Durante años, la consultoría creció apoyándose en equipos grandes, metodologías propietarias y economías de reputación. La inteligencia artificial está cuestionando cada uno de esos pilares al comprimir tiempos, costos y barreras técnicas para tareas que eran intensivas en mano de obra.
Este no es un episodio aislado: cada industria que subestimó un cambio tecnológico profundo terminó reconfigurada por nuevos jugadores y modelos de negocio. Cuando el streaming dejó sin defensas a los videoclubes, y cuando los smartphones redefinieron lo que significaba “ser un teléfono”, no ganó quien sabía más del pasado, sino quien dominó el nuevo terreno de juego.
Qué aprendió el mundo con Blockbuster y Netflix
A principios de los 2000, el valor percibido por el usuario se desplazó de “tener inventario físico y ubicaciones” a “entregar contenido bajo demanda, personalizar y reducir fricción”.
Blockbuster no carecía de recursos ni de marca; carecía de una tesis operativa para competir cuando el costo marginal de distribución tendía a cero. En consultoría pasa algo parecido: muchas firmas aún miden éxito por horas facturables, presencia onsite y número de socios, cuando el cliente empieza a valorar más automatización, resultados y capacidad de integrar IA con sus sistemas.
Si el costo marginal de producir un análisis, una PMO o un testing cae con agentes inteligentes, el poder deja de estar en la nómina y se traslada a la IP productizada y a la integración confiable.
Nokia, Apple y la miopía del “más de lo mismo”
Nokia dominaba hardware, logística y carriers. Lo que no vio a tiempo fue que la interfaz, el ecosistema de apps y la experiencia de desarrollador reescribían la cadena de valor.
En consultoría, el “más de lo mismo” son decks más pulidos, más horas y más juniorización. La ventaja competitiva, sin embargo, se está moviendo hacia activos reutilizables (agentes, aceleradores, datos curados), telemetría de impacto y acuerdos por outcomes.
No se trata de “usar IA para hacer lo mismo más rápido”, sino de reorganizar el negocio alrededor de software que escale y de una disciplina de gobernanza que permita que ese software viva en producción sin sorpresas.
Agencias, plataformas y el desplazamiento del centro de gravedad
Las agencias de publicidad vivieron su propio reacomodo cuando plataformas y herramientas self-service capturaron planificación, compra y optimización. Las agencias que sobrevivieron se especializaron: datos propios, creatividad conectada a performance, medición causal, verticalización sectorial.
La consultoría tiene una trayectoria homóloga por delante. Las tareas repetibles se automatizarán; el valor se concentrará en integración compleja, gestión de riesgos y cambio organizacional. Sobrevivirán quienes estén más cerca del “sistema operativo” del cliente: datos, seguridad, cumplimiento, procesos y personas.
Dónde se erosiona el valor y dónde se multiplica
- Se erosiona en lo repetible: research, PMO transaccional, testing manual, documentación y analítica descriptiva. Los agentes reducen tiempos de días a minutos y los clientes comparan esas nuevas fronteras de costo con cualquier propuesta.
- Se multiplica en lo difícil: integrar IA con legados, asegurar calidad y linaje de datos, establecer MLOps, cumplir marcos regulatorios y, sobre todo, cambiar cómo decide y opera la organización. Ahí no basta una demo; hace falta gobernanza y accountability.
Cómo cambia el contrato: de horas a resultados
Más clientes piden compromisos por outcomes, SLAs ligados a ingresos, ahorros o tiempos de ciclo, y esquemas de riesgo compartido. Esto obliga a productizar la oferta: estándares, aceleradores, catálogos de casos por industria y telemetría que demuestre impacto.
El antiguo contrato de “mejor esfuerzo por hora” luce frágil frente a agentes que trabajan 24/7, con costo marginal decreciente y trazabilidad de cada paso.
La paradoja de la IA: promete eficiencia, pero exige disciplina
Adoptar IA sin gobierno de datos, seguridad y calidad puede generar pérdidas por errores, sesgos o fugas de información. Por eso, las empresas que capturan valor construyen primero la columna vertebral: control de acceso, evaluación de sesgo, pruebas de robustez, monitoreo en producción, y planes de continuidad ante fallos de proveedores.
El mensaje para consultoras es claro: vender “automatización” sin una capa fuerte de riesgo y cumplimiento no será sostenible, especialmente en finanzas, salud, gobierno y sectores críticos.
Hoja de ruta para firmas de consultoría
- Productizar IP
- Convertir metodologías en software: agentes, prompts evaluados, pipelines de datos y aceleradores listos para integrar.
- Medir y versionar: telemetría que muestre impacto, benchmarks por caso de uso, y un proceso de mejora continua visible para el cliente.
- Arquitectura bimodal de entrega
- Frente de automatización: agentes y plataformas que ejecutan tareas repetibles con supervisión humana mínima.
- Frente de riesgo y cambio: expertos en datos, seguridad, compliance y adopción que conectan la tecnología con procesos, personas y reguladores.
- Especialización sectorial
- Dominar taxonomías, regulaciones y sistemas legados de industrias clave.
- Ofrecer catálogos de casos “llave en mano” por vertical, con adaptaciones rápidas y documentación de auditoría.
- Pricing por valor
- Propuestas con KPIs de negocio, cronograma de payback y cláusulas de riesgo compartido.
- Mantener un portafolio balanceado: suscripciones por uso de aceleradores, fees por integración y bonos por outcomes.
- Talento y cultura
- Formar perfiles híbridos: ingenieros de datos + gestores de riesgo + consultores funcionales que dialogan con negocio.
- Recompensar creación de activos reutilizables, no solo horas en proyecto.
Hoja de ruta para clientes corporativos
- Gobernanza primero
- Políticas de datos, seguridad y privacidad; evaluación de sesgos; procesos de aprobación de modelos; trazabilidad de prompts y respuestas críticas.
- Laboratorios con “carriles seguros” para experimentar sin comprometer información sensible.
- Compras estratégicas
- Contratos por resultados, pilotos con criterios de éxito claros, hitos de escalamiento y puertas de salida.
- Evitar lock-in: arquitectura modular, estándares abiertos y redundancias razonables en proveedores críticos.
- Capacidad interna y autonomía
- Crear células mixtas negocio-tecnología para absorber conocimiento y mantener MLOps.
- Desarrollar alfabetización de IA en líderes y equipos para tomar decisiones informadas.
El nuevo juego, las nuevas reglas
La IA cambia la contabilidad del valor en consultoría. El diferencial ya no es quién tiene más manos, sino quién entrega resultados repetibles, medibles y auditables con una base de software y datos robusta.
Las historias de Blockbuster y Nokia recuerdan que el liderazgo anterior no vacuna contra un rediseño del mercado. Esta vez, la ventaja la tendrá quien convierta conocimiento en productos, garantice gobernanza estricta y se ate a outcomes. No se trata de correr más rápido en la pista vieja, sino de dominar el nuevo deporte.
La entrada La evolución de la consultoría en la era de la Inteligencia Artificial se publicó primero en Cristian Monroy.
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