Las organizaciones empresariales enfrentan una paradoja creciente: nunca antes habían tenido acceso a tal volumen de datos, y sin embargo, la velocidad de toma de decisiones se ha desacelerado significativamente. Según una investigación de McKinsey and Company publicada en 2019 que encuestó a más de 1,200 líderes empresariales globales, las decisiones ineficientes consumen aproximadamente 530,000 días de tiempo gerencial al año en una empresa típica del Fortune 500, equivalente a unos 250 millones de dólares en costes salariales anuales.
El problema no radica en la ausencia de información ni en la falta de sistemas tecnológicos. McKinsey documenta en su investigación Decision making in the age of urgency que solo el 20% de los ejecutivos encuestados afirman que sus organizaciones sobresalen en la toma de decisiones, mientras que un porcentaje muy alto reporta que al menos la mitad del tiempo dedicado a decisiones resulta ineficaz. Los ejecutivos dedican en promedio el 37% de su tiempo a tomar decisiones, y el 58% de este tiempo se utiliza de manera inefectiva.
Los costes de esta ineficiencia trascienden los números directos. La investigación de McKinsey revela que las organizaciones que toman decisiones tanto de alta calidad como de manera rápida tienen el doble de probabilidad de reportar crecimiento superior y retornos más altos que sus competidores. Sin embargo, existe un mito persistente entre ejecutivos: que la velocidad viene a costa de la calidad en decisiones. Los datos desafían esta creencia. Según McKinsey, las organizaciones que toman decisiones rápidamente tienen el doble de probabilidad de tomar decisiones de alta calidad, comparado con aquellas que deciden lentamente.
La arquitectura tradicional de decisión empresarial se diseñó para una era diferente de disponibilidad de información. El modelo prevalente requiere que una consulta estratégica sea traducida por un analista, quien extrae datos de sistemas diversos, interpreta resultados en contexto empresarial, prepara visualizaciones, y finalmente comunica hallazgos para que el ejecutivo decida. Este proceso multiescalonado puede extenderse días en el mejor escenario. McKinsey identifica tres tipos principales de decisiones en las organizaciones: decisiones de gran apuesta que son infrecuentes pero críticas, decisiones transversales que requieren coordinación entre múltiples departamentos, y decisiones delegadas que son frecuentes y pueden distribuirse en la organización.
Un estudio reciente de Boston Consulting Group de octubre de 2024 titulado Where’s the Value in AI? encuestó a 1,000 directores ejecutivos y altos directivos de más de 20 sectores en 59 países. Los hallazgos son reveladores: solo el 4% de las empresas han desarrollado capacidades de IA de vanguardia en todas las funciones y generan consistentemente valor significativo. Un adicional del 22% ha implementado una estrategia de IA, construido capacidades avanzadas, y comienza a materializar ganancias sustanciales. El 74% restante aún no ha demostrado valor tangible de su uso de IA.
Las empresas líderes según BCG se diferencian en varios aspectos críticos. Se enfocan en procesos centrales del negocio además de funciones de soporte, generando el 62% del valor en procesos de negocio principales. Son más ambiciosas: sus expectativas de crecimiento de ingresos por IA para 2027 son 60% más altas que las de otras empresas. Crucialmente, estas organizaciones líderes persiguen en promedio solo la mitad de oportunidades que sus pares menos avanzados, pero se enfocan en las iniciativas más prometedoras y esperan más del doble de ROI.
La investigación de McKinsey de enero de 2025 sobre IA en el lugar de trabajo revela que casi todas las empresas invierten en IA, pero solo el 1% cree estar en madurez. Entre los desafíos identificados, el 47% de ejecutivos encuentra que el ritmo de desarrollo de herramientas de IA generativa es demasiado lento, citando brechas de habilidades de talento (46%) y restricciones de recursos (38%) como razones principales.
La ventaja competitiva en 2025 no pertenece a las empresas con mayor volumen de datos, sino a aquellas capaces de convertir esos datos en decisiones accionables con mayor velocidad y precisión. La pregunta para los líderes empresariales no es si deben modernizar su arquitectura de decisión, sino cuán rápidamente pueden implementar estos cambios antes de que competidores establezcan ventajas insuperables en velocidad de respuesta al mercado.
Referencias:
- McKinsey & Company (2019): «Decision making in the age of urgency» – https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/decision-making-in-the-age-of-urgency
- McKinsey & Company (2023): «What is decision making?» – https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-decision-making
- Boston Consulting Group (2024): «Where’s the Value in AI?» – https://www.bcg.com/press/24october2024-ai-adoption-in-2024-74-of-companies-struggle-to-achieve-and-scale-value
- McKinsey & Company (2025): «Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential» – https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
