Cuando el entorno es imprevisible, la estrategia no puede seguir las viejas reglas.
Planear estratégicamente en un entorno VUCA —volátil, incierto, complejo y ambiguo— es, como bien señalan Biloslavo, Čebron y Zorčič (2024), un oxímoron en sí mismo. Esto es, una combinación de términos en apariencia contradictorios: planear implica proyectar y buscar cierto control, mientras que un entorno VUCA se define precisamente por su imprevisibilidad y su resistencia al control. La planeación estratégica nació como un esfuerzo por anticipar, ordenar y dar rumbo. Pero en un mundo donde el cambio es la única constante y la incertidumbre la norma, esas mismas virtudes se convierten en su mayor limitación. Lo que antes ofrecía dirección y seguridad puede transformarse en un lastre si no se adapta.
Planear bien en un mundo VUCA es prepararse para responder, no para predecir.
Mientras el sector privado ha venido replanteando sus modelos de planeación, el tercer sector, los movimientos ciudadanos y las organizaciones orientadas a la transformación social enfrentan el mismo desafío, pero con menor debate y menores recursos. Persisten metodologías y principios heredados de contextos más predecibles, que hoy resultan insuficientes para responder a la complejidad de los entornos en los que actúan.
La pregunta no es si debemos seguir planeando. La pregunta es cómo hacerlo de un modo que combine propósito y agilidad, sentido y adaptación. Ahí comienza el reto de lo emergente.
Lo emergente como respuesta: del análisis científico al reto práctico
La necesidad de superar los límites de la planeación estratégica clásica ha sido ampliamente documentada. El Tree of Science desarrollado por Hernández-Betancur et al. (2020) muestra que el núcleo de los estudios que buscan articular lo deliberado y lo emergente tiene sus raíces en la obra de Henry Mintzberg. Este autor subraya que la estrategia no debe entenderse como un plan cerrado, sino como “un patrón en un flujo de decisiones y acciones” que combina lo que se ha intentado con lo que se ha aprendido en el camino (Mintzberg, 1994). En este marco, la estrategia deja de ser un esquema rígido y se convierte en una práctica viva, donde la intención se entrelaza con la adaptación para responder al entorno.
Esta visión se complementa con el concepto de capacidades dinámicas, planteado por Teece et al. (2016), que describe la habilidad de las organizaciones para sentir el entorno, aprovechar las oportunidades y transformarse en función de lo aprendido. En entornos VUCA, estas capacidades no son un añadido: son una condición para sostener el propósito y adaptarse a lo imprevisible.
Para los actores del tercer sector, los movimientos ciudadanos y las organizaciones que buscan incidir social o políticamente, esta necesidad es igual de apremiante. Tener un propósito claro no basta: se requiere flexibilidad organizacional, procesos dinámicos y una cultura de aprendizaje que permita ajustar el rumbo sin perder el sentido. En este contexto, lo emergente no es sinónimo de improvisación: es la forma de ser fiel al propósito en medio del cambio.
IA como habilitador de la estrategia dinámica
Durante años, uno de los principales obstáculos para llevar la estrategia emergente a la práctica ha sido la dificultad de captar, procesar y utilizar a tiempo la información necesaria para ajustar el rumbo. Las capacidades dinámicas requieren una lectura constante del entorno y una capacidad de respuesta que, hasta hace poco, estaba fuera del alcance de muchas organizaciones. Hoy, los avances en inteligencia artificial (IA) comienzan a cambiar ese escenario.
Como plantean Biloslavo et al. (2024), la IA puede convertirse en un catalizador de la estrategia dinámica al permitir el análisis masivo de datos, la simulación de escenarios, la identificación temprana de patrones y la automatización de tareas críticas para la toma de decisiones. No se trata de sustituir el criterio estratégico, sino de brindarle soporte con información oportuna y procesada, algo que antes solo estaba al alcance de grandes corporaciones.
Para los actores del tercer sector, los movimientos ciudadanos y las organizaciones que buscan incidir social o políticamente, esto abre una oportunidad inédita: usar tecnología avanzada para sostener la agilidad sin perder el propósito. Sin embargo, este potencial solo se realiza si existe un puente entre lo tecnológico y lo estratégico. Ahí cobra sentido el rol del traductor tecnológico, del que ya se ha hablado en este espacio. Y, en los niveles de dirección, ese puente toma forma en figuras como el Chief AI Officer (CAIO), quien no solo debe gestionar herramientas, sino garantizar que el uso de la IA esté alineado con los objetivos institucionales y con principios éticos (Schmitt, 2024).
Como advierten Davenport y Ronanki (2018) y Kitsios y Kamariotou (2021), la IA es un medio poderoso, pero no neutral: su impacto depende de cómo se diseña, se integra y se gobierna. Los riesgos de sesgos algorítmicos, dependencia tecnológica o pérdida de diversidad estratégica están siempre presentes, y exigen de las organizaciones una reflexión consciente sobre el uso de estas herramientas.
Una propuesta: planear como práctica viva
Para las organizaciones que buscan incidir en contextos complejos, repensar la planeación estratégica exige más que actualizar herramientas: implica transformar la manera en que se concibe el proceso mismo. Esto pasa por:
- Abandonar el mito del plan cerrado y adoptar ciclos de planeación y revisión continua, donde lo aprendido ajuste lo previsto y lo previsto sirva como guía flexible, no como guion inamovible.
- Reconocer el valor de los datos: la facilidad creciente para captarlos, ordenarlos y analizarlos permite nutrir decisiones estratégicas en tiempo real, algo que hasta hace poco estaba fuera del alcance de la mayoría de las organizaciones sociales. El reto no es solo recolectar datos, sino convertirlos en información pertinente y accionable, al servicio del propósito.
- Integrar capacidades tecnológicas no como un añadido, sino como parte natural del trabajo estratégico, asegurando que las herramientas sirvan al propósito y no lo desplacen.
- Formar y reconocer funciones puente, como traductores tecnológicos, CAIOs o liderazgos híbridos, que garanticen que la IA y otras tecnologías se alineen con el propósito institucional y ético.
- Invertir en cultura de aprendizaje, donde los datos, las métricas y las experiencias sirvan para corregir el rumbo, y no solo para rendir cuentas.
Una estrategia viva no se escribe: se construye, se ajusta y se sostiene en el tiempo.
Planear así es planear para un entorno vivo: no para tener el control total, sino para sostener el sentido en medio de la complejidad.
Estas prácticas no son ideas abstractas: son la forma concreta de materializar en el día a día lo que hemos venido reflexionando sobre la estrategia emergente, las capacidades dinámicas y el papel de la tecnología como aliada.
Planear como práctica viva no es una meta en sí misma: es el camino necesario para sostener el impacto en un entorno que no deja de moverse. Integrar ciclos de revisión, cultura de aprendizaje, datos pertinentes y tecnología al servicio del propósito no es un lujo: es una respuesta consciente al desafío de transformar sin perder el rumbo.
Pero incluso con estas prácticas, el riesgo mayor persiste: creer que lo que alguna vez nos funcionó sigue siendo suficiente.
¿Estás seguro de que lo que funcionaba… sigue funcionando?
Durante mucho tiempo, muchas organizaciones —y quienes las lideramos— hemos confiado en esa frase que parece prudente: “Si funciona, no lo cambies.” Y es verdad que nos enseña a cuidar lo que da resultado y a no complicarnos sin necesidad. Pero en un mundo VUCA, donde el entorno cambia de forma continua y profunda, esa máxima se vuelve incompleta.
Lo más riesgoso no es cambiar lo que funciona: es no darnos cuenta de cuándo ha dejado de funcionar.
Las inercias nos engañan. Lo que ayer fue nuestra fortaleza puede ser hoy el límite que no vemos, si no lo revisamos, si no lo adaptamos. La inteligencia artificial, las capacidades dinámicas y las herramientas emergentes nos ofrecen nuevas formas de escuchar al entorno, de ajustar el rumbo, de mantener vivo el propósito en medio de la complejidad. Pero ninguna tecnología sustituirá el juicio, la conciencia y el compromiso de revisar lo que hacemos.
Hoy la verdadera estrategia es atreverse a cambiar lo que una vez funcionó, antes de que se vuelva un límite.
El verdadero desafío no está en encontrar la herramienta perfecta, sino en cultivar una práctica viva: cuestionar lo que damos por bueno, escuchar señales del entorno, hacer pruebas antes de grandes giros, formar equipos con mirada crítica y propósito claro. Porque lo que funciona no es el método en sí: es el resultado que seguimos logrando en un entorno que no deja de moverse, sin perder de vista el propósito que nos convoca. Hagamos bien el bien. Hagamos que pase.
Referencias:
Biloslavo, R., Edgar, D., Aydin, E., & Bulut, C. (2024). Artificial intelligence (AI) and strategic planning process within VUCA environments: A research agenda and guidelines. Management Decision. https://doi.org/10.1108/md-10-2023-1944
Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108–116.
Hernández-Betancur, J. E., Montoya-Restrepo, I., & Montoya-Restrepo, L. A. (2020). The tree of science of deliberate and emergent strategies. IIMB Management Review, 32(4), 323–336. https://doi.org/10.1016/j.iimb.2020.12.004
Kitsios, F., & Kamariotou, M. (2021). Artificial intelligence and business strategy towards digital transformation: A research agenda. Sustainability, 13(4), 2025. https://doi.org/10.3390/su13042025
Mintzberg, H. (1994). The fall and rise of strategic planning. Harvard Business Review, 72(1), 107–114.
Schmitt, M. (2024). Strategic integration of artificial intelligence in the C-suite: The role of the Chief AI Officer. arXiv. https://arxiv.org/abs/2407.10247
Teece, D. J., Peteraf, M. A., & Leih, S. (2016). Dynamic capabilities and organizational agility: Risk, uncertainty, and strategy in the innovation economy. California Management Review, 58(4), 13–35. https://doi.org/10.1525/cmr.2016.58.4.13
