- Carlos Martínez Rojas
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Introducción
La inteligencia artificial (IA) está dejando de ser un mero instrumento técnico para convertirse en un actor clave en la construcción de posibles futuros: así lo apuntan conjuntamente la OCDE y el WEF en su reciente informe titulado AI in Strategic Foresight: Reshaping Anticipatory Governance.
¿Por qué es relevante? Porque muchas organizaciones —gobiernos, empresas, centros académicos— necesitan no solo reaccionar al presente, sino anticipar cambios profundos que la IA misma está generando. Este informe aporta datos, tendencias y advertencias que afectan a múltiples sectores: educación, salud, marketing, desarrollo, gobierno, negocios.
Este artículo analiza el estudio y sus implicancias para la prospectiva estratégica en IA, aportando contexto, análisis experto, datos clave, posibles riesgos y una mirada prospectiva.
Este artículo fue elaborado por el equipo de AutomatizaPro, especialistas en automatización, inteligencia artificial y tecnología aplicada.
Contexto histórico
Antecedentes de la prospectiva estratégica y la IA
La prospectiva estratégica (o “foresight”) ha sido tradicionalmente una disciplina en la que gobiernos y organizaciones profesionales intentan anticipar cambios en tecnología, economía o sociedad, para elaborar estrategias adaptativas. En el caso de la IA, su velocidad de evolución, su impacto transversal y la incertidumbre que genera han vuelto urgente la adopción de metodologías que no solo respondan al presente, sino proyecten escenarios futuros.
La OCDE ha trabajado en este campo con su unidad de “Strategic Foresight” y el grupo de expertos OECD Expert Group on AI Futures para explorar futuros de la IA. En paralelo, el WEF, a través de su red de anticipación (Global Foresight Network), ha concentrado esfuerzos en foresight aplicada a tecnología, geopolítica y transformación económica.
¿Qué lleva a que este estudio se publique ahora?
– La aceleración del desarrollo de la IA y su penetración en sectores clave.
– El reto que representa para gobiernos y empresas gobernar de forma anticipada (anticipatory governance) sistemas IA complejos.
– La necesidad de combinar métodos de foresight con inteligencia artificial para gestionar señales débiles, datos masivos y escenarios múltiples.
– Un escenario global cada vez más incierto (geopolítica, economía, cambio climático) que exige capacidades de anticipación robusta.
Video: IA en la prospectiva estratégica – visión del Organisation for Economic Co‑operation and Development (OCDE)
Análisis experto
Principales hallazgos del informe
El estudio “IA en la Prospectiva Estratégica” aporta una encuesta global de 167 profesionales de foresight en 55 países.
Algunos de los hallazgos más relevantes:
- Un dos tercios aproximadamente de los profesionales ya usan IA en su trabajo de foresight.
- Las aplicaciones más comunes: escaneo de señales de cambio, análisis de grandes volúmenes de datos, apoyo al desarrollo de escenarios.
- Beneficios reportados: ahorro de tiempo, ampliación de capacidad analítica, acceso a nuevos datos y patrones.
- Retos importantes: confiabilidad y transparencia de los resultados, sesgo, brechas de habilidades técnicas, desigualdad en el acceso a las herramientas, especialmente en el sector público.
Aplicaciones en industrias específicas
- Gobierno / sector público: la IA en foresight puede mejorar la capacidad de anticipar riesgos críticos, diseñar políticas más adaptativas y fortalecer la rendición de cuentas en el ciclo de política. El informe lo ubica como una palanca para la “gobernanza anticipatoria”.
- Negocios / empresas: las compañías pueden incorporar IA-foresight para explorar escenarios disruptivos (por ejemplo, cambios de mercado, tecnologías emergentes, geopolítica) y para alinear estrategia, innovación y gobernanza en IA.
- Educación / salud / marketing: aunque no son el foco central del informe, el paradigma se aplica: por ejemplo, en salud la IA podría usarse para anticipar pandemias, las dinámicas de atención, mientras que en marketing para anticipar cambios de comportamiento del consumidor, disrupciones de canal.
Oportunidades y ventajas
- Mayor rapidez en la identificación de señales débiles y patrones emergentes gracias a la IA.
- Capacidad de trabajar con datos masivos, complejos, heterogéneos, que el análisis humano puro podría no procesar.
- Mejora de la accesibilidad a la prospectiva: IA puede permitir a más actores acceder a herramientas de foresight que antes estaban reservadas a grandes laboratorios o gobiernos.
- Potencial para generar escenarios más sofisticados y, por tanto, mejores decisiones estratégicas a mediano/largo plazo.
Riesgos y desafíos
- Confiabilidad: los modelos de IA pueden generar “alucinaciones”, conclusiones erróneas o superficiales, lo cual es grave en el contexto de foresight donde se busca anticipar, no solo reaccionar.
- Transparencia y explicabilidad: saber cómo la IA llega a sus conclusiones es crítico si el resultado alimenta decisiones estratégicas.
- Sesgos y ética: los datos de entrenamiento, los supuestos de los modelos y los escenarios podrían reproducir o amplificar sesgos existentes.
- Brechas de capacidad: especialmente en el sector público, donde solo el 53 % de los encuestados se sentían con habilidades relevantes.
- Desigualdad en acceso: países o instituciones con menos recursos pueden quedarse rezagados en capacidad de foresight con IA, lo que puede ampliar brechas estratégicas.
- Gobernanza y regulación: la adopción de IA en foresight requiere marcos de gobernanza que aseguren responsabilidad, participación, revisión continua.
Datos y fuentes
- 167 profesionales de foresight encuestados en 55 países. World Economic Forum
- Sectores involucrados: gobierno, academia, empresas, sociedad civil. OECD
- El informe fue publicado el 19 de noviembre de 2025 por el WEF en colaboración con la OCDE. World Economic Forum
- Habilidades en IA: 93 % de los encuestados del sector privado consideraban tener habilidades relevantes, frente a ~53 % en el sector público. OECD
Una fuente externa relacionada sobre gobernanza anticipatoria que complementa este tema es el informe de la OCDE “Steering AI’s Future: Strategies for Anticipatory Governance” (febrero 2025) que ya subraya la necesidad de enfoques de gobernanza proactivos para IA.
Para enlace externo, puede consultarse directamente la página de publicación del informe en el sitio del WEF.
Un enlace interno sugerido para enlazar desde este artículo podría ser: “Cómo implementar IA responsable en gobiernos” (artículo futuro del sitio).
Consideraciones éticas y legales
Este estudio no sólo apunta a la eficiencia y al futuro, sino que plantea un desafío profundo en términos de ética y legalidad.
- Privacidad y datos: la IA en foresight puede basarse en grandes cantidades de datos, incluyendo potencialmente datos personales o sensibles. ¿Cómo se garantizan la privacidad, la seguridad y el consentimiento informado?
- Transparencia: ¿cómo se explican las conclusiones derivadas de IA a los responsables de la toma de decisiones? Si la IA genera escenarios que luego alimentan decisiones estratégicas, la “caja negra” es un riesgo.
- Sesgo y equidad: los escenarios pueden favorecer a aquellos que tienen mayor acceso a datos, herramientas y capacidad técnica, reforzando desigualdades. Las poblaciones vulnerables podrían quedar fuera del proceso de anticipación.
- Responsabilidad: ¿quién responde si un escenario anticipado falla o deriva en decisiones adversas? La adopción de IA en foresight incrementa la complejidad de atribuir responsabilidad.
- Gobernanza internacional: las tecnologías de IA trascienden fronteras. El informe reconoce que los riesgos emergentes (tecnológicos, geopolíticos) requieren cooperación internacional.
- Manipulación del futuro: Si la IA se usa para diseñar escenarios estratégicos, también podría usarse para controlar narrativas, influir en decisiones anticipadas o incluso manipular el futuro de modo antidemocrático. Esto exige salvaguardas de gobernanza anticipatoria robustas.
Cierre y conclusión
El informe conjunto de la OCDE y el WEF sobre “IA en la prospectiva estratégica” llega en un momento clave: la IA ya no es un experimento, sino un componente activo de la capacidad de anticipación de gobiernos y organizaciones. La palabra clave IA en la prospectiva estratégica se convierte en un eje para entender cómo se diseñan los futuros posibles, cómo se preparan las instituciones y cómo se gobiernan las tecnologías emergentes.
Ya hay avances: la mayoría de profesionales de foresight usan IA, pero también persisten brechas y riesgos. Las organizaciones que quieran liderar deberán no sólo adoptar tecnología, sino asegurar gobernanza, ética, capacidad técnica, colaboración interdisciplinaria y acceso democratizado a herramientas de foresight.
Para América Latina y Argentina, este tipo de estudios nos invita a reflexionar: ¿estamos construyendo capacidad de anticipación con IA o quedamos en una adopción reactiva? Las implicancias para educación, salud, mercado laboral, innovación y política pública son enormes.
AutomatizaPro seguirá de cerca esta línea, aportando análisis para que la integración de IA en la prospectiva estratégica sea una palanca de crecimiento, no un riesgo de brecha.
Preguntas frecuentes sobre la IA en la prospectiva estratégica (OCDE-WEF 2025)
¿Qué se entiende por “prospectiva estratégica” en este contexto?
Es el conjunto de metodologías y prácticas que permiten anticipar posibles futuros, identificar señales de cambio, desarrollar escenarios estratégicos y preparar decisiones más adaptativas frente a la incertidumbre.
¿Por qué es importante que la IA participe en la prospectiva estratégica?
Porque la IA puede procesar grandes volúmenes de datos, detectar patrones emergentes o señales débiles, ampliar la capacidad analítica y acelerar la generación de escenarios futuros, lo que mejora la preparación ante cambios disruptivos.
¿Cuáles son los principales retos identificados por la OCDE/WEF para implementar IA en foresight?
Entre los retos: la fiabilidad de los resultados de IA, la transparencia de los modelos, los sesgos, la brecha de habilidades técnicas (sobre todo en el sector público) y el acceso desigual a herramientas.
¿Cómo pueden los gobiernos aplicar estos hallazgos?
Los gobiernos pueden invertir en las capacidades de foresight con IA, formar al personal, establecer marcos de gobernanza anticipatoria (habilitadores, salvaguardas, participación ciudadana), colaborar con el sector privado y academia, y asegurar que las herramientas de IA sean accesibles, responsables y explicables.
