo pensamos en productividad, veremos agentes como una promesa. Si imaginamos el escenario completo, veremos también nuevos riesgos operativos: datos expuestos, decisiones opacas, automatizaciones mal coordinadas, dependencia tecnológica, errores amplificados y pérdida de conocimiento tácito.
El liderazgo de 2036 no consistirá solo en incorporar agentes. Consistirá en diseñar sistemas de trabajo donde humanos y máquinas colaboren sin diluir responsabilidad.
3. La IA devuelve la economía digital al mundo físico
Durante años hablamos de lo digital como si fuera ingrávido. La nube, el software, los datos, las plataformas, las aplicaciones. Todo parecía flotar por encima de la economía material.
La IA está corrigiendo esa ilusión.
Los modelos necesitan chips. Los chips necesitan fábricas. Las fábricas necesitan cadenas de suministro. Los centros de datos necesitan suelo, permisos, refrigeración, agua, fibra y cantidades enormes de electricidad. La computación necesita capital. La energía vuelve al centro de la estrategia tecnológica.
Esta es una de las señales más importantes de 2026: la próxima década de IA no se jugará solo en laboratorios, sino también en redes eléctricas, regiones cloud, utilities, fábricas, minas, infraestructuras y regulación territorial.
Esto tiene consecuencias empresariales y geopolíticas.
Las empresas que traten la IA solo como una herramienta de productividad perderán parte de la película. La IA también es una cuestión de arquitectura tecnológica, soberanía de datos, acceso a capacidad de cómputo, costes energéticos, resiliencia operativa y dependencia de proveedores.
La economía digital ha descubierto que tiene cuerpo. Y ese cuerpo consume energía.
4. La tecnología vuelve a ser geopolítica dura
La cuarta señal es que la tecnología ya no puede separarse de la geopolítica.
La competencia por chips, modelos, talento, centros de datos, energía, datos, ciberseguridad y estándares regulatorios está redefiniendo el poder entre países y regiones. La IA no es solo una industria. Es una infraestructura de productividad, defensa, influencia cultural y capacidad científica.
Esto obliga a cambiar la conversación.
Durante años, muchas empresas hablaron de tecnología en términos de eficiencia, experiencia de cliente o transformación digital. Todo eso sigue siendo importante. Pero ahora hay otra capa: dependencia estratégica.
¿Dónde se entrenan los modelos?
¿Dónde están los datos?
¿Quién controla la infraestructura?
¿Qué ocurre si cambia la regulación?
¿Qué pasa si una tensión geopolítica afecta a chips, cloud, conectividad o energía?
¿Qué capacidades deben existir dentro de una empresa, un país o una región para no quedar completamente subordinados?
En 2036, la estrategia tecnológica será inseparable de la estrategia geopolítica.
Y esto afecta también a carreras profesionales. Las personas que entiendan tecnología, negocio, regulación, seguridad y contexto internacional tendrán una ventaja importante. No porque sepan predecir el futuro, sino porque sabrán leer mejor el tablero.
5. La confianza se convierte en infraestructura crítica
La quinta señal es quizá la más humana.
En un mundo donde producir contenido será cada vez más barato, la confianza será cada vez más cara.
Textos, imágenes, vídeos, voces, presentaciones, perfiles, informes, mensajes, conversaciones comerciales, ... Todo podrá generarse, manipularse, automatizarse o amplificarse con una facilidad creciente.
Eso no significa que todo sea falso. Significa que distinguir lo fiable de lo convincente será más difícil.
Las empresas necesitarán demostrar cómo toman decisiones. Los profesionales necesitarán construir reputación verificable. Los medios tendrán que explicar mejor sus fuentes. Las instituciones deberán reforzar transparencia. Las marcas tendrán que parecer menos perfectas y más creíbles. Los sistemas de IA deberán ser auditables, trazables y gobernables.
Cuando todo el mundo pueda producir contenido convincente, la confianza será una ventaja competitiva.
En un mundo abundante en respuestas, el criterio será una forma de escasez.
Tres ensayos de 2036
Para que la imaginación no se quede en abstracción, conviene entrar en escenarios.
No como predicciones. No como profecías. Como videojuegos mentales.
Un buen videojuego te sitúa en un entorno incierto, con recursos limitados, reglas que no entiendes del todo y objetivos que debes descubrir mientras avanzas. Eso se parece bastante a liderar, trabajar o construir una carrera en tiempos de cambio.
Imaginemos tres escenarios.
Escenario 1: 2036, tu empresa trabaja con agentes por defecto
Es lunes por la mañana en 2036.
Tu empresa no habla de “usar IA” porque la IA está incorporada en casi todos los procesos. Hay agentes que preparan propuestas comerciales, revisan contratos, actualizan previsiones, coordinan agendas, preparan propuestas comerciales y recomiendan decisiones.
La productividad ha aumentado. Pero también la complejidad.
Algunos equipos dependen tanto de sus agentes que ya no entienden del todo cómo se toman ciertas decisiones. Parte del conocimiento se ha desplazado desde las personas hacia sistemas configurados hace años por alguien que ya no trabaja en la compañía. Las reuniones son más cortas, pero las discusiones importantes son más difíciles: ¿quién tiene criterio propio y quién solo está defendiendo la recomendación de una máquina?
En este escenario, el profesional valioso no es quien hace más tareas. Muchas tareas ya las hacen los sistemas.
El profesional valioso es quien sabe formular bien los problemas, interpretar señales débiles, hacer preguntas incómodas, detectar incoherencias, decidir cuándo parar una automatización y asumir responsabilidad.
El líder valioso no es quien presume de tener más IA en su organización. Es quien ha diseñado una arquitectura de confianza: límites claros, supervisión humana, trazabilidad, formación, cultura de responsabilidad y espacios donde el criterio no se externaliza por completo.
La pregunta para hoy es evidente: ¿Estoy aprendiendo a trabajar con IA como herramienta de respuesta o como sistema que transforma la forma de decidir?
Escenario 2: 2036, la energía es el cuello de botella de la innovación
En 2036, la IA se ha extendido a fábricas, hospitales, utilities, logística, defensa, educación, banca, agricultura, investigación científica y administración pública. Pero la conversación ya no gira solo en torno a modelos.
Gira en torno a capacidad: cómputo, energética, inversión, talento,…
Algunas regiones se han convertido en polos tecnológicos porque resolvieron bien la ecuación entre energía, suelo, conectividad, regulación y talento. Otras se han quedado atrapadas en la dependencia: consumen IA, pero no controlan casi ninguna de sus infraestructuras críticas.
Las empresas descubren que la IA no era solo una cuestión de software. Era una cuestión de supply chain, cloud, energía, arquitectura de datos, contratos, seguridad, sostenibilidad y permisos.
En este escenario, el directivo que entiende tecnología pero no entiende infraestructura se queda corto. El tecnólogo que entiende modelos pero no entiende energía se queda corto. El político que habla de soberanía digital pero no entiende inversión se queda corto.
La pregunta para hoy: ¿Estoy pensando la IA como una aplicación o como una infraestructura económica?
Porque si la IA se convierte en una capa básica de productividad, entonces tener acceso fiable, sostenible y competitivo a esa infraestructura será una ventaja estratégica.
Escenario 3: 2036, la confianza es el activo escaso
En 2036, generar contenido es casi gratis. Cualquier empresa puede producir miles de versiones de un mensaje. Cualquier estudiante puede entregar trabajos formalmente impecables. Cualquier campaña puede crear vídeos personalizados. Cualquier estafador puede imitar una voz. Cualquier organización puede inundar el entorno con información diseñada para parecer legítima.
La abundancia de contenido no ha producido más claridad. Ha producido más ruido.
En este escenario, la confianza se convierte en el activo escaso.
Los profesionales más valiosos no son solo los que saben producir. Son los que saben verificar.
Las empresas más sólidas no son solo las que comunican mejor. Son las que pueden demostrar mejor.
Los líderes más creíbles no son los más brillantes en público. Son los más consistentes cuando hay presión.
Las instituciones más resistentes no son las que emiten más mensajes. Son las que conservan legitimidad.
En 2036, quizá no preguntemos “¿quién puede generar esto?”. Todos podrán.
Preguntaremos: ¿Quién lo firma?, ¿Quién lo audita? o ¿Qué ocurre si está mal?
La pregunta para hoy: ¿Estoy construyendo una reputación verificable o solo una presencia visible?
Esta diferencia será cada vez más importante. Porque cuando lo sintético se vuelva ubicuo, lo confiable se volverá diferencial.
Imaginar no es inventarse cuentos
Llegados a este punto, conviene hacer una advertencia importante.
La imaginación estratégica puede ser muy útil. Pero también puede convertirse en humo.
Hay empresas que confunden imaginar futuros con hacer talleres llenos de frases grandilocuentes. Hay consultores que convierten cualquier señal débil en una promesa inevitable. Hay tecnólogos que extrapolan capacidades sin entender fricciones sociales. Hay inversores que confunden una narrativa atractiva con una transformación real. Hay futurismo que no es preparación, sino decoración.
Por eso necesitamos disciplina.
La imaginación sin señales es humo. Las señales sin imaginación son miopía.
La combinación valiosa está en unir ambas cosas.
Una buena exploración de futuro debería tener, al menos, cuatro elementos.
Primero, una señal real. Algo que ya está ocurriendo, aunque sea pequeño. Una tecnología emergente, un cambio regulatorio, un hábito nuevo, una tensión geopolítica, una startup rara, una práctica minoritaria, una fricción que se repite.
Segundo, una extrapolación imaginativa. No una predicción exacta, sino una hipótesis: ¿qué podría pasar si esta señal creciera durante diez años?
Tercero, una fricción. Todo futuro interesante genera problemas. ¿Qué se rompe? ¿Quién pierde? ¿Qué resistencia aparece? ¿Qué dilemas éticos, operativos o sociales emergen?
Cuarto, una decisión presente. Si este escenario fuera parcialmente posible, ¿qué convendría empezar a aprender, probar, proteger, abandonar o construir hoy?
Sin esa última parte, imaginar se queda en entretenimiento.
La imaginación útil termina en acción.
Veamos un ejemplo sencillo.
Señal: las empresas empiezan a probar agentes de IA en procesos internos.
Extrapolación: en diez años, parte de la coordinación operativa está automatizada.
Fricción: aparecen problemas de responsabilidad, seguridad, dependencia y pérdida de criterio humano.
Decisión presente: aprender a diseñar, supervisar y auditar flujos de IA, no solo a usar herramientas sueltas.
Ese es el tipo de imaginación que necesitamos.
No fantasía. No predicción. No ansiedad. No teatro estratégico.
Ensayo.
Optimismo urgente
Hablar del futuro hoy es delicado.
Si uno se pasa de optimista, parece ingenuo. Si se pasa de pesimista, paraliza. Si se limita a describir tendencias, aburre. Si dramatiza demasiado, intoxica.
Por eso me gusta tanto la idea de optimismo urgente.
No significa creer que todo va a salir bien. Eso sería infantil. Tampoco significa negar los riesgos de la IA, la guerra, la crisis climática, la desigualdad, la polarización o la fragilidad económica.
Significa otra cosa: Hay problemas serios, pero puedo hacer algo útil frente a ellos.
El pesimismo absoluto tiene una comodidad secreta: si todo está perdido, no tengo que hacer nada. El optimismo vacío también: si todo irá bien, tampoco tengo que hacer demasiado. El optimismo urgente, en cambio, exige más. Reconoce la gravedad del momento y aun así pregunta: ¿cuál es mi margen de acción?
Para una empresa, puede significar no esperar a que la IA esté perfectamente madura para empezar a rediseñar procesos, formar equipos y construir gobernanza.
Para un líder, puede significar hablar con honestidad sobre incertidumbre sin transmitir pánico.
Para un profesional, puede significar dejar de preguntarse si la IA “le quitará el trabajo” y empezar a preguntarse qué parte de su criterio, experiencia y capacidad de relación puede volverse más valiosa si aprende a trabajar con ella.
Para un estudiante, puede significar entender que usar IA para evitar pensar es una mala estrategia, pero usarla para pensar mejor puede ser una ventaja enorme.
Para un ciudadano, puede significar cuidar mejor sus fuentes, su atención, su confianza y su capacidad de conversación.
La agencia se entrena.
Y quizá esa sea una de las ideas más importantes de Imaginable: los escenarios futuros no deberían aumentar nuestra ansiedad. Deberían aumentar nuestra sensación de utilidad.
No se trata de imaginar catástrofes para asustarnos. Se trata de practicar respuestas.
¿Qué necesitará la gente?
¿Qué problemas serán más frecuentes?
¿Qué capacidades serán escasas?
¿Qué instituciones serán frágiles?
¿Qué hábitos personales me harán más resistente?
¿Qué puedo construir, aprender o proteger desde ahora?
La imaginación, bien usada, no nos aleja del presente. Nos devuelve a él con más intención.
Tu yo de 2036 también está en la sala
Hasta ahora hemos hablado de empresas, IA, geopolítica, energía, confianza y liderazgo. Pero hay una dimensión más íntima.
Tu yo futuro también forma parte de esta conversación.
La persona que serás en 2036 heredará las decisiones que tomes ahora. Heredará tus aprendizajes y tus excusas. Tus hábitos y tus abandonos. Tus apuestas y tus inercias. Tu capacidad de adaptación o tu resistencia a mirar lo que estaba cambiando.
Una de las ideas más interesantes de Imaginable es que solemos tratar a nuestro yo futuro casi como a un extraño. Por eso procrastinamos. Por eso postergamos decisiones importantes. Por eso elegimos comodidad inmediata aunque sepamos que tendrá coste. Por eso nos cuesta ahorrar, cuidarnos, estudiar, cambiar o empezar de nuevo.
Pero en una década como esta, la distancia con nuestro yo futuro importa todavía más.
Porque la pregunta profesional ya no es solo “qué quiero ahora”. También es:
¿Qué me agradecerá mi yo de 2036?
Quizá te agradecerá haber aprendido a trabajar con IA sin delegar tu criterio. ¿Haber desarrollado una habilidad difícil de automatizar?, ¿cuidado tu reputación? o ¿haber construido relaciones de confianza?
No podemos saber exactamente qué ocurrirá en diez años. Pero sí podemos decidir qué tipo de persona queremos ser cuando llegue.
Y eso ya es mucho.
Tu yo de 2036 no necesita que aciertes todas las predicciones. Necesita que hoy empieces a mirar de frente algunos futuros incómodos.
También déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto puede ser una muy buena opción.
Food for thought
La imaginación ha tenido mala prensa en el mundo adulto.
La asociamos a niños, artistas, novelas, juegos, evasión o creatividad blanda. En empresa, durante mucho tiempo, se ha preferido hablar de datos, análisis, estrategia, ejecución, métricas, eficiencia y retorno.
Todo eso importa.
Pero en una época de discontinuidad, los datos del pasado no bastan. Las métricas explican lo que sabemos medir. Los planes ordenan lo que creemos controlar. Los análisis ayudan a interpretar el presente. Pero cuando aparecen cambios profundos, necesitamos algo más.
Necesitamos imaginación disciplinada.
Imaginación para mirar diez años hacia delante sin caer en fantasías.
Disciplina para conectar esos futuros con señales reales.
Criterio para separar ruido de cambio estructural.
Agencia para convertir escenarios en decisiones.
Humildad para aceptar que no vamos a acertar del todo.
Coraje para no mirar hacia otro lado cuando una señal resulta incómoda.
La década que viene no será sencilla. La IA seguirá transformando el trabajo. La economía digital seguirá chocando con límites físicos. La geopolítica seguirá afectando a la tecnología. La confianza será más difícil de sostener. La educación tendrá que reinventar parte de su contrato. Las carreras serán menos lineales. Las organizaciones tendrán que aprender a moverse entre productividad, riesgo y responsabilidad.
Pero esa no es una razón para rendirse al fatalismo.
Es una razón para entrenar.
Imaginar futuros no es escapar del presente. Es prepararse para actuar mejor dentro de él.
Quizá esa sea la gran lección de Imaginable: no necesitamos saber con precisión qué va a pasar. Necesitamos estar menos indefensos cuando pase algo que no encaja con nuestros planes.
El futuro no se predice. Se ensaya.
Y en una época donde lo extraño llega cada vez más rápido, ensayar futuros no es pesimismo ni fantasía. Es una forma de responsabilidad.
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. Libros para seguir pensando futuros. El libro central de esta edición es Imaginable, de Jane McGonigal. Si quieres profundizar, lo acompañaría con The Art of the Long View, de Peter Schwartz; The Signals Are Talking, de Amy Webb; Superpronosticadores, de Philip Tetlock; Antifrágil, de Nassim Taleb; y Co-Inteligencia, de Ethan Mollick.
PD2. Y com no, te dejo una serie de herramientas para ensayar futuros. Para convertir estas ideas en práctica, me parecen útiles tres cosas: un buen cuaderno para capturar señales, notas adhesivas para construir escenarios y un temporizador visual para trabajar con foco. Si prefieres lectura y escritura digital, un dispositivo tipo Kindle Scribe puede encajar muy bien para subrayar, anotar y construir tu propio archivo de futuros posibles.