Nuestra visión sobre el impacto de la IA en consultoría

La empresa ST Strategy la fundamos en junio de 2020. Meses antes de esta fecha valoramos los pros y contras e hicimos los diferentes estudios que consideramos necesarios para construir nuestra propuesta de valor, darle sentido dentro del mercado al que nos dirigimos y, en resumen, trabajar el encaje entre nosotros y nuestros potenciales clientes.

El 30 de noviembre de 2022 se hace público ChatGPT de la mano de su empresa OpenAI y es en ese momento cuando arranca una ola que solo ha hecho que crecer hasta hoy en día y aún no ha tocado tierra. Lo que al inicio parecía un «juguete» curioso sin muchas aplicaciones directas (todavía) a la realidad de las empresas está demostrando sus capacidades avanzadas cada día más, hasta el punto de que consideramos que ya podemos anunciar que estamos ante la revolución del cuello blanco.

Y es que si el carbón y la máquina de vapor a partir de 1760 y la electricidad a partir de 1870 provocaron la primera y segunda revolución industrial respectivamente, la IA está provocando una revolución digital, ya no desde el punto de vista de modelos de negocio, sino a nivel de roles laborales.

Hace unas semanas en una charla sobre IA, Carolina Escribano, Customer Engineering Manager de Google, nos mostraba una imagen de uno de los primeros contenedores inventados por Malcolm McLean que se cargaban en un barco. Ese preciso momento provocó una sacudida enorme en el sector de la logística. Los puertos tuvieron que adaptarse a nivel de infraestructura. Puertos que hasta ese momento habían sido de primer nivel como el de Manhattan se quedaron atrás por no haber realizado las inversiones al nivel que era necesario, mientras que otros puertos supieron interpretar correctamente el momento e invirtieron en lo que vendría al futuro consiguiendo posicionarse como principales puertos del país, como el de Nueva Jersey. El contenedor representó un cambio de paradigma: los puertos ya no necesitaban tantos estibadores, sino que hacían falta grúas, y se crearon posiciones laborales hasta ese momento inimaginables, como operadores de grúas portuarias o planificadores de logística.

Pues bien, una foto que tiene poco más de 70 años nos enseña que las empresas necesitan adaptarse al futuro y dejar de pensar en el pasado. Y eso es lo que intentamos hacer desde nuestra empresa. Una sacudida de mercado como la que estamos viviendo nos obliga a saber interpretar correctamente el futuro o dejaremos de ser competitivos. Esta sacudida es una oportunidad mayúscula que nos puede permitir ganar espacio de mercado e igualarnos competitivamente a actores más grandes.

Cambios que prevemos que traerá la IA

La inteligencia artificial ha demostrado poder ser de gran utilidad, pero debemos saber identificar en qué momentos realmente lo es. Lo que ocurre aquí es que muchas creaciones demuestran no aportar un valor real y podríamos entrar en el debate del painkiller vs vitamin. Y precisamente por este punto es importante diferenciar entre tareas operativas y tareas estratégicas.

Operativa vs estrategia

La IA ha demostrado ser muy potente funcionando bajo automatizaciones y normas claras de cómo debe proceder en cada caso que se encuentre con una dicotomía. Las facturas de ingreso las sumas al excel A y las facturas de gasto las sumas al excel B. No falla. Lo hace perfecto. Por tanto, dentro de aquellos escenarios en los que tengamos la tranquilidad de conocer todos los posibles outputs, tendremos una herramienta robusta que funcionará increíblemente bien.

Pero ¿qué ocurre en situaciones de estrategia? Aquí nuestra experiencia nos dice que el consultor todavía gana a la IA. Cuando hacemos estrategia buscamos soluciones que se adapten en un entorno cambiante, con un equipo diferente en cada proyecto, que requieren empatía y con múltiples variantes dentro de la compañía que se modifican entre proyectos. Aquí no podemos dar unas normas claras.

Productividad

En el punto anterior hablábamos de la gran utilidad que puede aportar la IA en tareas operativas. No queremos sustituir a nuestro equipo por una máquina; lo que queremos es que nuestro personal pueda dedicar su tiempo a tareas de mayor complejidad y que aporten más valor a la compañía. Nuestro planteamiento es que la IA es una herramienta que nos permite tener un equipo más productivo y eficiente.

Y este punto lo podemos ligar con los costes de la IA. Hay una corriente de opinión que nos dice que la IA que utilizamos hoy en día la tenemos subvencionada. El capital que han conseguido las empresas que lideran el mercado lo están utilizando para cubrir una parte importante de los costes (Anthropic registró unas pérdidas operativas de alrededor de los 8.000M$). Cuando el ritmo de crecimiento se vaya frenando, el coste acabará repercutiendo a los clientes, y las empresas que hayan creado dependencia sin preparar su estructura de costes podrían encontrarse con serios problemas.

También debemos tener en cuenta que muchas veces el argumento de utilizar la IA es el personal que alguien puede ahorrarse pero… ¿estamos seguros de que estamos ahorrando? Si los procesos no están bien estandarizados y automatizados, es posible que solo estemos cubriendo un coste por otro sin conseguir un mejor impacto para nuestra empresa.

Trabajar cada día con la IA y el estrés que puede generar

La aplicación de la IA a las tareas más operativas y rutinarias implica que estamos dejando solo para nuestro equipo aquellas tareas más complejas de ejecutar o que necesitan más reflexión. Este hecho acaba provocando una sensación de agotamiento mental más rápido. Y si además trabajamos 2 o 3 tareas difíciles a la vez con la IA, constantemente estamos revisando lo que la inteligencia artificial ha preparado y saltando de una tarea a otra. No es fácil gestionar este ritmo. De este hecho hablaba Rafael Casuso en un artículo que recomendamos revisar.

La IA funciona con datos

Este es uno de los aspectos más evidentes sobre el papel, pero que al mismo tiempo puede implicar una revolución importante en la operativa de las compañías.

Para que la IA pueda darnos las respuestas lo más bien ajustadas posibles, necesita tener el máximo de contexto posible. Aquí es donde aplicamos el término Garbage In, Garbage Out. Cuanto peores inputs le demos a la máquina, peores outputs nos dará ella a nosotros.

Las empresas necesitan documentar al máximo toda su actividad y sus interacciones diarias con su entorno para poder convertir tanto como sea posible el conocimiento tácito en conocimiento explícito. Este era ya un factor importante antes, pero ahora las empresas verán un valor aún más directo en trabajarlo correctamente.

La gestión del cliente

Hay aspectos de la gestión del cliente que con la entrada de la IA también se verán modificados. Por un lado, el cliente ya da por hecho que utilizamos la inteligencia artificial para hacer algunos de nuestros análisis y, para cierto perfil de cliente, intenta utilizarlo como herramienta de negociación del precio. La estructura de costes de la consultoría, sin embargo, no tiene por qué verse reducida necesariamente.

Esto puede incomodar, pero también es una oportunidad: nos obliga a ser más transparentes, a documentar mejor el porqué de cada recomendación y a elevar el nivel de lo que entregamos. Quien haga bien el trabajo y sepa defender cada conclusión con criterio saldrá reforzado de esta revisión constante.

Otro aspecto importante es que cada entregable que se haga al cliente, es muy posible que este lo confirme con su IA de confianza. Esto implicará a veces tener que defender una misma tesis más de una vez. En la mayoría de los casos, la herramienta hará análisis en frío, sin todo el contexto, y por tanto aportará conclusiones sesgadas.

Por último, la paradoja de Moravec nos viene a decir que lo que es fácil para los humanos es difícil para las máquinas, y viceversa. Las máquinas han demostrado ser muy buenas en tareas de cálculo u organización de la información, pero tienen problemas en la gestión de las personas, la empatía, la dirección de una reunión. Con esto queremos señalar que las personas son aún más importantes para la gestión de los clientes.

Qué dicen las grandes consultoras

Cuando hablamos de cómo la IA puede cambiar los equipos de consultoría, la pregunta no debería ser solo cuántas personas necesitaremos. Como en el ejemplo de los puertos, el cambio no consiste simplemente en hacer el mismo trabajo con menos manos, sino en repensar cómo nos organizamos.

Las grandes consultoras ya nos dan algunas pistas. Según Business Insider en enero de 2026, McKinsey contaba con unos 40.000 profesionales y cerca de 25.000 agentes de IA. Esto nos muestra que estas herramientas ya forman parte de su manera de trabajar. No se trata solo de saber utilizar una herramienta, sino de entender cómo integrar la IA en el trabajo y revisar lo que produce.

Además, Christoph Schweizer, CEO de BCG, explicaba en mayo de 2026 que había una gran demanda de IA a escala y que la firma se había reorientado para ayudar a las empresas a rediseñar funciones, procesos y capacidades de sus equipos. En Bain, Christophe De Vusser situaba la consultoría de IA y tecnología alrededor del 35% de su actividad en marzo de 2025.

Para nosotros, esto refuerza la necesidad de combinar conocimiento de negocio, capacidad de análisis y criterio tecnológico dentro del equipo. Producir más contenido no es suficiente si después no sabemos explicar por qué las conclusiones tienen sentido en esa empresa concreta.

El impacto en los equipos

Aquí aparece una pregunta que nos preocupa especialmente: ¿cómo formaremos a los consultores del futuro? Si delegamos en la IA toda la investigación, los primeros análisis y la preparación de los documentos, corremos el riesgo de retirar a los perfiles junior una parte de las tareas con las que aprenden el oficio. Si queremos buenos consultores senior mañana, debemos continuar formando buenos consultores junior hoy. En 2008 el sector de la construcción sufrió una fuerte crisis. Pasados 18 años, nos encontramos con la falta de industriales cualificados y las constructoras no pueden hacer frente a más proyectos a causa de la falta de personal. ¿Queremos que el sector de la consultoría siga el mismo camino?

Y tampoco debemos confundir incorporar tecnología con obtener resultados inmediatos. Gartner ofrece un matiz útil: Gene Hall advertía que el beneficio completo de los programas de transformación podía tardar un par de años en llegar plenamente.

Y aquí es donde toca hablar de la Trampa de Turing (concepto acuñado por el economista de Stanford Erik Brynjolfsson en 2022). La trampa nos viene a decir que podemos aplicar la tecnología para la automatización (prescindiendo del humano) o para la augmentación (complementando al humano y haciéndolo más productivo). Si pretendemos utilizar la IA para crear un «consultor clon» acabaremos cayendo en la trampa. El éxito de los nuevos modelos en la consultoría pasa por aumentar la capacidad del consultor permitiéndole analizar una mayor cantidad de datos o llegar a conclusiones que hasta ahora implicaban una inversión mucho más elevada de tiempo.

En definitiva, nuestra apuesta no es sustituir un equipo de consultores por un conjunto de herramientas. Es construir un equipo que sepa trabajar con estas herramientas sin perder conocimiento, capacidad de decisión ni responsabilidad sobre lo que entrega. La IA puede formar parte del proceso, pero el criterio y el compromiso con el cliente deben continuar siendo nuestros.

Dónde están las oportunidades

A lo largo de este artículo hemos hablado de cambios, de riesgos y de la manera en que la IA está sacudiendo el mundo de la consultoría. Como decíamos al inicio con el ejemplo de los puertos, los que entendieron el contenedor como una oportunidad pasaron a liderar el sector. Con la IA creemos que ocurrirá lo mismo.

La primera oportunidad es de tamaño. Con la IA, un equipo pequeño y bien organizado puede hacer análisis, documentación e investigación a un nivel que antes estaba reservado a estructuras mucho más grandes. Para consultoras como la nuestra, es una ventana que nunca habíamos tenido.

La segunda oportunidad es la del acompañamiento. Ayudar a una empresa a distinguir en qué procesos la IA aporta valor y en cuáles no, a estandarizar antes de automatizar y a preparar la estructura de costes para cuando la IA deje de estar subvencionada es exactamente el tipo de trabajo que ya sabemos hacer en otros ámbitos. Hace semanas circulaba por las redes una reflexión atribuida a Mark Cuban que decía que, si hoy tuviera 20 años, montaría una consultoría para pequeñas empresas. Hay miles de pymes que necesitarán a alguien de confianza que las acompañe en este cambio.

Y la última oportunidad, quizás la más valiosa, es el talento. Si existe el riesgo de que el sector deje de formar juniors, quien lo haga bien tendrá un activo que los demás no tendrán. Contrastar datos, detectar errores, argumentar conclusiones y entender al cliente. Estas capacidades no las da ninguna herramienta, se construyen trabajando.

Nadie sabe exactamente cómo será el sector de la consultoría dentro de cinco años. Lo que sí sabemos es que la IA no es una moda pasajera y que las oportunidades serán para quien se adapte, no para quien espere a que pase la ola. Es lo que intentamos hacer desde nuestra empresa y es el camino que recomendamos a todos aquellos que, como nosotros, quieran seguir siendo competitivos en el mercado que viene.