Un cambio de ritmo para la estrategia

En un entorno donde la información fluye en tiempo real y las disrupciones son cada vez más frecuentes, el planeamiento estratégico tradicional enfrenta límites evidentes. La velocidad con la que cambian las preferencias de los clientes, las condiciones del mercado o las regulaciones obliga a las organizaciones a anticipar y actuar antes de que los efectos se consoliden.

Según Venkatraman (2024), “ahora, con el auge de sensores económicos y potentes, junto con inteligencia artificial, las cosas están cambiando rápido” (p. 12). Más aún, solo el 16 % de las empresas invierte de forma sistemática en programas de aprendizaje continuo y adaptabilidad (Brassey et al., 2024), lo que revela un desfase crítico entre las capacidades estratégicas heredadas y las necesidades actuales de adaptación.

Este artículo explora el tránsito del planeamiento estratégico tradicional hacia el strategic sensing en tiempo real, ofreciendo a los ejecutivos un enfoque práctico y fundamentado para anticipar riesgos, detectar oportunidades y reconfigurar la estrategia de manera continua.

¿Por qué el planeamiento anual resulta insuficiente?

El esquema tradicional de dirección estratégica descansa en ciclos anuales: fijación de objetivos, asignación de recursos, ejecución y revisión posterior. Sin embargo, este enfoque resulta cada vez menos efectivo frente a la velocidad con la que cambian hoy los entornos competitivos. Como señalan Schrage et al. (2024), los indicadores tradicionales ya no logran entregar la información que los líderes necesitan para sostener sus ventajas estratégicas. Este fenómeno responde a tres factores clave: 

1. Explosión de datos en tiempo real. El aumento exponencial de sensores IoT y fuentes internas —desde sistemas ERP hasta redes sociales— genera información al instante.
2. Capacidad de cómputo y analítica avanzada. Plataformas de inteligencia artificial permiten procesar volúmenes masivos de datos en segundos, brindando insights de valor estratégico (Venkatraman, 2024).
3. Entorno de incertidumbre permanente. Cambios regulatorios, geopolíticos y disrupciones tecnológicas exigen respuestas ágiles que trasciendan el calendario anual.

Frente a esta realidad, las metodologías basadas en revisiones periódicas se tornan reactivas, incapaces de anticipar disrupciones. Un enfoque de detección continua (strategic sensing) no pretende reemplazar la visión de largo plazo, sino complementar la planificación con un mecanismo de alerta temprana que mantenga la organización en constante adaptación.

¿Qué implica implementar capacidades de strategic sensing?

La adopción de strategic sensing consiste en integrar tres pilares operativos:

1. Monitorización continua de señales débiles. Identificar indicadores tempranos en múltiples dominios (mercado, tecnología, regulación), por ejemplo, variaciones marginales en búsquedas de consumidores o benchmarking de desempeño de competidores.
2. Analítica predictiva y modelado de escenarios. Emplear algoritmos de machine learning para proyectar tendencias y simular el impacto de distintos escenarios, lo que mejora la calidad de las decisiones (Ransbotham et al., 2024).
3. Procesos de gobernanza ágil. Definir umbrales de alerta y estructuras de decisión rápidas, donde comités interfuncionales evalúen cada señal y autoricen acciones inmediatas.

Por ejemplo, la empresa de e-commerce Wayfair utilizó inteligencia artificial para rediseñar uno de sus KPIs clave. Al analizar patrones de comportamiento, descubrieron que entre el 50 % y 60 % de las ventas «perdidas» en productos como sofás eran redirigidas hacia otras opciones dentro de la misma categoría. Este hallazgo permitió redefinir el indicador hacia una métrica más útil y accionable, mejorando sus recomendaciones y decisiones logísticas (Schrage et al., 2024). El caso ejemplifica cómo un KPI más inteligente puede habilitar respuestas rápidas y coordinadas, en línea con un enfoque de detección continua. 

¿Cómo fortalecer la resiliencia organizacional con respuesta temprana?

La resiliencia estratégica va más allá de reaccionar ante crisis aisladas; implica una capacidad sistemática para anticiparse a escenarios de riesgo y ajustar dinámicamente las decisiones clave. En ese sentido, Herring et al. (2025) señalan que las empresas deben revisar regularmente su estrategia y asignación de recursos para mantener la coherencia entre sus decisiones y los riesgos emergentes. En el entorno actual, los planes estratégicos tradicionales de largo plazo suelen quedar obsoletos en cuestión de meses, por lo que es clave adoptar un modelo ágil basado en revisiones trimestrales, escenarios múltiples y mecanismos de respuesta rápida. Para ello, es clave: 

• Escenarios prescriptivos. Diseñar rutas alternativas de acción ante riesgos definidos, con responsabilidades claras y métricas de activación.
• Capacitación continua. Fomentar habilidades de toma de decisiones en entornos inciertos: solo el 16 % de las compañías promueve programas de aprendizaje adaptativo, lo cual limita la rapidez de respuesta (Brassey et al., 2024).
• Infraestructura de información integrada. Consolidar datos de riesgo, mercado y operaciones en tableros ejecutivos de acceso inmediato.

En la industria automotriz, algunos fabricantes han implementado mecanismos que les permiten responder con rapidez ante disrupciones. Por ejemplo, tras experiencias recientes, ciertas automotrices adoptaron plazos de 24 a 48 horas como estándar para evaluar impactos frente a eventos inesperados y activar planes de respuesta. Esta ventana crítica permite tomar decisiones informadas sobre reasignación de recursos o ajustes operativos, minimizando el impacto sobre la producción y la experiencia del cliente (Herring et al., 2025). 

¿Qué papel juega la inteligencia artificial en el strategic sensing?

La inteligencia artificial (IA) amplifica la capacidad de detección y respuesta:

• Análisis de patrones complejos. Algoritmos de aprendizaje supervisado identifican correlaciones no evidentes entre variables de negocio y señales débiles.

• Alertas automatizadas. Motores de reglas y modelos predictivos generan notificaciones personalizadas a responsables, acortando el ciclo de retroalimentación.

• Simulación en tiempo real. Plataformas de IA permiten testar hipótesis (“¿Qué pasa si la cuota de mercado cae 2 % en una región?”) y planificar contramedidas antes de que ocurra la caída (Deloitte, 2024).

Según Ransbotham et al. (2024), “las organizaciones que combinan el aprendizaje organizacional con el aprendizaje de IA están mejor preparadas para gestionar la incertidumbre” (p. 7). Un caso destacado es el de una empresa de servicios financieros que, integrando análisis de sentimiento en redes sociales y transacciones, anticipó un cambio de preferencias del cliente, ajustó su catálogo y ganó 12 % de nuevos clientes en tres meses.

Strategic Sensing no es una opción, es una ventaja competitiva

La transición del planeamiento estratégico tradicional al strategic sensing en tiempo real no es una moda pasajera, sino una evolución necesaria para las organizaciones que aspiran a liderar en mercados dinámicos. Al articular monitorización continua, analítica avanzada y gobernanza ágil, las empresas pueden anticipar disrupciones y convertirlas en ventajas competitivas.

Como dijo Sun Tzu en “El arte de la guerra”: “La rapidez es la esencia de la guerra”. De igual forma, en el campo de batalla empresarial, quien detecta primero y actúa con agilidad domina el entorno.

InStrategy se posiciona como socio ideal para acompañar este viaje de transformación, aportando metodologías probadas y apoyo en cada paso: desde la definición de indicadores de strategic sensing, hasta la integración de plataformas de IA y el desarrollo de capacidades culturales de resiliencia.

Fuentes

Deloitte. (2024). Intelligence gathering: Bringing AI technology into strategic planning [PDF]. Deloitte US. https://s.iasplus.deloitte.com/content/d4ea4c1c-f399-493e-919d-708bf294a418

Brassey, J., De Smet, A., & Maor, D. (2024). Developing a resilient, adaptable workforce for an uncertain future. https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/developing-a-resilient-adaptable-workforce-for-an-uncertain-future

Herring, D., Altmeier, M., & Poppensieker, T. (2025). From crisis management to strategic resilience: Lessons from the auto industry. https://www.mckinsey.com/capabilities/risk-and-resilience/our-insights/from-crisis-management-to-strategic-resilience-lessons-from-the-auto-industry

Ransbotham, S., Khodabandeh, S., Kiron, D., Zhukhov, L., & Chu, M. (2024). Learning to Manage Uncertainty, With AI. MIT Sloan Management Review. https://sloanreview.mit.edu/big-ideas/artificial-intelligence-business-strategy/

Schrage, M., Kiron, D., Candelon, F., Khodabandeh, S., & Chu, M. (2024). The future of strategic measurement: Enhancing KPIs with AI. MIT Sloan Management Review. https://sloanreview.mit.edu/projects/the-future-of-strategic-measurement-enhancing-kpis-with-ai/

Venkatraman, V. (2024). How real-time data and AI will power the industrial future [Webinar]. Harvard Business Review. https://hbr.org/webinar/2024/03/how-real-time-data-and-ai-will-power-the-industrial-future