Del pensamiento lineal al pensamiento lateral: el nuevo valor del mercado laboral

La inteligencia artificial ha mejorado los trabajos académicos. Pero también está generando una paradoja incómoda: cuanto más perfectos son los resultados, menos claro es quién ha pensado realmente. Y eso tiene consecuencias directas en el talento que llega a las empresas.

En Catalunya, la UOC —junto con la UB, la UAB, la UPF y la UdG— ha actualizado en el último año sus guías internas sobre el uso de inteligencia artificial en trabajos académicos. Varias de estas instituciones han incorporado declaraciones de autoría obligatorias, nuevas pautas de evaluación, advertencias específicas para TFG y TFM y recomendaciones para docentes sobre cómo integrar o detectar IA generativa. Estudios internacionales como los de Pew Research Center o Turnitin sitúan el uso de estas herramientas entre el 70% y el 85% a nivel global, una tendencia que las universidades catalanas confirman en sus análisis internos, aunque sin publicar cifras oficiales. No es un gesto aislado: es una adaptación en marcha que ya está reconfigurando la fiabilidad de la señal académica que reciben las empresas.

En una misma aula conviven tres realidades: quien ha trabajado el caso, quien ha usado la inteligencia artificial como apoyo y quien ha delegado prácticamente todo el proceso. Desde fuera, todos parecen igual de brillantes.

En una misma aula conviven tres realidades: quien ha trabajado el caso, quien ha usado la inteligencia artificial como apoyo y quien ha delegado prácticamente todo el proceso

Durante años, escribir bien era una señal de comprensión. Hoy ya no. Las herramientas de IA generan textos impecables en segundos. El Pew Research Center alertaba en 2024 del aumento del uso de IA entre estudiantes, y Nature ha señalado errores y referencias inexistentes en contenidos generados. No hablamos de una moda: hablamos de un cambio estructural.

La cuestión ya no es si los estudiantes utilizan IA, sino qué tipo de aprendizaje están construyendo con ella.

Durante décadas, aprender significaba esfuerzo, repetición y acumulación. Tenía sentido en un mundo donde el conocimiento era escaso. Hoy es abundante, inmediato y automatizable. Ya no basta con ordenar, estructurar o responder correctamente. Eso ya lo hace la máquina. El valor se desplaza hacia otra competencia: pensar de forma diferente. No lineal, sino lateral.

Hoy el conocimiento es abundante, inmediato y automatizable. Ya no basta con ordenar, estructurar o responder correctamente

El cambio profundo no es tecnológico, es funcional. La universidad no está para perseguir atajos; está para desarrollar pensamiento. Pero la expansión de la IA obliga a dedicar una parte creciente del tiempo a verificar la autenticidad del aprendizaje. Ya no se evalúa solo contenido, estructura y argumentación. También hay que comprobar si las fuentes existen, detectar incoherencias, identificar patrones automáticos y reconstruir el razonamiento del estudiante. La universidad pasa de impulsar conocimiento a custodiarlo. Y en ese tránsito pierde capacidad para fomentar lo esencial: el pensamiento propio.

La paradoja es evidente: los trabajos mejoran, pero la señal de aprendizaje se debilita. Y aparece un efecto colateral incómodo: quien no utiliza IA puede quedar en desventaja. No porque sepa menos, sino porque su resultado es menos perfecto. Estamos premiando el acabado sin saber si hay pensamiento detrás.

Un ejemplo lo ilustra. 101 – 102 = 1. Incorrecto. Ahora bien, con un solo movimiento puede convertirlo en un cálculo correcto. No se trata de calcular mejor, sino de mirar el problema desde otro ángulo. La solución aparece más adelante.

Durante décadas, el sistema educativo ha premiado el pensamiento lineal: ordenar, estructurar, responder. Exactamente lo que hoy hace —y cada vez mejor— la inteligencia artificial. Estamos evaluando como diferencial aquello que la máquina ya domina. Mientras tanto, el valor humano se desplaza hacia el pensamiento lateral: cuestionar el problema, conectar ideas no evidentes, formular nuevas preguntas, moverse en la ambigüedad. Un tipo de pensamiento más difícil de evaluar y que, en muchos casos, penaliza la nota.

La presentación oral no evalúa lo escrito; evalúa lo aprendido

La diferencia real aparece en la presentación oral del TFM. Ahí no hay estructura que maquille ni redacción que sostenga. Tampoco IA que responda en tiempo real. Solo queda el pensamiento. Y entonces se ve quién entiende, quién conecta, quién responde con criterio y quién se adapta a nuevas preguntas. También se ve lo contrario: respuestas vagas, dificultad para profundizar, incapacidad para salir del guion. No por falta de inteligencia, sino por falta de proceso. La presentación oral no evalúa lo escrito; evalúa lo aprendido.

Mientras la educación sigue afinando el pensamiento lineal, el mercado ya ha girado. En ecosistemas de innovación como el 22@ de Barcelona —donde conviven empresas tecnológicas, startups y consultoras— esta tensión empieza a ser una conversación recurrente: perfiles con expedientes brillantes que no siempre trasladan ese rendimiento al razonamiento en entrevistas o entornos no estructurados. Google, Apple, Tesla o IDEO buscan perfiles capaces de pensar diferente, no solo de ejecutar bien. Valoran la capacidad de abordar problemas abiertos, replantear retos y decidir en entornos inciertos. En un mundo donde la inteligencia artificial genera respuestas en segundos, lo escaso ya no es la respuesta. Es la pregunta.

En un mundo donde la inteligencia artificial genera respuestas en segundos, lo escaso ya no es la respuesta. Es la pregunta

El World Economic Forum lo confirma: pensamiento crítico, creatividad y capacidad analítica serán competencias clave en los próximos años. Todas exigen salir del pensamiento lineal.

La solución al ejercicio anterior es simple: elevar el 2. 101 – 10² = 1. Es decir, 101 – 100 = 1. Pero lo relevante no es la solución, sino lo que revela: no era un problema de cálculo, sino de enfoque.

El debate no es si los estudiantes usan IA. Eso ya es un hecho. El reto es adaptar el sistema educativo a las competencias que realmente demanda el mercado. Durante décadas, el valor estuvo en acumular conocimiento. Hoy está en interpretarlo, cuestionarlo, conectarlo y decidir. En pensar. Y no de forma lineal, sino lateral.

La universidad no está fallando. Está respondiendo a un modelo que ya no existe. El mercado, en cambio, ya ha cambiado. Si no ajustamos qué evaluamos y qué entendemos por aprender, seguiremos formando talento para el pasado mientras el futuro exige otra cosa.

Si no ajustamos qué evaluamos y qué entendemos por aprender, seguiremos formando talento para el pasado mientras el futuro exige otra cosa

La inteligencia artificial no está sustituyendo el talento. Está redefiniendo qué significa tenerlo.

«¿Qué ocurre con la inteligencia artificial si la energía deja de ser abundante y barata?»

Mientras el debate sobre la inteligencia artificial se centra en la ética, el empleo o la regulación, hay un elemento crítico que casi nadie menciona: su dependencia energética y material.

La tecnología más avanzada del mundo sigue atada a un sistema físico vulnerable, y una parte esencial de ese sistema pasa por un punto tan estratégico como frágil: el Estrecho de Ormuz.

Cuando sube el precio del petróleo, el debate se centra en la gasolina, el diésel o la factura eléctrica. Es lógico: es lo visible, lo inmediato, lo que afecta al bolsillo de ciudadanos y empresas.

Pero mientras discutimos sobre surtidores y tarifas, hay un elemento silencioso que apenas aparece en la conversación: la inteligencia artificial.

La IA se ha convertido en el gran relato de nuestro tiempo. Pero es un relato construido sobre una base que casi nadie cuestiona. Hablamos de su impacto en el empleo, de sus dilemas éticos, de su capacidad para transformar industrias enteras.

Pero hay un aspecto estructural que permanece fuera del foco: la inteligencia artificial depende de un sistema energético y material que no es ni estable ni asegurado.

Y una parte crítica de ese sistema pasa por un punto del mapa que rara vez asociamos con lo digital: el Estrecho de Ormuz.

Durante años hemos alimentado la idea de que la IA vive en un espacio etéreo, casi místico. “La nube” suena a algo que no ocupa lugar, que no pesa, que no consume. Pero la realidad es mucho más terrenal.

Entrenar y operar modelos de IA exige centros de datos que devoran electricidad, sistemas de refrigeración que consumen millones de litros de agua y hardware construido con minerales críticos cuya extracción y procesado requieren cantidades ingentes de energía.

La IA no es intangible. Es física, intensiva y dependiente.

Y su dependencia empieza por la energía. El verdadero límite de la inteligencia artificial no está en los algoritmos, sino en la capacidad de sostenerlos.

Los centros de datos necesitan un suministro eléctrico constante, estable y creciente. Y hoy, una parte significativa de esa energía sigue dependiendo del gas y del petróleo.

Por el Estrecho de Ormuz circula alrededor del 20% del petróleo mundial y cerca del 25% del gas natural licuado (GNL). Ese gas, esencial para mantener sistemas eléctricos estables, alimenta indirectamente la infraestructura que permite que la IA funcione.

La inteligencia artificial no solo depende del silicio: depende del gas.

Y también del agua, un recurso cada vez más tensionado, especialmente en regiones donde los centros de datos ya compiten directamente con la agricultura y el consumo humano.

Europa lo sabe. España también. La Península se ha convertido en un polo emergente de centros de datos, pero su crecimiento depende de un suministro energético que no controlamos del todo y de un mercado global del GNL que puede tensarse en cuestión de días.

La digitalización avanza más rápido que la capacidad de asegurar la energía que la sostiene.

A esta dependencia energética se suma otra menos visible: la de los materiales. Litio, cobalto, níquel, tierras raras, silicio avanzado… sin ellos no hay chips, no hay servidores, no hay IA.

Pero estos materiales no se extraen ni se refinan en un vacío. Requieren energía intensiva, transporte marítimo —más del 90% del comercio mundial viaja por mar— y cadenas logísticas globales que funcionan como un reloj… hasta que dejan de hacerlo.

Aunque estos minerales no crucen directamente el Estrecho de Ormuz, el sistema que permite producirlos, moverlos y refinarlos sí depende de la energía que pasa por allí.

La IA, en su aparente sofisticación, está anclada a una infraestructura física vulnerable.

Durante décadas, la economía global ha priorizado la eficiencia sobre la resiliencia. Cadenas de suministro ajustadas al milímetro, costes optimizados, dependencias invisibles.

El resultado es un sistema extraordinariamente preciso, pero frágil. Basta una disrupción en un punto crítico —una escalada geopolítica, un bloqueo marítimo, una crisis energética— para que los efectos se propaguen en cascada.

Y no es una hipótesis teórica. En las últimas semanas, los ataques sobre infraestructuras energéticas en Oriente Medio han vuelto a poner en evidencia hasta qué punto el sistema global depende de nodos físicos extremadamente vulnerables.

Cuando se dañan instalaciones clave —refinerías, terminales de gas o rutas logísticas— el impacto no se queda en el precio del combustible: se traslada a toda la economía digital que depende de esa energía para operar.

Ya hemos visto otras señales. En 2021, una ola de calor obligó a reducir la actividad de varios centros de datos en Estados Unidos y Europa por falta de capacidad de refrigeración. No fue un fallo tecnológico. Fue un límite físico. Y ese límite se repetirá.

En ese contexto, la pregunta deja de ser tecnológica y se vuelve estructural: ¿qué ocurre con la inteligencia artificial si la energía deja de ser abundante y barata?

No desaparece. Se encarece. Se ralentiza. Se concentra en manos de quienes pueden pagarla.

Las empresas han integrado la inteligencia artificial en procesos clave con una premisa implícita: que siempre estará disponible, que será escalable, que sus costes seguirán siendo asumibles.

Pero esa premisa depende de factores que ninguna empresa controla: energía, geopolítica, materiales, logística.

Y hay un punto que casi nadie quiere mirar de frente: la IA crece más rápido que la capacidad de generar energía limpia. Y esa brecha es, hoy, uno de los mayores riesgos sistémicos invisibles.

La conversación sobre inteligencia artificial está incompleta. Hablamos de ética, de regulación, de empleo. Pero apenas abordamos su dependencia de recursos físicos limitados y de infraestructuras críticas. La sostenibilidad de la IA no es solo ambiental.

Es energética, material y estratégica.

Y, hoy, no está garantizada.

Tal vez el mayor riesgo de la inteligencia artificial no esté en su capacidad de transformar el mundo, sino en la estabilidad del sistema que la hace posible.

Porque, en última instancia, la tecnología más avanzada de nuestra era sigue dependiendo de algo tan básico —y tan vulnerable— como el paso de la energía por un estrecho.

Y eso debería formar parte del debate.

La inteligencia artificial ya no solo analiza: empieza a influir en decisiones críticas en la empresa

La reciente escalada de tensión entre Estados Unidos, Israel e Irán ha vuelto a situar la tecnología en el centro de los conflictos contemporáneos, en un momento en que el uso de inteligencia artificial en operaciones militares se está acelerando a nivel global. Pero esta vez hay un cambio relevante: la inteligencia artificial ya no solo asiste, empieza a influir directamente en decisiones críticas.

Según el Congressional Research Service, la inversión global en inteligencia artificial militar superó los 20.000 millones de dólares en 2024, y la OTAN estima que estos sistemas pueden reducir hasta en un 70% el tiempo necesario para identificar un objetivo en operaciones complejas. En los conflictos recientes en Oriente Medio, esta velocidad se ha convertido en un factor estratégico clave.

La diferencia es sutil, pero trascendental: ya no solo analizan la realidad, sino que la interpretan y la priorizan

Programas como Project Maven o plataformas de análisis avanzadas, como las desarrolladas por Palantir Technologies, integran datos de satélites, drones y sensores para generar recomendaciones operativas en tiempo real. La diferencia es sutil, pero trascendental: ya no solo analizan la realidad, sino que la interpretan y la priorizan.

Cuando la velocidad desplaza el criterio

La automatización de la llamada kill chain, la cadena de decisión que va desde la identificación hasta la acción, se ha acelerado de forma significativa. La inteligencia artificial permite procesar grandes volúmenes de información en segundos y detectar patrones imposibles para el análisis humano. Pero el cambio clave no es la velocidad: es el desplazamiento del criterio. El problema no es que la inteligencia artificial decida mal, sino que dejamos de cuestionar sus decisiones.

En teoría, siempre hay supervisión humana. En la práctica, en entornos de presión y urgencia, esa validación se convierte en un trámite. Cuando un sistema presenta una recomendación como la opción más eficiente, cuestionarla exige tiempo. Y tiempo es precisamente lo que no hay.

En teoría, siempre hay supervisión humana. En la práctica, en entornos de presión y urgencia, esa validación se convierte en un trámite

A esto se suma un factor crítico: la apariencia de objetividad. Los algoritmos trabajan con datos, pero esos datos no son neutros. Aun así, cuanto más sofisticado es el sistema, mayor es la tendencia a confiar en él.

Catalunya: cuando la IA ya decide en la práctica

Según el AI Index 2024 de la Universidad de Stanford, la adopción empresarial de la inteligencia artificial continúa acelerándose a escala global. En Europa, estudios como el McKinsey Global Survey on AI 2023 y los datos de Eurostat (ICT Usage in Enterprises 2023) sitúan el uso de sistemas de IA en más del 60% de las grandes empresas. En Catalunya, informes de Acció indican que el 28% de las pymes ya ha incorporado soluciones de IA en ámbitos como la logística, las ventas o los recursos humanos.

Un ejemplo claro es el Port de Barcelona. En su operativa diaria ya se utilizan sistemas de inteligencia artificial para optimizar rutas, priorizar cargas y anticipar congestiones. Según datos del propio Port, la digitalización ha reducido en un 25% los tiempos de espera y ha mejorado en un 15% la eficiencia operativa.

Formalmente, la decisión final sigue siendo humana. En la práctica, los algoritmos determinan qué operación es prioritaria. En un entorno donde cada minuto tiene impacto económico, cuestionar la recomendación del sistema implica costes y fricción. La supervisión existe, pero el criterio ya no está plenamente en manos humanas.

En un entorno donde cada minuto tiene impacto económico, cuestionar la recomendación del sistema implica costes y fricción

Diversos informes de organismos internacionales y análisis independientes han alertado sobre los riesgos de sistemas de priorización automatizada en contextos reales, especialmente cuando operan con datos incompletos o sesgados. Más allá del caso concreto, lo relevante es el patrón: cuando un algoritmo identifica, prioriza y recomienda, la validación humana puede convertirse en automática.

Y cuando esa validación se produce en segundos, cuestionar deja de ser una opción real.

De la guerra a la empresa: el mismo patrón

Este contexto no es aislado, sino un anticipo de un cambio más amplio en cómo se toman decisiones tanto en el ámbito militar como empresarial.

En el mundo empresarial, la lógica es la misma. Sistemas de pricing, logística o análisis de riesgo ya integran datos y generan recomendaciones que orientan decisiones. Un estudio de McKinsey advierte que las empresas que adoptan inteligencia artificial decisoria sin mecanismos de control pueden incrementar su riesgo operativo hasta un 30%.

La pregunta es incómoda: ¿estamos utilizando la inteligencia artificial para decidir mejor o para decidir menos?

La regulación entra en escena

El AI Act, aprobado en 2024 en la Unión Europea, obligará a las empresas que utilicen sistemas de alto riesgo, incluidos aquellos que influyen en decisiones operativas, logísticas o de recursos humanos, a documentar cómo funcionan sus algoritmos, garantizar supervisión humana efectiva y demostrar que no generan sesgos sistemáticos.

Para muchas organizaciones, esto no será solo un requisito legal, sino un cambio de paradigma: pasar de adoptar inteligencia artificial por eficiencia a gobernarla con criterios de transparencia y responsabilidad.

La verdadera cuestión

La inteligencia artificial no tiene valores; tiene capacidad. La ética, en cambio, sigue siendo humana. Para las empresas catalanas, el reto no es solo incorporar inteligencia artificial, sino gobernarla. Porque cada vez que dejamos de cuestionar lo que una máquina sugiere, no solo ganamos eficiencia: también cedemos criterio.

Cada vez que dejamos de cuestionar lo que una máquina sugiere, no solo ganamos eficiencia: también cedemos criterio

Y en ese desplazamiento silencioso no solo cambia cómo decidimos. Cambia quién decide… y por qué dejamos de preguntarlo.

«Cuando disminuyen los cotizantes y aumentan los jubilados, el ajuste solo puede venir por cuatro vías: mayores cotizaciones, más impuestos, más deuda o prestaciones más bajas. Si el ajuste llega, la única diferencia será si se produce de forma planificada o por choque»

España no tiene un problema de inmigración. Tiene un problema de sostenibilidad.

Discutimos la inmigración como si fuera una cuestión de orden público, identidad o competencia laboral inmediata. Pero el debate real es otro: si el Estado del bienestar español será sostenible en las próximas décadas. Y aquí aparece la verdad incómoda: sin una base activa suficiente, no lo será.

Al mismo tiempo, la generación del baby boom está entrando masivamente en la jubilación. El resultado es una estructura poblacional cada vez más envejecida: el 20,4% de la población ya tiene más de 65 años, y el INE proyecta que en 2050 será casi el 30%.

El sistema de pensiones se basa en una ecuación simple: los trabajadores de hoy pagan las pensiones de hoy. Actualmente hay alrededor de 2,3 trabajadores por cada pensionista. Hace dos décadas eran más de tres. Y la tendencia seguirá deteriorándose si no aumenta la población en edad de trabajar.

Cuando disminuyen los cotizantes y aumentan los jubilados, el ajuste solo puede venir por cuatro vías: mayores cotizaciones, más impuestos, más deuda o prestaciones más bajas. No existe una quinta opción mágica que esquive esa realidad matemática.

Lo demás es retórica.

Alemania ha asumido explícitamente que sin inmigración su sistema productivo y su sistema de pensiones no serían sostenibles. Japón, que durante años se resistió a abrir sus fronteras laborales, se enfrenta hoy a una contracción estructural impulsada por el envejecimiento.

La demografía no es una opinión, es una variable estructural.

Sin embargo, el debate público en España sigue atrapado en el corto plazo. Se habla de presión sobre los servicios públicos, de competencia salarial o de tensión en el mercado laboral. Son preocupaciones legítimas, pero parciales.

La pregunta estratégica no es cuántas personas llegan, sino cómo se sostiene un sistema que necesita una base contributiva amplia, estable y cualificada.

Otra verdad incómoda es que una parte muy significativa del crecimiento reciente del empleo en España se ha apoyado en la incorporación de trabajadores nacidos fuera del país.

Sectores como los cuidados, la construcción, la agricultura, la hostelería o la logística dependen ya de esa fuerza laboral. Sin ella, la actividad económica sería menor y también lo sería la recaudación. Pensar que cerrar la puerta genera automáticamente empleo nacional es desconocer cómo funciona la estructura productiva.

El argumento de que “nos quitan el trabajo” parte de una premisa equivocada: que el empleo es una tarta fija. Pero el empleo depende del crecimiento, y el crecimiento depende de disponer de suficiente capital humano.

España no sufre un exceso estructural de trabajadores. Sufre desajustes de cualificación, baja productividad, economía sumergida y un modelo productivo que aún arrastra demasiada precariedad. Convertir la inmigración en el problema central puede resultar políticamente rentable, pero estratégicamente es miope.

Esto no significa que cualquier política migratoria sea válida. La inmigración mal gestionada genera precariedad, informalidad y tensión social.

La inmigración integrada, en cambio, amplía la base fiscal, dinamiza sectores y refuerza la sostenibilidad del sistema.

La diferencia está en la estrategia: regularización eficaz, reconocimiento ágil de titulaciones, formación y recualificación, lucha contra la economía sumergida y políticas de vivienda que eviten la fractura social. Sin integración productiva, la inmigración es un parche. Con integración, es una palanca estructural.

A todo ello se suma otro factor que rara vez se menciona: la fuga de talento. Cada año miles de jóvenes cualificados emigran buscando mejores salarios y oportunidades.

España pierde población activa por abajo mientras la gana por arriba en forma de jubilados. La ecuación es insostenible sin un flujo migratorio neto positivo, pero también sin una estrategia decidida de retención del talento propio.

Porque la sostenibilidad no consiste solo en atraer trabajadores, consiste en no expulsar a los que hemos formado. Invertimos en educación, financiamos universidades, formamos ingenieros, sanitarios y perfiles técnicos que después desarrollan su carrera fuera.

Cada joven cualificado que se va es una pérdida doble: de capital humano y de base contributiva futura.

Sin una política activa de salarios competitivos, oportunidades profesionales, vivienda accesible e incentivos al retorno, cualquier estrategia demográfica quedará incompleta. No se trata solo de que vengan. Se trata también de que los nuestros quieran quedarse.

El debate real, por tanto, no es inmigración sí o no. Es demografía y productividad. Sin una de las dos, el sistema no se sostiene. Y España no lidera precisamente los rankings europeos de productividad.

Mientras tanto, el envejecimiento avanza con independencia del debate político. Los organismos económicos llevan años advirtiendo de que el gasto en pensiones, sanidad y cuidados de larga duración aumentará de forma sostenida. La AIReF estima que el gasto en pensiones podría alcanzar el 15% del PIB en 2050.

Si la base de cotizantes no crece o no se vuelve significativamente más productiva, el ajuste llegará igualmente. La única diferencia será si se produce de forma planificada o por choque.

Elegir no diseñar una estrategia demográfica coherente no evita el problema, simplemente desplaza el coste hacia el futuro. Y ese coste puede traducirse en mayor presión fiscal, más endeudamiento o recortes implícitos en las prestaciones.

Ninguna sociedad puede sostener un Estado del bienestar ambicioso con una población activa menguante.

La sostenibilidad demográfica no es una cuestión de izquierdas o derechas. Es una cuestión de diseño institucional. Y los números no negocian con ideologías.

Podemos discutir el relato. La aritmética, no.

La aritmética no vota, pero siempre gana.

Como recordaba El Principito, lo esencial es invisible a los ojos. Hoy, esa idea adquiere un significado profundamente empresarial

Durante años, la sostenibilidad empresarial se ha construido a golpe de métricas: emisiones, consumo energético, residuos. Todo aquello que puede medirse, compararse y reportarse. Este avance ha sido imprescindible, pero también ha generado una distorsión: hemos aprendido a gestionar muy bien lo visible mientras empezamos a ignorar lo que no lo es.

La sostenibilidad corporativa se ha construido sobre indicadores visibles. Es la parte del iceberg que se reporta, se audita y se comunica. Pero la solidez de ese iceberg no depende de lo que se ve, sino de lo que queda bajo la superficie. Ahí se encuentran elementos que rara vez aparecen en los informes: los criterios que guían las decisiones, los sesgos que se filtran en sistemas y algoritmos, la cultura que legitima determinadas prácticas o la forma en que se interpreta y se utiliza el dato. Nada de esto suele medirse con precisión. Y, sin embargo, es lo que determina la calidad real del impacto empresarial.

«Hemos aprendido a gestionar muy bien lo visible mientras empezamos a ignorar lo que no lo es»

Muchas organizaciones creen estar gestionando bien su sostenibilidad. En realidad, solo están gestionando bien aquello que pueden ver.

La sostenibilidad está entrando en una nueva fase. Ya no se trata solo de qué impacto genera una organización, sino de cómo lo genera. O, más concretamente, desde qué lógica decide. En un entorno cada vez más mediado por tecnología, muchas decisiones ya no son exclusivamente humanas: se apoyan en modelos predictivos, automatización y sistemas de inteligencia artificial. Y ahí emerge una dimensión que apenas empezamos a comprender: la sostenibilidad de la decisión. Toda decisión incorpora una lógica, y toda lógica tiene consecuencias, aunque no siempre sean visibles.

Un ejemplo sencillo lo ilustra. Una empresa puede automatizar su proceso de selección para ganar eficiencia. El algoritmo funciona, reduce tiempos y mejora ratios. Pero si el modelo se entrenó con datos sesgados, reproducirá ese sesgo a escala. La organización cumplirá sus indicadores, pero estará generando exclusión sin intención y erosionando su reputación sin darse cuenta. Lo invisible habrá decidido por ella.

El dato se ha consolidado como uno de los principales activos empresariales, pero su valor no reside únicamente en su volumen o disponibilidad, sino en su interpretación. Una organización puede cumplir con todos sus indicadores y, al mismo tiempo, generar desgaste interno, pérdida de confianza o decisiones que contradicen sus propios valores. Son impactos que no aparecen en los cuadros de mando, pero que afectan directamente a la sostenibilidad real del modelo.

Los marcos regulatorios evolucionarán y probablemente incorporarán nuevas métricas y exigencias. Pero hay una dimensión que difícilmente podrá capturarse del todo: la calidad del criterio con el que operan las organizaciones. Esa capacidad de cuestionar, anticipar y entender el impacto más allá de lo evidente. Vale la pena empezar por revisar cómo se toman las decisiones automatizadas, qué supuestos las sostienen y qué efectos pueden amplificar.

En El Principito, lo esencial no era visible, pero sí determinante. En la empresa empieza a ocurrir algo similar. La sostenibilidad ya no será solo una cuestión de indicadores ni únicamente de cumplimiento. Será, cada vez más, una cuestión de visión. De la capacidad de entender que, como en un iceberg, lo que no se ve no solo importa: es lo que lo sostiene todo… y lo que puede hacerlo caer.

«En la guerra, los señuelos sirven para confundir al enemigo. En la economía, el ‘greenwashing’ cumple una función inquietantemente parecida: alterar la percepción antes que transformar la realidad»

En algunos conflictos militares, los aviones más eficaces no vuelan. Están pintados en la pista. Desde el aire parecen objetivos reales. Pero no lo son. Son señuelos diseñados para algo muy concreto: influir en la decisión del adversario. Que ataque donde no debe. Que utilice recursos donde en realidad no hay objetivos estratégicos.

No es una estrategia de fuerza. Es una estrategia de percepción.

El ejemplo más conocido es probablemente el Caballo de Troya, uno de los relatos fundacionales del pensamiento estratégico occidental.

Los griegos no conquistaron Troya por la fuerza, sino provocando que sus enemigos interpretaran de forma equivocada una situación aparentemente inofensiva.

Muchos siglos después, el estratega chino Sun Tzu lo resumiría con una frase que sigue siendo una de las más citadas en la historia de la estrategia: "Toda guerra se basa en el engaño".

En el campo de batalla esta lógica se traduce en camuflaje, operaciones de distracción o señuelos militares.

Pero la gestión estratégica de la percepción no pertenece únicamente al ámbito militar. Cada vez aparece con más fuerza en otros espacios de poder.

Uno de ellos es el mundo empresarial.

En los últimos años el concepto de greenwashing se ha hecho cada vez más visible. Se utiliza para describir aquellas estrategias de comunicación que proyectan una imagen de sostenibilidad que no siempre se corresponde con una transformación real de los modelos productivos.

No es exactamente lo mismo que pintar aviones falsos en una pista de aterrizaje. Pero el paralelismo resulta difícil de ignorar.

En ambos casos se trata de influir en cómo otros interpretan la realidad. En un caso, el adversario militar. En el otro, el consumidor, el regulador o la opinión pública.

El objetivo no siempre es mentir de forma directa. A menudo basta con construir una apariencia suficientemente convincente para orientar decisiones ajenas.

En la economía contemporánea, donde la reputación, la narrativa y la percepción pública tienen un peso creciente, esta dimensión estratégica adquiere cada vez más importancia.

Existe, sin embargo, una diferencia fundamental entre la guerra y el mercado.

En la guerra, el engaño es una herramienta legítima del conflicto. En la economía, en cambio, cuando la sostenibilidad se convierte en una estrategia de apariencia en lugar de una transformación real, el problema deja de ser únicamente reputacional. Empieza a ser estructural.

Porque distorsiona el mercado, confunde al consumidor y retrasa las transiciones que realmente son necesarias.

Y en un contexto donde la regulación europea —de la CSRD a la futura Directiva de Alegaciones Verdes— empieza a exigir evidencias verificables, la distancia entre relato y realidad se vuelve cada vez más difícil de ocultar.

Quizá por eso la vieja intuición de Sun Tzu sigue resonando más de dos mil años después. En muchos conflictos, la batalla decisiva no se libra primero en el terreno físico. Se libra en la interpretación de la realidad.

Y cuando la sostenibilidad se convierte en una cuestión de relato antes que de transformación, el riesgo no es solo reputacional.

Es estratégico.

Hoy, la guerra de Ucrania sigue, pero ya no monopoliza la conversación pública | Europa Press (Via Empresa)

Cuando una crisis se convierte en el entorno, ignorarla deja de ser un error: pasa a ser una estrategia fallida

Las crisis no desaparecen. Lo que desaparece es nuestra atención. Durante los primeros días de una guerra, una crisis económica o un desastre climático, la reacción colectiva es inmediata. Los medios abren cada jornada con el mismo tema, los gobiernos actúan con urgencia y la opinión pública sigue cada acontecimiento con preocupación. Pero cuando la crisis se prolonga en el tiempo ocurre algo curioso: la atención desaparece.

Lo vimos con la guerra de Ucrania. Durante meses ocupó el centro de la agenda internacional. Hoy el conflicto continúa, con consecuencias geopolíticas y económicas profundas, pero ya no monopoliza la conversación pública. Lo vemos también con los conflictos en Oriente Medio: la guerra continúa, pero el foco mediático se desplaza. Y lo hemos visto antes con otros escenarios que durante años parecían dominar el debate global.

Pensemos en Venezuela. Durante mucho tiempo fue uno de los grandes temas de la agenda internacional: el colapso económico, la crisis institucional y la salida de millones de personas del país. Aunque la situación sigue siendo compleja y generando episodios relevantes a escala internacional, la atención global se ha ido desvaneciendo. Algo similar empieza a pasar con Cuba, donde incluso acontecimientos recientes con implicaciones externas casi ya no generan sorpresa ni ocupan espacio en la conversación pública. La capacidad de admiración se erosiona incluso ante dinámicas internacionales que, en teoría, deberían sacudir el debate global. La crisis no se resolvió. Simplemente dejó de sorprendernos.

Algo similar ocurre con la corrupción. Escándalos que en su momento provocan una indignación social enorme acaban diluyéndose con el tiempo. Aquello que inicialmente parecía intolerable acaba integrándose en una especie de normalidad resignada. No es necesariamente indiferencia moral. Es un mecanismo psicológico.

En psicología social este fenómeno se conoce como sesgo de normalidad (normalcy bias): la tendencia a reinterpretar situaciones disruptivas como parte de la normalidad cuando se prolongan en el tiempo. El cerebro humano no está diseñado para vivir permanentemente en estado de alerta: necesita estabilizar la percepción del entorno para seguir funcionando. Pero este mismo mecanismo tiene una consecuencia paradójica: cuanto más estructural se vuelve una crisis, menos atención genera.

A esto se suma otro fenómeno cada vez más visible: la fatiga informativa. La exposición constante a noticias negativas genera saturación emocional y lleva a muchas personas a reducir voluntariamente su consumo de información. Incluso existe un término para describir la pérdida progresiva de empatía ante crisis prolongadas: compassion fade. En otras palabras, el ser humano tiene una extraordinaria capacidad para acostumbrarse incluso a aquello inaceptable.

La exposición constante a noticias negativas genera saturación emocional y lleva a muchas personas a reducir voluntariamente su consumo de información

Muchas crisis contemporáneas siguen un patrón similar: primero aparece una fase de alarma, marcada por una intensa atención mediática y social; después llega una fase de saturación; y finalmente se entra en una fase de normalización, en la que el problema se integra en el funcionamiento habitual del sistema. Este patrón resulta especialmente relevante en uno de los grandes retos de nuestro tiempo: la sostenibilidad. Durante décadas el cambio climático se presentaba como una amenaza futura. Hoy sus efectos forman parte del presente: fenómenos meteorológicos extremos, tensiones energéticas, presión sobre los recursos naturales o cambios regulatorios que están transformando sectores enteros de la economía.

La crisis climática ya no es un escenario hipotético. Es una condición estructural del sistema económico en el que ya estamos operando. Este fenómeno de normalización no afecta solo a la sociedad. También afecta a las empresas.

La pandemia, la guerra en Europa, la volatilidad energética o el aumento de eventos climáticos extremos provocaron inicialmente una reacción empresarial intensa: revisión de estrategias, planes de resiliencia o rediseño de cadenas de suministro. Sin embargo, con el tiempo, muchas de estas situaciones comienzan a percibirse simplemente como parte del contexto. Y aquí aparece uno de los grandes retos estratégicos del momento: distinguir entre adaptarse a un nuevo entorno o simplemente acostumbrarse a él.

Acostumbrarse a ello significa asumir que el riesgo forma parte del paisaje. Adaptarse a ello implica rediseñar modelos de negocio para operar dentro de este nuevo entorno. La diferencia entre ambas cosas es enorme.

Cuando un problema deja de alertarnos, no significa necesariamente que se haya resuelto

Este dilema es especialmente relevante para la empresa catalana. Con un tejido productivo formado mayoritariamente por pymes industriales, empresas familiares y sectores muy expuestos a la volatilidad global —como la automoción, la logística, el turismo o la agroalimentación— la tentación de normalizar el riesgo es especialmente peligrosa. Aquello que para una gran corporación puede ser un sobresalto asumible, para una pyme puede convertirse en un punto de inflexión estratégico.

Durante años la sostenibilidad se abordó en muchas organizaciones como una cuestión reputacional o reguladora. Algo que había que gestionar desde departamentos específicos o a través de informes ESG. Pero la realidad es mucho más profunda. La transición energética, la escasez de recursos, las tensiones geopolíticas o la creciente presión reguladora están redefiniendo las condiciones básicas sobre las cuales operan las economías. La sostenibilidad ya no es solo un debate ambiental. Es una cuestión central de estrategia empresarial.

Las empresas que entienden esta transformación están rediseñando sus modelos productivos, sus inversiones y su gestión del riesgo. Las que no lo hacen corren el riesgo de caer en la misma trampa cognitiva que afecta a la sociedad: normalizar aquello que en realidad debería cambiar radicalmente sus decisiones.

Porque cuando un problema deja de alertarnos, no significa necesariamente que se haya resuelto. A veces significa algo mucho más inquietante. Que hemos empezado a vivir dentro de él. Y cuando una crisis se convierte en el entorno, ignorarla deja de ser un error: pasa a ser una estrategia fallida.

«Las crisis de energía revelan que la sostenibilidad ya no es solo una agenda ambiental, sino una estrategia para reducir vulnerabilidades económicas»

En los primeros días de la tensión militar entre Irán e Israel, el precio del petróleo llegó a subir cerca de un 10 % en los mercados internacionales.

No es una reacción excepcional. Es el reflejo de una constante histórica: cada vez que estalla un conflicto en una región energética clave, los mercados recuerdan hasta qué punto la energía está ligada al poder.

Porque la energía nunca ha sido solo una cuestión económica o tecnológica. Siempre ha sido, sobre todo, una cuestión geopolítica.

Lo fue en los años setenta con la Crisis del petróleo de 1973, cuando el embargo petrolero sacudió las economías occidentales y cambió el equilibrio energético mundial.

Lo volvió a ser tras la invasión rusa de Ucrania, que reveló hasta qué punto Europa dependía del gas procedente de Rusia.

Y vuelve a serlo ahora con las tensiones en torno a Irán y ese estrecho estratégico por el que circula buena parte de la energía del planeta.

Durante años, el debate empresarial sobre sostenibilidad se ha centrado en emisiones, descarbonización o cumplimiento normativo. La transición energética se ha presentado sobre todo como un imperativo climático y tecnológico. Pero esa visión es incompleta.

La energía no solo alimenta economías, también estructura el poder global. Por eso cada disrupción energética reconfigura estrategias industriales, alianzas políticas y prioridades empresariales.

La primera lección que deja cada crisis es clara: la dependencia energética es una vulnerabilidad estratégica.

Europa lo aprendió de forma abrupta tras la guerra en Ucrania. Durante décadas había construido un sistema energético altamente dependiente del gas ruso. Cuando ese suministro se volvió incierto, la energía dejó de ser un asunto de mercado para convertirse en un asunto de seguridad.

La segunda lección es más paradójica. Las crisis energéticas, lejos de frenar la transición energética, suelen acelerarla.

En el corto plazo, los gobiernos reaccionan reforzando cualquier fuente disponible para garantizar el suministro. Pero en el medio plazo surge una conclusión estratégica: reducir dependencias.

La electrificación, las energías renovables o el hidrógeno no responden únicamente a objetivos climáticos. Responden también a una lógica geopolítica: construir sistemas energéticos menos vulnerables.

En el fondo, la transición energética no solo busca descarbonizar la economía, sino también reducir vulnerabilidades.

Pero aquí aparece la tercera lección, quizá la más incómoda. La transición energética no elimina las dependencias geopolíticas. En muchos casos, simplemente las transforma.

El nuevo sistema energético depende de una cadena de valor distinta basada en minerales críticos como litio, cobalto, níquel o tierras raras. Sin ellos no hay baterías, turbinas eólicas ni redes eléctricas inteligentes.

Y aquí empieza a configurarse una nueva geopolítica de los recursos críticos. Gran parte del procesamiento de estos minerales se realiza en China, que domina buena parte del refinado mundial de recursos clave para la electrificación.

Europa ha empezado a comprender este riesgo estratégico. Un ejemplo claro es la política industrial impulsada a partir del European Green Deal, que busca reforzar la producción europea de baterías y tecnologías energéticas.

El objetivo no es solo acelerar la transición energética. También es reducir la dependencia de cadenas de suministro externas en sectores críticos.

En España, esta realidad tiene implicaciones directas. Sectores como la automoción, el refino, la industria química, el turismo o la agroalimentación dependen de cadenas de suministro globales que pueden verse alteradas por cualquier tensión geopolítica.

Empresas como Repsol, Cepsa o Enagás operan infraestructuras críticas cuya estabilidad depende de rutas energéticas que España no controla. En este contexto, la sostenibilidad ya no es solo ambiental: es estratégica.

Sin baterías no hay movilidad eléctrica. Y sin control sobre los materiales que las hacen posibles, la transición energética puede convertirse en una nueva forma de dependencia industrial.

La transición energética no está eliminando la geopolítica de la energía. Está inaugurando una nueva.

Este cambio obliga también a replantear el concepto de sostenibilidad empresarial. Durante años muchas estrategias ESG se han centrado principalmente en la medición de impactos ambientales o en indicadores de gobernanza. Pero el contexto actual está ampliando el marco.

Los nuevos marcos regulatorios europeos reflejan ya esta evolución. La «Corporate Sustainability Reporting Directive» y los estándares «European Sustainability Reporting Standards» incorporan una visión más amplia basada no solo en impactos, sino también en riesgos y oportunidades que pueden afectar a la estabilidad de los modelos de negocio.

En paralelo, iniciativas internacionales como la «Taskforce on Nature-related Financial Disclosures» han empezado a poner el foco en un aspecto que durante años había quedado en segundo plano: la dependencia de las empresas respecto a los sistemas naturales.

Actividades como la agricultura, la energía, la industria o el turismo dependen directamente de recursos como el agua, los suelos, los ecosistemas o la estabilidad climática.

Este enfoque introduce una idea clave: la sostenibilidad no consiste únicamente en medir impactos, sino también en comprender la dependencia que conecta a las empresas con los sistemas naturales, tecnológicos, energéticos o geopolíticos de los que dependen sus actividades.

Conceptos como resiliencia, diversificación de proveedores, control de recursos estratégicos o autonomía energética empiezan así a ocupar un lugar central.

La sostenibilidad deja de ser únicamente una agenda ambiental. Se convierte también en una estrategia para construir economías más resilientes en un mundo cada vez más incierto.

Porque, en realidad, la energía nunca ha sido solo energía. Siempre ha sido una forma de poder.

«En momentos de tensión, garantizar el suministro se impone a la coherencia climática, y eso puede traducirse en decisiones que parecían superadas: refuerzo de infraestructuras fósiles, nuevos acuerdos de gas o la prolongación de modelos energéticos que se pretendían abandonar»

La sostenibilidad empresarial se diseñó para un mundo que ya no existe. Nació en un contexto de estabilidad geopolítica, rutas comerciales seguras, energía disponible y cadenas globales que funcionaban con precisión casi quirúrgica. Ese marco permitía a las empresas centrarse en reducir impactos sin cuestionar demasiado el sistema que lo hacía posible.

Durante años, el modelo ESG se ha apoyado en la idea de que la globalización era un terreno firme. La eficiencia ha sido el motor: menos emisiones, menos residuos, menos costes.

Pero esa eficiencia descansaba sobre un sistema global que hoy muestra sus límites. Cadenas de suministro optimizadas al milímetro, dependencias energéticas concentradas y producciones deslocalizadas han reducido impactos, sí, pero también han incrementado la vulnerabilidad. Una cadena puede ser impecable desde el punto de vista ambiental y, aún así, dejar de ser operativa ante una crisis geopolítica. Y una cadena que colapsa no es sostenible.

Europa ha impulsado la descarbonización como eje estratégico, pero cuando el suministro energético se vuelve incierto, emerge un dilema que hasta hace poco parecía teórico: ¿debe priorizarse la transición climática o la seguridad energética?

La práctica empieza a dar la respuesta. En momentos de tensión, garantizar el suministro se impone a la coherencia climática, y eso puede traducirse en decisiones que parecían superadas: refuerzo de infraestructuras fósiles, nuevos acuerdos de gas o la prolongación de modelos energéticos que se pretendían abandonar. No es el final de la transición, pero sí el fin de la idea de que puede desarrollarse al margen de la geopolítica.

España es un buen ejemplo de esta nueva realidad. Su economía, abierta y dependiente de energía y materias primas importadas, es especialmente sensible a un mundo volátil. Sectores como la energía y el refino, la automoción, el agroalimentario, la industria química y farmacéutica, el turismo o el tecnológico dependen de rutas, suministros y componentes que no controlan. Un estrecho tensionado, un puerto bloqueado o un encarecimiento energético pueden alterar su operatividad en cuestión de días. En estos sectores, la sostenibilidad ya no es solo ambiental: es geoestratégica.

Durante décadas, producir donde era más barato y transportar donde era más eficiente parecía incuestionable. Hoy, la pregunta relevante ya no es solo cuánto emiten esas cadenas, sino cuán resistentes son ante la disrupción. La sostenibilidad tradicional ha medido impacto; la sostenibilidad del futuro tendrá que medir dependencia: energética, logística y territorial. Porque en un mundo donde las rutas pueden tensionarse o bloquearse —desde el Golfo hasta el mar Rojo o el Bósforo— la eficiencia deja de ser el principal indicador de sostenibilidad. La robustez pasa a serlo.

Empieza además a emerger un debate hasta ahora ausente del marco ESG: la relación entre estabilidad y sostenibilidad. Infraestructuras energéticas, redes digitales o rutas comerciales necesitan protección para garantizar su funcionamiento. En un contexto de creciente volatilidad global, la seguridad deja de ser un elemento externo al sistema económico y pasa a ser una condición para su continuidad. Y eso introduce una cuestión incómoda: ¿puede sostenerse un modelo económico si no es capaz de proteger sus infraestructuras críticas?

Quizás el mayor impacto del nuevo contexto geopolítico no sea el freno de la sostenibilidad, sino su redefinición. Durante años la hemos asociado a la optimización —reducir, minimizar, compensar—, pero en un entorno volátil, la sostenibilidad empieza a vincularse más con la resiliencia que con la eficiencia. Porque en un mundo cada vez menos previsible, la sostenibilidad ya no se medirá solo en emisiones o indicadores ESG, sino en estabilidad, autonomía y, sobre todo, en capacidad de supervivencia.

¿Puede considerarse sostenible un modelo que no sobrevive a la incertidumbre?

«El trabajo con futuro no es necesariamente el más intelectual, sino el más real»

Intente encontrar un electricista con poca antelación. O alguien que le cambie el pistón de la puerta del garaje. La escena es conocida: llamadas sin respuesta, agendas llenas durante semanas y un precio por hora que ya no se discute. Se acepta. Porque la alternativa es convivir con el problema.

En ese mismo país, un docente con doctorado, años de formación académica y una trayectoria impecable cobra —si se mide por hora efectiva— menos que muchos profesionales manuales.

La inteligencia artificial está acelerando un reajuste profundo del valor del trabajo de forma abrupta. En pocos años, ha aprendido a escribir textos coherentes, analizar datos, generar informes, preparar campañas de márketing, programar código funcional y resolver tareas.

Hoy, una sola persona apoyada por herramientas de IA puede realizar tareas que antes ocupaban a varios trabajadores.

La tecnología no sustituye al talento sénior ni al criterio estratégico. Pero elimina gran parte del trabajo intermedio y repetitivo sobre el que se construían muchas carreras profesionales.

Cuando una habilidad se vuelve abundante, su valor cae. Eso es lo que está ocurriendo con gran parte del trabajo intelectual estandarizado.

Mientras tanto, ocurre lo contrario con aquello que no se puede automatizar ni deslocalizar.

El mercado ya ha hecho su propio ranking, aunque incomode.

Las profesiones con mayor poder de negociación son las que hoy presentan escasez, listas de espera y precios crecientes.

Los electricistas, fontaneros, carpinteros, técnicos de mantenimiento, instaladores, personal sanitario o cuidadores trabajan en entornos físicos, imprevisibles y profundamente humanos. No se escalan con un algoritmo. No se sustituyen con una actualización de software.

En España, muchos de estos profesionales superan con facilidad los 2.500 euros mensuales cuando trabajan por cuenta propia o en sectores especializados.

Los datos del mercado laboral confirman esta tendencia: los oficios cualificados manuales se sitúan entre los perfiles con mayor salario medio ofertado y mayor tensión por falta de candidatos.

Su precio por hora compite, y a menudo supera, al de ingenieros, informáticos o perfiles de márketing con titulación universitaria.

No porque unos valgan más que otros, sino porque la escasez manda y la utilidad inmediata se paga.

Esa escasez no afecta solo al día a día doméstico. Compromete también la transición energética y la digitalización.

Sin profesionales capaces de adaptar edificios e infraestructuras, ningún plan verde ni estrategia digital puede ejecutarse de verdad.

Durante décadas se construyó un relato que identificaba progreso con universidad y fracaso con oficio.

Ese relato ha generado una inflación de títulos y una frustración silenciosa entre muchos profesionales. Además de una falta alarmante de trabajos esenciales para el funcionamiento cotidiano de la economía.

Desde el punto de vista de la sostenibilidad del sistema, el desequilibrio es evidente.

Una economía no se sostiene solo con conocimiento abstracto, ni con presentaciones impecables o código elegante.

Se sostiene con capacidad real para mantener infraestructuras, reparar lo que falla, cuidar a las personas, adaptar lo existente y responder ante lo imprevisto.