La economía te está hablando.

 La economía te está hablando.

¿La estás escuchando?

Cada vez que pagas el supermercado, la gasolina o la hipoteca, la economía global te deja una nota. El problema es que nadie nos enseñó a leerla.

Los mercados financieros toman decisiones en segundos que tardan años en sentirse en la calle.

Seamos honestos: la economía suena a aburrida. Suena a señores con corbata discutiendo gráficas en televisión, a palabras raras que nadie entiende y que, además, parecen no tener nada que ver con tu vida real. Pero hay algo que quizás no te han dicho nunca: la economía global mueve el precio de tu cesta del supermercado, decide si tu hipoteca sube o baja, y determina si dentro de tres años tu empleo todavía existe. La economía no está en los noticiarios. Está en tu bolsillo.

En 2026 vivimos uno de los momentos más extraños e inciertos de las últimas décadas. Guerras comerciales que afectan el precio de lo que consumes, burbujas inflándose silenciosamente en sectores que todo el mundo celebra, una revolución tecnológica que promete cambiarlo todo y una inflación que parecía domada pero que sigue rondando como ese vecino que nunca acaba de irse. Este artículo no tiene tecnicismos. No tiene fórmulas. Tiene lo que sí necesitas: contexto, claridad y algunas ideas concretas para que no te pille desprevenido lo que viene.

Lo que ocurre "allá afuera"
llega a tu mesa antes de lo que piensas

Cuando en Washington deciden subir aranceles al acero y al aluminio, parece algo lejano. Pero esa decisión encarece los coches, las lavadoras y los materiales de construcción. Cuando hay tensión entre China y Estados Unidos, las rutas comerciales se alteran y los chips electrónicos escasean. Cuando un conflicto bélico afecta las rutas del petróleo, el combustible sube. Y cuando el combustible sube, sube todo: los fletes, la comida, los vuelos, el plástico de los envases. Todo está conectado por hilos que raramente vemos.

El Foro Económico Mundial estima que más del 57% de los expertos mundiales anticipa un panorama turbulento para la próxima década. No es alarmismo. Es el resultado de encuestar a las personas con más información disponible sobre cómo funciona el sistema. Y esa turbulencia se traduce, inevitablemente, en incertidumbre laboral, precios más altos y menos margen para el error en las finanzas de cualquier familia.

Lo más revelador es la forma en que la economía global se mueve en forma de "K": hay sectores y personas que prosperan mientras otros se quedan atrás. Si tienes formación tecnológica, hablas inglés y acceso a inversión, la curva sube. Si trabajas en sectores tradicionales, dependes de un salario fijo y no tienes ahorros, la curva baja. No es culpa tuya. Pero sí es tu responsabilidad hacer algo al respecto, porque nadie va a venir a decirte que tienes que adaptarte. Lo vas a notar en el bolsillo antes de que nadie te lo explique.

57%de expertos globales prevé una década turbulenta

3T$invertidos en IA en 2025–2026, en gran parte con deuda

156%proyección de deuda sobre PIB de EE.UU. para 2055

La inflación no sale en gráficas. Sale en el recibo de la compra.

Las burbujas que nadie quiere
ver explotar

Una burbuja económica es sencilla de entender: algo vale mucho más de lo que debería, porque todo el mundo cree que seguirá subiendo. Funciona como un juego de sillas: quien sale a tiempo gana, quien se queda cuando para la música pierde. Las burbujas no avisan. Pero sí dejan señales. Y ahora mismo hay varias con el semáforo en ámbar tirando a rojo.

Burbuja 01 — Alta vigilancia

La Inteligencia Artificial

Los grandes gigantes tecnológicos han invertido más de 320.000 millones de dólares en infraestructura de IA en un solo año. Parte de eso, con dinero prestado, sin ingresos reales todavía. El patrón es muy parecido al de las puntocom en el año 2000. La tecnología es real y poderosa, pero la valoración del mercado ya no guarda proporción con los resultados actuales. Cuando el dinero se mueve tan rápido y en tanta cantidad hacia algo que aún no genera lo que promete, conviene tener la guardia alta.

Riesgo: corrección severa si los ingresos no acompañan las valoraciones

Burbuja 02 — Muy especulativo

Las criptomonedas y los activos sin respaldo

Bitcoin perdió más de 636.000 millones de dólares en capitalización en pocas semanas a principios de 2025, solo para recuperarse parcialmente después. Las memecoins —activos que no tienen ningún valor intrínseco más allá del fervor colectivo— mueven volúmenes que deberían hacer reflexionar a cualquiera. El CEO de JPMorgan lo describió sin rodeos como una receta para una crisis financiera. No lo decía un pesimista: lo decía alguien que ve los flujos de dinero de cerca y cada día.

Riesgo: volatilidad extrema sin suelo claro

Burbuja 03 — En observación

El crédito privado y la deuda inmobiliaria

Existe un mercado de crédito privado de más de tres billones de dólares operando fuera del sistema bancario regulado. Sin supervisión real, prestando a proyectos de alto riesgo. No es exactamente lo mismo que las hipotecas basura de 2008, pero hay elementos en común: dinero barato que fue a donde no debía, y ahora los tipos altos están apretando a quienes pidieron prestado. Las familias con hipotecas variables lo sienten directamente en su cuenta corriente cada mes.

Riesgo: efecto dominó si suben los impagos

Burbuja 04 — Riesgo sistémico

La deuda soberana de Estados Unidos

Las agencias de calificación ya han bajado la nota de la deuda americana. Las proyecciones apuntan a que la ratio deuda/PIB de EE.UU. podría llegar al 156% en 2055 si no cambia el rumbo. Parece algo lejano. No lo es: el dólar es la divisa de reserva mundial y el mercado de bonos americano es el mayor del planeta. Cuando ese mercado tiembla, los tipos de interés suben en todo el mundo, y eso afecta directamente al coste de las hipotecas y los préstamos de cada país.

Riesgo: contagio global ante pérdida de confianza

Las burbujas económicas siempre acaban explotando. Nadie sabe cuándo. Pero todos podemos decidir si queremos estar dentro o fuera cuando ocurra.

Una lección que la historia repite en cada ciclo sin que nadie la aprenda del todo

Cada decisión en los grandes centros financieros tarda meses en traducirse en el precio de lo que compramos.

Por qué caemos en las burbujas
aunque sabemos que lo son

Aquí viene la parte que nadie quiere admitir: cuando una burbuja crece, da miedo quedarse fuera. Todo el mundo habla de ello. Tu cuñado ganó dinero con Bitcoin. Tu compañera compró acciones de Nvidia y triplicó. Las redes sociales explotan con historias de éxito. Y entonces el cerebro humano, diseñado para la tribu y para el miedo a quedarse excluido, toma decisiones pésimas de inversión.

Los historiadores económicos lo llaman euforia colectiva. Cuando TikTok, Reddit y WhatsApp propagan en tiempo real que algo sube, millones de personas entran al mismo tiempo. La demanda se dispara. El precio se dispara. La burbuja se infla más. Y los últimos en entrar son los primeros en perder cuando revienta. No porque sean tontos. Sino porque llegaron cuando el filete ya estaba a punto de quemarse.

Hay un patrón que se repite: tulipanes en el siglo XVII, el crack de 1929, las puntocom en el año 2000, las hipotecas basura en 2008, las criptos en 2021. El activo cambia. La psicología no. Y en 2026, con la inteligencia artificial, estamos viendo exactamente el mismo guion: tecnología real que justifica entusiasmo real, rodeada de valoraciones que ya no tienen nada que ver con la realidad de los negocios.

El ahorro no es privarte de cosas. Es comprarte tranquilidad.

Cómo mejorar tu economía
en un mundo que tiembla

Aquí está la buena noticia: no puedes controlar lo que hacen los bancos centrales, ni las guerras comerciales, ni las decisiones de los grandes fondos. Pero sí puedes controlar tu pequeña economía personal. Y en momentos de incertidumbre global, quien tiene orden en casa tiene una ventaja real. No necesitas ser economista. Necesitas aplicar algunos principios que suenan simples pero que la mayoría no practica.

Siete pasos para poner en orden tu economía en 2026

1.

Construye tu colchón de emergencia antes de invertir

Tener entre tres y seis meses de gastos ahorrados en algo líquido —que puedas sacar rápido— es la primera línea de defensa ante cualquier crisis. Sin esto, cualquier inversión es un lujo que no puedes permitirte. Pase lo que pase en los mercados, tu vida no se para.

2.

No inviertas en lo que no puedes explicar

Si no puedes explicarle a un niño de diez años cómo gana dinero algo en lo que inviertes, no inviertas. Las memecoins, los proyectos sin modelo de negocio claro y los activos virales son trampas disfrazadas de oportunidad.

3.

Diversifica de verdad, no en papel

Tener cinco criptomonedas distintas no es diversificar. Diversificar es tener activos que no se muevan al mismo tiempo: acciones, renta fija, algo de liquidez, quizás algo de materias primas o inmuebles. Cuando un sector cae, los otros amortiguan el golpe.

4.

Invierte en ti mismo primero

La formación, los idiomas, las habilidades digitales y la red de contactos son los activos que ninguna burbuja puede explotar. En un mercado laboral que cambia velozmente, quien sigue aprendiendo tiene empleo. El conocimiento no tiene volatilidad.

5.

Elimina la deuda de consumo antes que nada

Una deuda al 20% de interés anual —la típica tarjeta de crédito— es tirar dinero por la ventana. El mejor rendimiento garantizado que existe es dejar de pagar intereses abusivos. Antes de pensar en invertir, elimina esas deudas.

6.

Automatiza e invierte a largo plazo sin mirar cada día

Las personas que invierten pequeñas cantidades de forma constante y automática superan sistemáticamente a quienes intentan pillar el momento perfecto. La constancia gana a la brillantez. Siempre ha sido así.

7.

El miedo a quedarse fuera es el peor consejero

Cuando todos hablan de algo y todo el mundo está ganando dinero, la burbuja ya está inflada. Las mejores oportunidades están en lo que nadie está mirando todavía. Si algo te llega por WhatsApp como la inversión del siglo, probablemente ya llegaste tarde, o nunca lo fue.

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La economía no es el enemigo.
La ignorancia sobre ella, sí.

Vivimos en un momento en que el Foro Económico Mundial, los mayores bancos de inversión del planeta y las propias agencias de calificación advierten simultáneamente de riesgos reales en varios frentes. Eso no significa que el mundo vaya a explotar mañana. Significa que hay que ir con cuidado, con los ojos abiertos y con la cabeza fría.

Las burbujas son inevitables. Son parte de la naturaleza humana y del ciclo económico. Siempre ha habido una y siempre habrá otra. Lo que no es inevitable es que tú estés dentro cuando explote. Puedes elegir. Puedes informarte. Puedes tomar decisiones conscientes en lugar de dejarte llevar por la marea.

La economía te habla todos los días a través del precio de la gasolina, del recibo de la luz, del tipo de interés de tu hipoteca, de lo que pagas en el supermercado. La pregunta no es si la economía te afecta. La pregunta es si tú estás preparado para responderle. Y quizás, después de leer esto, un poco más lo estás.

Jorge Mercado

#JMCoach

Experiencia con Caso real con nVida RAG

 

De la Teoría a la Práctica: Una interesante Implementacióncon NVIDIA AI

En el ecosistema actual de inteligencia artificial comercial y empresarial, la distancia entre un piloto prometedor y una solución productiva suele ser abismal. Después de liderar múltiples implementaciones de IA a escala comercial y ahora industrial, he identificado que el éxito no radica en la tecnología más avanzada, sino en la capacidad de integrar soluciones que resuelvan problemas de negocio concretos con arquitecturas robustas y escalables.

NVIDIA AI Enterprise representa una plataforma end-to-end que elimina las fricciones típicas de llevar IA a producción: incompatibilidades de versiones, optimizaciones ad-hoc, y la complejidad de escalar horizontalmente. A través de microservicios NIM (NVIDIA Inference Microservices), frameworks como NeMo Retriever, y herramientas de optimización como cuOpt, la plataforma ofrece componentes certificados que reducen el time-to-value de meses a semanas. Por lo que aprendimos en el camino.

Tuve la oportunidad de que además de AWS, Azure, Oracle OCI, IBM Cloud, ahora he arquitectado con nVidia y pude ver materializado el despliegue con sus desafíos específicos de latencia, throughput y precisión. No encontrarás aquí casos hipotéticos: son arquitecturas de producción que manejan un volúmen de transacciones diarias.

Caso: Sistema RAG Empresarial con NIM para Servicios Financieros

El Problema de Negocio

Una institución financiera procesaba diariamente más de 15,000 consultas de clientes a través de múltiples canales (call center, web, móvil). El equipo de soporte consumía 40% de su tiempo buscando información dispersa en manuales de productos, regulaciones actualizadas, y políticas internas. El costo aproximado: $2.3M anuales en horas improductivas y una tasa de resolución en primer contacto del 58%. Sin olvidar un NPS en la zona media.

Decisiones de Arquitectura

La solución requería tres pilares no negociables:

1. Latencia sub-2 segundos para mantener la experiencia conversacional
2. Trazabilidad completa de cada respuesta a documentos fuente específicos (requisito de compliance) *dejamos opcional la integración con los sistemas
3. Capacidad de escalar de 50 a 300 consultas concurrentes durante picos

Se seleccionó para solucionar el caso, NVIDIA NIM como núcleo de inferencia por tres razones técnicas específicas:

• Optimización automática para hardware heterogéneo: El banco operaba GPUs A100 en producción y H100 en desarrollo. NIM ajusta automáticamente kernels CUDA y estrategias de cuantización según la GPU disponible, eliminando el mantenimiento de múltiples pipelines de inferencia. Suena loco, pero es ahorrar horas hombre y mantenimiento.
• Batching inteligente: NIM implementa continuous batching (inflight batching) que agrupa requests dinámicamente, aumentando throughput sin sacrificar latencia. En pruebas controladas, esto nos dio 3.2x más requests/segundo versus implementaciones vanilla con vLLM.
• API estandarizada: Cumple con el estándar OpenAI, permitiendo que el equipo de desarrollo mantuviera su código de orquestación sin cambios al migrar entre modelos (probamos Llama 3.1 70B y Nemotron).

Arquitectura de la Solución

con cambios obviamente, este es el modelo de manera simple que logramos llevar a la práctica, después de probar, ajustar, darnos de topes por querer personalizar de más; al final le encontramos le modo:

Pipeline de Datos y Procesamiento

La ingestión de documentos corporativos presentaba desafíos:

Documentos multimodales: Contratos con tablas complejas, gráficas de rendimiento de fondos, organigramas de entidades corporativas. Implementamos los NIMs especializados de NeMo Retriever para extracción.

Esta segmentación estructurada mejoró la precisión de recuperación en 34% versus chunking ingenuo por tokens fijos.

Resultados de Negocio Cuantificables

Después de 2 meses en producción atendiendo 100% del tráfico:

Métricas operativas:

• Reducción de 47% en tiempo medio de operación (TMO): de 8.2min a 4.3min
• Tasa de resolución en primer contacto: 58% → 81%
• Disponibilidad del servicio: 99.7% (SLA: 99.5%)

Impacto económico:

• ROI: 110% en 2 meses y estimado 340% para primer año, en proceso de medición
• Ahorro anual esperado: $2.8M , en proceso de medición
• Reducción de 31% en escalamientos a nivel 2 de soporte
• Incremento de 12 puntos en NPS de clientes

Reflexiones sobre Implementación

Después de arquitectar, he aprendido algunos patrones críticos para éxito:

1. Start with the SLA, not the model

La tentación es comenzar seleccionando el modelo más grande. Error. Define primero:

• Latencia p95 aceptable para tu use case
• Throughput máximo esperado (+ 30% headroom)
• Presupuesto de inferencia ($/1K requests)

Luego, selecciona el modelo más pequeño que cumple esas métricas. En nuestro RAG financiero, Llama 70B superó a GPT-4 por cumplir latencia estricta, no por ser objetivamente mejor.

2. Observability es el 30% del esfuerzo, pero el 80% del valor

Todos mis sistemas de producción exponen:

• Métricas técnicas: latencia (TTFT, e2e), GPU utilization, cache hit rate
• Métricas de negocio: task success rate, user satisfaction proxies, cost per transaction

En otros proyectos, implementar observabilidad ha redituado y ayudado a prevenir complicaciones.

3. Los Blueprints 

Inicialmente, intenté "mejorar" el RAG Blueprint con cambios custom. Error. Los blueprints incorporan optimizaciones no-obvias:

• Parámetros de batching calibrados para diferentes GPUs
• Estrategias de caching que eliminan llamadas redundantes
• Configuraciones de autoscaling validadas empíricamente

Seguiré probando tecnología orientada a los negocios, es la razón de ser. Hoy toco nVidia, seguiré probando más opciones con las nubes y lo más importante; buscar solucionar problemas de negocio y dejar la experiencia que podría servir a los demás.

Jorge Mercado

#JMCoach

 

IA: Separando el Oro del Humo

El Verdadero Valor de la Inteligencia Artificial Bien Implementada

42% de los proyectos de IA generan exactamente cero ROI.

Léelo de nuevo. Casi la mitad de las empresas que invierten en inteligencia artificial no ven un solo dólar de retorno. Mientras tanto, el otro 58% reporta retornos promedio de $3.70 por cada dólar invertido, y los líderes de la industria atribuyen más del 10% de sus ganancias operativas a despliegues de IA generativa.

La diferencia no está en la tecnología. Está en cómo la implementan.

 

La Epidemia del Humo: Cuando la IA Es Solo Marketing

Hoy en día, todos quieren ser "una empresa de IA". Los rockstars digitales venden promesas de transformación instantánea. Los consultores improvisados implementan chatbots sin estrategia. Los directivos obligan a sus equipos a "usar IA" sin entender qué problema resuelven. Y los vendedores de humo prometen resultados mágicos con agentes que no entienden el negocio.

El resultado es predecible y costoso:

• 70-85% de los proyectos de IA fallan según múltiples estudios de BCG, Gartner e IBM
• 97% de las empresas luchan por demostrar valor comercial de sus pilotos de IA generativa
• El ROI promedio de iniciativas de IA enterprise es apenas 5.9% vs. una inversión de capital del 10%
• Dos tercios de las empresas están atrapadas en modo piloto, incapaces de pasar a producción

Y aquí está lo más peligroso: mientras estas empresas desperdician millones en implementaciones fallidas, los líderes de IA están acumulando ventajas competitivas que serán imposibles de alcanzar.

 

Los Cuatro Pecados Mortales de la IA Mal Implementada

1. Tecnología Buscando Problema ("Tenemos que usar IA")

El error más común: empezar con "vamos a implementar IA" en lugar de "qué problema necesitamos resolver". Muchas iniciativas nacen como experimentos tecnológicos sin conexión clara con ingresos, reducción de costos o prioridades estratégicas.

El costo real: Sin un caso de negocio respaldado por ejecutivos, la IA permanece como "nice-to-have" y es lo primero que se corta cuando los presupuestos se ajustan. Según estudios, estas iniciativas duran en promedio 8-12 meses antes de ser descontinuadas sin generar valor alguno.

2. Datos Sucios, Decisiones Tóxicas

La IA depende de datos limpios, accesibles y oportunos. Las empresas con sistemas fragmentados o gobernanza de datos inconsistente pasan más tiempo preparando datos que generando insights, deteniendo el progreso antes de que el ROI pueda medirse.

La realidad brutal: Según investigaciones, el 77% de las organizaciones califican su calidad de datos como promedio o peor. Sin procesos robustos como DAMA DMBOK que establezcan gobernanza de datos real, estás alimentando a tu IA con basura y esperando oro.

3. Seguridad Como Parche, No Como Fundamento

Implementar IA sin marcos de seguridad y gestión de riesgos estructurados es como construir un rascacielos sobre arena. Las empresas que tratan la seguridad como un "agregado después" enfrentan:

• Violaciones de privacidad de datos
• Exposición de información sensible
• Incumplimiento regulatorio (GDPR, CCPA, regulaciones sectoriales)
• Sesgos algorítmicos no detectados
• 77% de los líderes empresariales preocupados por alucinaciones de IA

Sin estándares como ISO 42001 que establezcan sistemas de gestión de IA desde la concepción, estás jugando ruleta rusa con la reputación y solvencia de tu empresa.

4. Pilotos Eternos, Producción Nunca

El 67% de las empresas están atrapadas en "pilot purgatory" —proyectos que se ven prometedores inicialmente pero rara vez generan valor a nivel empresarial. Sin un plan deliberado de escalamiento, la IA se convierte en palabra de moda, no en herramienta transformadora.

Por qué sucede: Falta de integración con sistemas existentes, resistencia organizacional al cambio, métricas vagas de éxito, y ausencia de gobernanza de TI estructurada que permita escalar de forma segura y eficiente.

 

El Otro Lado: Cuando la IA Se Hace Bien

Ahora hablemos de los que lo están haciendo correctamente. Los números no mienten:

ROI Documentado de IA Bien Implementada:

Retorno Financiero:

• $3.70 de retorno por cada $1 invertido (promedio de empresas con IA generativa)
• Los top performers logran 10.3x ROI sobre su inversión inicial
• Empresas líderes atribuyen más del 10% de su EBIT a despliegues de IA generativa
• 354% ROI documentado en manufactura ($27.17M valor presente neto)
• 213-223% ROI en servicios profesionales y textiles

Mejoras Operacionales Medibles:

• 26-55% incremento en productividad de empleados que usan IA
• 40-60% más rápida completación de proyectos
• Análisis de 10-15x más fuentes de datos simultáneamente
• 40% reducción de costos operativos
• 71% reducción en tiempo de resolución de casos de atención al cliente
• Desarrolladores codifican hasta 55% más rápido con asistencia de IA
• 48% incremento en desempeño organizacional (Forbes, 2023)

Impacto en Ingresos:

• Motor de recomendaciones de IA de Amazon impulsa 35% de sus ventas anuales
• 11% incremento en valor promedio de orden con recomendaciones de IA
• 43% incremento en tasas de conversión con búsqueda potenciada por IA
• 15% más compras repetidas gracias a recomendaciones de IA

Satisfacción del Cliente:

• Net Promoter Scores proyectados de 51% para 2026 (vs. 16% en 2024) gracias a iniciativas de IA
• 18 puntos de mejora en NPS en casos documentados de implementación correcta

¿La diferencia entre el 42% que falla y el 58% que triunfa? Ejecución disciplinada con base en estándares profesionales.

 

Quick Wins: La IA No Requiere Años, Requiere Enfoque

Aquí está la verdad que los vendedores de humo no quieren que sepas: no necesitas 18-24 meses para ver valor de IA, tampoco días para algo que nunca funciona.

Las empresas ágiles están desplegando soluciones en semanas, no años:

• Un manufacturer redujo defectos 85% en 90 días con control de calidad por IA, asegurando $12M en contratos aeroespaciales
• Una firma de servicios redujo tiempos de propuesta de 6 semanas a 10 días, aumentando tasa de éxito de 23% a 67%
• Una empresa logística expandió nacionalmente, reduciendo tiempos de entrega 34% y aumentando ingresos 280%
• Motor Oil Group completó tareas en minutos que antes tomaban semanas con Copilot integrado
• Farm Credit Canada: 78% de usuarios ahorraron tiempo significativo, 30% ahorraron 30-60 minutos semanales, 35% más de una hora

Implementaciones rápidas y efectivas:

• 6 semanas: Sistema de optimización de rutas completamente operacional
• 5 semanas: Quick win con procesamiento batch de documentos
• 90 días: Control de calidad con IA reduciendo defectos 85%
• 30 días: Piloto de herramientas de investigación con 75% reducción en tiempo
• Semanas: Automatización de trabajo repetitivo en fintech escalando operaciones

La diferencia no está en el tamaño del proyecto. Está en empezar simple, demostrar valor, escalar rápido.

 

El Secreto: Producto y Agilismo Real (No Fake Agile)

Aquí está lo que separa las implementaciones exitosas del teatro corporativo: Product Operating Model aplicado sin cuentos.

Las organizaciones con product operating model maduro logran:

• 38% mayor engagement de clientes
• 37% mayor awareness de marca
• 20% más rápido delivery de features (Microsoft)
• 60% reducción en trabajo manual (Microsoft)
• $1.5 mil millones en valor de negocio de operaciones de producto habilitadas por IA (JPMorgan Chase)
• 5x aceleración en cambio técnico significativo (Vanguard)

¿Qué es Product Operating Model sin el buzzword?

Es organizar equipos cross-funcionales alrededor de productos/problemas, no de tecnologías. Es empoderar equipos para tomar decisiones basadas en outcomes (resultados), no outputs (funcionalidades). Es iterar rápido con feedback real de usuarios, no entregar roadmaps de features que nadie pidió.

Agilismo Real vs. Fake Agile:

Fake Agile (el que falla):

• SAFe y ceremonias eternas sin delivery
• "Working software" como única métrica (sin importar si resuelve algo)
• Project managers disfrazados de "Scrum Masters"
• Sprints de 2 semanas que no generan valor al negocio
• Equipos separados por función esperando handoffs

Agilismo Real (el que funciona con IA):

• Continuous deployment que pone valor en producción semanalmente
• Equipos empoderados que deciden qué construir basado en datos
• Experimentación rápida con modelos de IA en producción
• Feedback loops que ajustan modelos en días, no meses
• Outcomes medibles como métrica de progreso

La investigación de McKinsey es clara: "ways of working" (prácticas de gestión de producto) tienen el mayor impacto en desempeño de negocio, sin embargo sus puntajes de madurez están entre los más bajos en todos los sectores.

 

Los Pilares de la IA Que Funciona (Sin Teoría, Con Resultados)

1. ISO 42001: Cumplimiento Que Suma, No Resta

ISO/IEC 42001 es el primer estándar mundial de sistema de gestión de IA, publicado en diciembre de 2023. No es una moda. Es un marco estructurado que las organizaciones líderes están adoptando para gestionar riesgos y oportunidades asociadas con IA.

¿Qué garantiza ISO 42001?

• Gobernanza de IA estructurada desde el concepto hasta el despliegue
• Gestión de riesgos sistemática que identifica, evalúa y mitiga riesgos de IA (sesgos, accountability, privacidad)
• Transparencia y rendición de cuentas en desarrollo y despliegue de sistemas de IA
• Mejora continua del sistema de gestión de IA
• Cumplimiento regulatorio facilitado (EU AI Act, marcos de riesgo de EE.UU.)
• 38 controles específicos que las organizaciones deben cumplir durante la evaluación

Beneficios Comprobados:

• Incremento de confianza de stakeholders, reguladores y clientes
• Mayor seguridad, equidad, transparencia y confiabilidad de sistemas de IA
• Ventaja competitiva temprana demostrando compromiso con uso responsable de IA
• Integración con ISO 27001 para empresas con gestión de seguridad de información
• Reducción de costos de desarrollo de IA mediante frameworks y protocolos comprensivos

Adopción Real:

• Microsoft obtuvo certificación ISO 42001 para Microsoft 365 Copilot
• Intel atribuye $1 mil millones anuales en margen operativo a programa estructurado de coaching que aplica principios similares de gestión sistemática
• 20% incremento en organizaciones certificadas ISO en 2024 vs. 2023
• Certificación ISO 42001 se proyecta como diferenciador clave para negocios que aprovechan IA

Sin ISO 42001 o un marco equivalente, estás piloteando a ciegas. Con él, tienes un sistema probado que balancea innovación con gobernanza.

2. DAMA DMBOK: Gobernanza de Datos Simple y Escalable

Olvida la imagen de DAMA como un libro de 600 páginas que nadie lee. DAMA DMBOK bien aplicado es incremental y pragmático.

Implementación Práctica en Fases:

Fase 1 (Semanas 1-4): Fundamentos Básicos

• Identificar data owners para 3-5 datasets críticos de IA
• Definir políticas de calidad de datos con 3-4 reglas simples
• Documentar lineage de datos clave (¿de dónde vienen?)
• Resultado: Claridad sobre quién es responsable de qué

Fase 2 (Meses 2-3): Calidad Automatizada

• Implementar validaciones automatizadas en pipelines
• Dashboards de calidad de datos en tiempo real
• Alertas automáticas cuando calidad degrada
• Resultado: Detección proactiva de problemas antes de entrenar modelos

Fase 3 (Meses 4-6): Escalamiento

• Expandir gobernanza a más datasets
• Integración con catalogación automatizada
• Metadata auto-documentada
• Resultado: Gobernanza que crece sin fricción

ROI Comprobado:

• Reducción de hasta 3 días en tiempo de creación de reportes
• Transparencia mejorada en fuentes que facilita análisis
• Eficiencia pico en uso de arquitectura empresarial
• Compliance facilitado (GDPR, CCPA) mediante prácticas repetibles

JPMorgan Chase construyó estructuras robustas de gobernanza basadas en DAMA-DMBOK que cumplen requisitos regulatorios estrictos mientras genera $1.5 mil millones en valor con IA.

La Clave: Empezar Simple, Escalar Rápido

No necesitas implementar las 11 áreas de conocimiento de DAMA simultáneamente. Empieza con:

1. Ownership claro de datos críticos
2. Calidad automatizada en pipelines
3. Seguridad básica que protege datos sensibles

Después, añades complejidad según necesites escalar.

 

3. Alineación al Negocio: Product Thinking Aplicado

El product operating model transformó cómo las empresas líderes construyen software. Ahora está transformando cómo construyen IA.

Por qué funciona para IA:

IA es inherentemente experimental. Los modelos requieren:

• Evaluación continua de datos de entrenamiento
• Optimización de métricas de desempeño
• Análisis de comportamiento de usuarios
• Iteración rápida de algoritmos
• A/B testing de performance de modelos
• Deployment rápido de mejoras

Esto es exactamente lo que los equipos de producto hacen bien. La naturaleza iterativa del desarrollo de IA se alinea naturalmente con prácticas de product operating model, no con gestión de proyectos waterfall.

Colaboración Cross-Funcional Es Crítica:

Proyectos exitosos de IA requieren equipos integrados:

• Domain experts (entienden el problema de negocio)
• Data scientists (construyen y entrenan modelos)
• ML engineers (despliegan y escalan modelos)
• Product managers (conectan capacidades con necesidades)
• Business stakeholders (definen éxito y ROI)

Enfoques tradicionales de proyectos crean handoffs y silos que rompen los feedback loops esenciales para desarrollo y despliegue de modelos de IA. Product operating model mantiene equipos integrados con accountability end-to-end.

Evidencia Contundente:

Organizaciones que adoptan product operating model para IA reportan:

• 80% de proyectos de IA evitan fallar cuando usan enfoques de producto (vs. 70-85% de falla con gestión tradicional)
• Experimentación continua y adaptación que IA requiere
• 3.5 casos de uso clave vs. 6.1 para empresas menos exitosas (enfoque > dispersión)
• Outcomes medibles sobre outputs vagos

Vanguard aceleró cambio técnico significativo 5x con product operating model, reorganizando de 50 epics concurrentes a equipos dedicados con ownership claro.

4. Gestión de Riesgos: Embebida, No Agregada

La gestión de riesgos en IA no es un checklist que completas antes de lanzar. Es un sistema continuo embebido en tus procesos de desarrollo y deployment.

Riesgos de IA Gestionados en Tiempo Real:

DevSecOps con IA:

• Controles de seguridad automatizados en CI/CD pipeline
• Embedded risk controls que bloquean deployments inseguros automáticamente
• Security scanning de modelos y datos antes de cada release
• Rollback automático si métricas de riesgo exceden umbrales

Monitoreo Continuo de Modelos:

• Dashboards en tiempo real de drift de modelos
• Alertas automáticas cuando accuracy degrada
• A/B testing continuo de versiones de modelos
• Bias detection automatizada con métricas actualizadas

Gestión de Riesgos Ágil:

En lugar de análisis de riesgos de 3 meses antes de empezar:

1. Sprint 0: Identificar top 5 riesgos del caso de uso
2. Sprints 1-N: Implementar controles incrementales
3. Continuous: Monitorear métricas de riesgo en producción
4. Bi-weekly: Review de nuevos riesgos emergentes

Compliance Como Código:

• Políticas de privacidad automatizadas (GDPR, CCPA)
• Auditoría continua generando evidencia automática
• Documentación auto-generada de decisiones de modelo
• Trazabilidad completa de datos a predicciones

Resultado: Cumplimiento que acelera, no frena. Las empresas que implementan DevSecOps con controles embebidos reducen time-to-production mientras mejoran seguridad.

 

5. Plataformas Escalables: Construye Una Vez, Reutiliza Siempre

La diferencia entre pilotos exitosos y IA en producción masiva es platform thinking aplicado desde día uno.

Arquitectura Moderna de IA:

No reinventes la rueda para cada caso de uso. Construye plataforma reutilizable:

Capa de Infraestructura:

• Cloud-native con elasticidad automática
• Kubernetes para orquestación consistente
• CI/CD pipelines automatizados para modelos
• Observability completa (logging, metrics, traces)

Capa de Datos:

• Feature stores centralizados que equipos comparten
• Data versioning automático para reproducibilidad
• Pipelines de datos reutilizables
• Calidad de datos monitoreada continuamente

Capa de Modelos:

• Model registry con versionado automático
• A/B testing infrastructure para todos los equipos
• Monitoring de drift out-of-the-box
• Rollback con un click cuando algo falla

Resultado Medible:

• 29% de organizaciones despliegan IA en menos de 3 meses con servicios cloud gestionados
• 33% más rápido release de modelos con pipelines optimizados
• 25% reducción en errores en solo 6 meses
• Tasas de precisión en percentil 90 mantenidas consistentemente

Economía de Plataforma:

Primer caso de uso: 8-12 semanas construyendo plataforma + solución
Segundo caso de uso: 3-4 semanas reutilizando plataforma
Tercer caso de uso: 2-3 semanas con patterns establecidos
Casos subsecuentes: Días, no semanas

Microsoft logró 60% reducción en trabajo manual y 20% más rápido delivery de features con platform thinking aplicado a escala enterprise.

 

6. Gobierno de IT y Gestión del Cambio Organizacional

La tecnología es solo 30% de la ecuación. El 70% restante es personas y procesos.

Por qué los proyectos de IA fallan organizacionalmente:

• Falta de buy-in ejecutivo que se desvanece cuando surgen desafíos
• Resistencia de empleados por temor a pérdida de empleo o calidad de output de IA
• Silos departamentales que bloquean colaboración necesaria
• Habilidades insuficientes en equipos para operar sistemas de IA
• Cultura que no celebra experimentación y aprendizaje de fallos
• 41% de empleadores planean reducción de fuerza laboral en 5 años debido a IA, creando ansiedad

Gobierno de IT Efectivo:

1. Comité de gobernanza de IA con representación cross-funcional
2. Definición clara de roles y responsabilidades (Data Stewards, AI Ethics Officers, etc.)
3. Políticas documentadas para desarrollo, despliegue y uso de IA
4. Procesos de aprobación escalonados según riesgo e impacto
5. Métricas de éxito compartidas entre negocio y TI
6. Revisiones periódicas de portafolio de proyectos de IA

Gestión del Cambio:

1. Comunicación temprana y frecuente sobre visión de IA
2. Capacitación en nuevas herramientas antes de despliegue masivo
3. Pilotos con early adopters que se convierten en evangelistas internos
4. Celebración de victorias tempranas para generar momentum
5. Addressing de preocupaciones de empleados con transparencia sobre impacto laboral
6. Repositioning de roles hacia trabajo de mayor valor añadido

Estudios muestran que organizaciones que invierten 70% de recursos de IA en personas y procesos (vs. solo tecnología) logran significativamente mejores resultados.

Data-Driven: La Diferencia Entre Intuición y Certeza

Las decisiones basadas en datos no son opcionales en 2024-2025. Son el fundamento de competitividad.

El Mercado de Datos:

• Mercado global de gestión de datos empresariales proyectado en $221.6 mil millones para 2030
• Crecimiento impulsado principalmente por adopción de cloud y casos de uso de IA
• 78% de organizaciones usan IA en al menos una función de negocio (vs. 55% en 2023)
• 71% de organizaciones usan IA generativa (vs. 33% en 2023)

Organizaciones Data-Driven Logran:

• Mejor calidad de decisión mediante detección comprensiva de patrones
• Monitoreo continuo 24/7 en lugar de actualizaciones periódicas
• Identificación proactiva de riesgos y oportunidades antes de la competencia
• Personalización a escala que mejora experiencia del cliente
• Optimización de precios dinámica que maximiza márgenes
• Forecasting preciso para planificación de inventario, personal, finanzas

Pero Requiere:

• Calidad de datos gestionada (DAMA DMBOK)
• Gobernanza clara sobre quién posee, accede y modifica datos
• Pipelines de datos confiables que entregan información oportuna
• Alfabetización de datos en toda la organización
• Herramientas de analytics accesibles para usuarios de negocio

Sin estrategia data-driven respaldada por gobernanza real, tu IA es un castillo de naipes.

 

El Costo Real del Humo: Lo Que Estás Perdiendo

Mientras lees esto, empresas serias están:

• Capturando 35% de ventas con motores de recomendación de IA
• Completando tareas 25% más rápido con 40% mayor calidad
• Recuperando 20+ horas semanales de productividad por empleado
• Incrementando conversiones 43% con búsqueda potenciada por IA
• Atribuyendo 10%+ de ganancias operativas a IA generativa

Y tú, ¿qué estás haciendo?

• ¿Pilotos eternos que nunca escalan?
• ¿Chatbots implementados sin estrategia que frustran clientes?
• ¿Agentes de IA sin governance que crean riesgos de cumplimiento?
• ¿Dashboards de IA que nadie usa porque no se alinean con flujos de trabajo?
• ¿"Transformación digital" que es solo PowerPoint sin ejecución?

El Costo de Oportunidad es Brutal:

• $252.3 mil millones invertidos corporativamente en IA en 2024
• 44.5% incremento año a año en inversión privada
• $1.5 billones proyectados en gasto global de IA para 2025 (Gartner)
• Solo 6% de organizaciones califican como "high performers de IA" generando 5%+ impacto en EBIT

La brecha entre líderes y rezagados se amplía exponencialmente cada trimestre. Los líderes acumulan ventajas de datos (más datos = mejores modelos = mejores resultados = más clientes = más datos) que serán imposibles de alcanzar.

Cómo Empezar Correctamente

Si estás leyendo esto y reconoces que tu organización está en el lado equivocado de las estadísticas, aquí está tu plan de acción:

Fase 1: Evaluación Honesta  

1. Auditoría de madurez de datos usando DAMA DMBOK como framework
2. Inventario de iniciativas de IA actuales con evaluación honesta de ROI
3. Evaluación de capacidades de infraestructura para IA en producción
4. Assessment de cultura organizacional y readiness para cambio
5. Identificación de gaps entre estado actual y mejores prácticas

Fase 2: Fundamentos  

1. Implementar gobernanza de datos básica (políticas, ownership, calidad)
2. Establecer comité de gobernanza de IA con sponsors ejecutivos
3. Definir 2-3 casos de uso de alto impacto alineados con objetivos de negocio
4. Seleccionar plataformas tecnológicas que soporten escala futura
5. Capacitar equipos en principios de IA responsable

Fase 3: Piloto con Propósito  

1. Implementar caso de uso #1 con métricas de éxito claras
2. Aplicar principios ISO 42001 para gestión de riesgos
3. Documentar lessons learned para acelerar proyectos futuros
4. Medir ROI rigurosamente con dashboards en tiempo real
5. Celebrar victorias y comunicar valor a la organización

Fase 4: Escala Disciplinada  

1. Expandir casos de uso exitosos a otras áreas
2. Construir centro de excelencia de IA que comparta conocimiento
3. Estandarizar procesos de desarrollo y despliegue de IA
4. Pursuit de certificación ISO 42001 para validación externa
5. Iterar continuamente basado en feedback y métricas

Fase 5: Ventaja Competitiva 

1. Innovación continua en aplicaciones de IA
2. Monetización de capacidades de IA (productos, servicios)
3. Atracción de talento por reputación como líder en IA responsable
4. Diferenciación de mercado basada en insights de IA
5. Crecimiento sostenible impulsado por decisiones data-driven

La Decisión Que Define Tu Futuro

La inteligencia artificial no es una moda. Es $1.81 billones de dólares proyectados para 2030 con tasa de crecimiento anual compuesta de 35.9%. Es 78% de enterprises adoptando en al menos una función. Es inversión privada de $109.1 mil millones solo en EE.UU. en 2024.

Pero el simple hecho de "usar IA" no garantiza nada. Como hemos visto, 42% de proyectos generan cero ROI. 70-85% fallan completamente. 97% luchan por demostrar valor.

La diferencia entre el fracaso y el éxito del 10.3x ROI no es suerte. Es ejecución disciplinada basada en estándares profesionales:

•  ISO 42001 para gestión de IA responsable y sistemática
•  DAMA DMBOK para gobernanza de datos que alimenta IA confiable
•  Alineación estratégica a objetivos de negocio reales
•  Gestión de riesgos proactiva y documentada
•  Plataformas escalables diseñadas para producción, no pilotos
•  Gobierno de IT y gestión del cambio organizacional
•  Cultura data-driven con alfabetización en toda la organización

No necesitas rockstars. Necesitas profesionales serios que entiendan que la IA es ingeniería, no magia.

No necesitas ocurrencias. Necesitas estrategia fundamentada en mejores prácticas probadas.

No necesitas vender humo. Necesitas generar valor medible que se defienda en cualquier junta directiva.

Tu Próximo Paso

La pregunta no es si tu organización usará IA. La pregunta es: ¿estarás en el 58% que genera retorno o en el 42% que desperdicia inversión?

Si reconoces que tu enfoque actual de IA es más humo que sustancia, es momento de recalibrar con profesionales que entienden:

• Implementación alineada al negocio, no tecnología por tecnología
• Gobernanza de datos como fundamento, no como "nice to have"
• Gestión de riesgos desde día uno, no como parche posterior
• Plataformas escalables y seguras, no soluciones frágiles
• ISO 42001 y DAMA DMBOK como guías, no como buzzwords
• ROI medible como requisito, no como aspiración

La IA funciona si se aplica con sentido y bien. No con ocurrencias, inseguridad, data sucia, ni malas estrategias de vender algo que no se es.

Los números lo prueban. Los líderes lo demuestran. Los fracasos lo confirman.

¿De qué lado de la estadística quieres estar?

 

Jorge Mercado

#JMCoach 

---

Todas las estadísticas citadas provienen de estudios de McKinsey, BCG, Gartner, IBM, Deloitte, Forrester, PwC, y organizaciones de estándares como ISO/IEC y DAMA International. La IA responsable está respaldada por evidencia y marcos profesionales, no por promesas vacías.

Un verdadero sentido de valor

 

El Verdadero Poder del Coaching: Por Qué Los Clientes Que Permanecen Transforman Sus Vidas

$7.90 dólares de retorno por cada $1 invertido. Esa es la cifra que MetrixGlobal documentó al estudiar el impacto real del coaching profesional. Pero aquí está lo que los números fríos no te dicen: ese retorno de inversión no ocurre en una sesión. Ocurre cuando alguien se compromete con el proceso, cuando regresa mes tras mes, cuando convierte el coaching en parte de su vida.

Y ahí es donde sucede la verdadera magia. Además recuerdo mi primer artículo en el 2014 después de un año haberme cetificado con la ICT, llevar a la práctica y mejora continua este arte. A la fecha sigo sin subirme en esa corriente de rockstar's y recitadores de libros.

El Problema Que Nadie Te Cuenta

La mayoría de las personas llegan al coaching buscando una solución rápida a un problema específico. "Necesito mejorar mi liderazgo." "Quiero más balance en mi vida." "Mi equipo no funciona." Y aquí está lo fascinante: el 86% de las empresas que calcularon el ROI del coaching al menos recuperaron su inversión inicial, lo cual ya es impresionante.

Pero los que realmente transforman sus vidas son los que se quedan. Y curiosamente, muchos llegan sin saber, los enviaron y cuando les cae el veinte, realmente notan los beneficios.

Según la industria del coaching, una tasa de retención anual del 60-80% es considerada excelente, y cuando observas a esos clientes que permanecen, los resultados son dramáticamente diferentes:

Clientes de Procesos Cortos (3-4 meses):

• Resuelven el problema inmediato
• Obtienen claridad temporal
• Experimentan un impulso motivacional
• ROI promedio: 2-3x su inversión apegándose al proceso

Clientes que Permanecen (12+ meses):

• Transforman patrones de pensamiento arraigados
• Desarrollan competencias que aplican a múltiples áreas de su vida
• Construyen sistemas sostenibles de crecimiento
• Desarrollan nuevas perspectivas y áreas de conocimiento 
• ROI promedio: 5-7x su inversión (y en algunos casos hasta 788%, según las fuentes consultadas)

La diferencia no es marginal. Es exponencial.

Los Números No Mienten: El Valor de la Continuidad

Déjame mostrarte qué significa realmente la continuidad en coaching con datos concretos:

Para Individuos:

• 80% mejora su autoconfianza (ICF Global Coaching Study)
• 73% mejora sus relaciones interpersonales
• 72% desarrolla competencias de comunicación superiores
• 67% logra mejor balance vida-trabajo
• 99% reporta satisfacción con su experiencia
• 96% repetiría el proceso inmediatamente

Pero aquí está el dato que cambia todo: los clientes satisfechos con coaching típicamente refieren entre 2 y 4 prospectos adicionales cada año. ¿Por qué? Porque ven resultados tangibles que transforman sus vidas.

Para Empresas y Organizaciones:

Intel Corporation implementó un programa estructurado de coaching que ahora contribuye aproximadamente $1 mil millones de dólares anuales en margen operativo. No es magia. Es el resultado de invertir en el desarrollo continuo de su gente, no en talleres únicos que se olvidan en 48 horas.

Otros datos demoledores:

• 70% mejora el desempeño laboral de colaboradores con coaching
• 61% mejora el management del negocio
• 57% reduce conflictos organizacionales
• 86% reporta ROI positivo
• 51% de empresas con programas de coaching reportan ingresos superiores a sus competidores de la industria
• 48% de incremento en desempeño organizacional (Forbes, 2023)

Y el más impactante: cuando se combina entrenamiento con coaching, la productividad mejora un 86%, comparado con solo 22% cuando hay únicamente entrenamiento (Association for Talent Development).

La Economía del Compromiso: Por Qué Quedarse Vale Oro

Aquí hay algo que pocas personas entienden sobre el coaching profesional: adquirir un nuevo cliente cuesta entre 5 y 25 veces más que retener uno existente. Y desde la perspectiva del cliente, la inversión funciona igual.

Piénsalo: cada vez que empiezas de cero con un nuevo coach, necesitas:

• Reconstruir la relación de confianza
• Re-explicar tu contexto, historia y objetivos
• Empezar desde el principio el proceso de autoconocimiento
• Perder momentum y continuidad

En cambio, cuando permaneces con tu coach:

• Cada sesión construye sobre la anterior, acelerando el progreso
• Tu coach conoce tus patrones, tus resistencias, tus fortalezas
• Los ajustes son más precisos y efectivos
• Los resultados son compuestos, no lineales

Las transformaciones profundas toman tiempo; los clientes que permanecen por períodos extendidos experimentan cambios más profundos y logros más significativos.

El Efecto Multiplicador: De Un Área a Toda Tu Vida

Aquí está lo que he observado en mis 65 procesos de coachee completados y 1,000 horas dedicadas a procesos individuales: los clientes que llegan por un objetivo específico y permanecen, terminan transformando áreas de su vida que ni siquiera imaginaban necesitar atención.

Caso Real 1: Un ejecutivo llega por coaching de liderazgo. En 4 meses, mejora su comunicación con su equipo. Se siente exitoso y considera terminar. Decide continuar. En los siguientes 8 meses, no solo transforma su estilo de liderazgo, sino que mejora su relación con su pareja, recupera su salud física (perdió 15 kg), y redescubre su pasión por proyectos creativos que había abandonado.

Caso Real 2: Una profesional busca coaching para avanzar en su carrera. En 6 meses, consigue la promoción. Permanece. En el año siguiente, desarrolla habilidades de negociación que duplican sus ingresos, construye un sistema de gestión de tiempo que le da 10 horas semanales adicionales con su familia, y lanza un proyecto paralelo que se convierte en fuente de ingreso pasivo.

El patrón es consistente: el primer objetivo es la puerta de entrada. La transformación integral es lo que viene después.

Por Qué Los Mejores Coaches Tienen Listas de Espera

Cuando retienes clientes por más tiempo, naturalmente tienes menos espacios disponibles; esta disponibilidad limitada se convierte en un poderoso indicador de valor que mejora tu reputación percibida.

En mi práctica con Coaching Now by JMCoach, he trabajado con 5 empresas medianas y dedicado 5,000 horas aplicando coaching a equipos multifuncionales. ¿Sabes cuál es el indicador #1 de que estoy haciendo bien mi trabajo? Que el 78% de mis clientes continúa después del proceso inicial acordado.

No porque los presione. Porque ven resultados que no quieren dejar de multiplicar.

La retención de clientes no es un truco de ventas. Es evidencia de valor entregado consistentemente. Cuando los clientes confían en ti, son tres veces más propensos a hacer negocios contigo nuevamente.

Lo Que NO Es Coaching (Y Por Qué Importa Para La Continuidad)

Permíteme ser directo: no todos los "coaches" entienden el valor de la continuidad porque no todos practican coaching real.

Los rockstars motivacionales te dan un subidón de adrenalina que dura 3 días. El coaching profesional te da sistemas que duran toda la vida.

Los consultores te dicen qué hacer. El coaching profesional te facilita descubrir qué hacer y te acompaña mientras lo haces, ajustando el rumbo según sea necesario.

Las terapias sanan heridas del pasado. El coaching profesional te lleva del presente al futuro que diseñas.

La diferencia crítica: el coaching no termina cuando "resuelves el problema". Evoluciona a medida que tú evolucionas.

La Industria Que No Para de Crecer (Y Con Razón)

Los números de crecimiento de la industria del coaching no son inflados por marketing. Son el resultado de personas y organizaciones que experimentan valor real:

• $5.34 mil millones de dólares generados en 2024, casi el doble que en 2023
• 122,974 coaches profesionales a nivel mundial en 2025
• Crecimiento del 54% en el número de coaches entre 2019 y 2023
• Proyección de $7.30 mil millones para 2025

¿Por qué crece así? Porque el 85% de los clientes dice que el coaching mejora su autoconfianza y el 67% experimenta mejora en trabajo en equipo y colaboración.

Y cuando algo funciona, la gente regresa. Y trae a otros.

La Certificación Importa: Por Qué La Ética Genera Continuidad

Desde que obtuve mi certificación ICT en 2013 para coaching ejecutivo y equipos de alto rendimiento, he observado algo fascinante: los coaches certificados con práctica ética tienen tasas de retención significativamente más altas.

¿Por qué? Porque la certificación de inicio es solo un paso, el resto es de cada uno en su ética, práctica profesional y actualización continua:

• Competencias estandarizadas que realmente generan resultados
• Código de ética que protege al cliente
• Confidencialidad absoluta que construye confianza
• Formación continua que mantiene actualizado al coach
• Supervisión profesional que asegura calidad consistente

Cuando un cliente sabe que estás certificado por la International Coaching Technologies u otra Institución igualmente se´ria como ICF y otros, sabe que:

1. No improvisas
2. Tienes un marco metodológico probado
3. Estás comprometido con tu propio desarrollo
4. Respetas estándares internacionales
5. Puedes ser auditado profesionalmente

La confianza es el combustible de la continuidad. Y la certificación es la base de la confianza.

El Futuro del Coaching: Personalización y Permanencia

El 72% de los coaches planea continuar y expandir su oferta en bienestar mental de clientes, y el 78% identifica temas de negocio y carrera como principales impulsores de solicitudes.

El futuro del coaching no es más coaches. Es mejores coaches sirviendo a menos clientes durante más tiempo, creando relaciones de desarrollo que evolucionan con las necesidades cambiantes del cliente.

Imagina tener un socio estratégico que:

• Te conoce mejor que tu equipo
• Entiende tu contexto personal y profesional
• Anticipa tus patrones de resistencia
• Celebra tus victorias y te sostiene en tus caídas
• Evoluciona contigo a medida que tus metas cambian

Eso no se construye en 8 sesiones. Se construye en años de trabajo conjunto.

El coaching profesional con continuidad no es para todos. Es para los que entienden que:

• La autoconfianza se construye, no se compra
• El liderazgo se desarrolla, no se aprende en un taller
• Las relaciones mejoran con trabajo constante, no con frases motivacionales
• El balance vida-trabajo se diseña, no se encuentra
• La mejor versión de ti mismo requiere compromiso, no inspiración temporal

El 75% de los líderes reportan que el valor del coaching ejecutivo y de liderazgo es "considerablemente mayor" o "mucho mayor" que el tiempo y dinero invertidos.

La pregunta no es si el coaching funciona. La pregunta es: ¿estás dispuesto a quedarte el tiempo suficiente para experimentar su verdadero poder?

Los números no mienten. Los resultados hablan. Los clientes que permanecen, transforman.

¿Serás uno de ellos?

Jorge Mercado

#JMCoach 

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Todas las estadísticas citadas provienen de estudios oficiales de la International Coaching Federation (ICF), PricewaterhouseCoopers (PwC), MetrixGlobal, Manchester Institute, y otras fuentes académicas reconocidas. El coaching profesional está respaldado por evidencia, no por promesas vacías.

El Arte Invisible de Decidir...

 

El Arte Invisible de Decidir: Por Qué Algunos Líderes Triunfan y Otros Se Estancan

Hace cinco años, dos empresas del mismo sector enfrentaron la misma disyuntiva: expandirse al mercado latinoamericano o consolidar su posición local. La primera invirtió 2 millones de dólares basándose en la intuición de su CEO. La segunda dedicó tres semanas a un análisis estructurado antes de decidir. ¿El resultado? La primera perdió el 40% de su inversión en 18 meses. La segunda triplicó su facturación en dos años.

La diferencia no estuvo en la suerte. Estuvo en cómo decidieron.

La Decisión Como Superpoder Invisible

Piénsalo un momento: ¿cuántas decisiones tomaste hoy? Desde qué desayunar hasta cómo priorizar tus proyectos, tu cerebro procesa miles de elecciones diarias. Pero las decisiones estratégicas —esas que definen el rumbo de tu negocio, tu equipo o tu carrera— son diferentes. 

Y según la Universidad de Harvard, las empresas que adoptan métodos estructurados para decidir son 5% más productivas y 6% más rentables que sus competidores.

El problema es que nadie nos enseña a decidir bien. Confiamos en nuestra experiencia, en nuestro "instinto", o simplemente elegimos la opción que nos hace sentir más cómodos. Y así es como terminamos eligiendo lo familiar sobre lo correcto.

El Método Que Los Ejecutivos No Quieren Que Conozcas

En los años 60, dos consultores llamados Charles Kepner y Benjamin Tregoe se hicieron una pregunta incómoda: ¿por qué algunos ejecutivos toman decisiones brillantes consistentemente mientras otros fallan una y otra vez? Pasaron años estudiando a los mejores tomadores de decisiones en múltiples industrias y descubrieron algo fascinante: no era que fueran más inteligentes. Era que seguían un proceso mental específico que los demás ignoraban.

El resultado fue el Método Kepner-Tregoe, un enfoque sistemático compuesto por cuatro pilares que transformó la forma en que organizaciones globales toman decisiones:

1. Evaluación de la Situación

Antes de lanzarte a resolver, necesitas claridad total. ¿Cuál es realmente el problema? ¿Qué es urgente y qué es importante? Muchos líderes confunden síntomas con causas, y terminan poniendo venditas en vez de curar la herida.

2. Análisis del Problema

Aquí es donde separas la causa raíz de todo el ruido. Kepner y Tregoe descubrieron que las personas exitosas utilizan una técnica simple pero poderosa: el análisis de "esto es" vs "esto no es". Si tus ventas cayeron en Europa pero no en Asia, esa diferencia te dice mucho sobre dónde está el problema real.

3. Análisis de Decisión

Ahora viene lo bueno. Define tus objetivos en dos categorías: los "DEBE tener" (requisitos no negociables) y los "DESEABLE" (lo que te gustaría). Evalúa cada alternativa contra estos criterios, asigna pesos según importancia, y calcula. Las matemáticas no mienten; tus emociones, a veces sí.

4. Análisis de Problemas Potenciales

La pregunta que pocos se hacen: ¿qué podría salir mal? Anticipar riesgos no es pesimismo, es profesionalismo. Las mejores decisiones incluyen planes B y C.

Este método todavía se usa hoy en empresas Fortune 500, hospitales y hasta en operaciones militares. ¿Por qué? Porque funciona cuando las apuestas son altas y el margen de error es mínimo.

El Lado Oscuro de Tu Cerebro

Pero aquí está el problema: tu cerebro no quiere que decidas racionalmente.

Daniel Kahneman, ganador del Premio Nobel de Economía en 2002, dedicó su vida a estudiar cómo realmente tomamos decisiones. Lo que descubrió es perturbador: operamos con dos sistemas mentales completamente diferentes:

Sistema 1: Rápido, automático, emocional. Es el que te hace frenar cuando alguien cruza la calle sin mirar, o el que te hace sonreír cuando hueles café recién hecho. Funciona en piloto automático y es increíblemente eficiente... pero está plagado de sesgos.

Sistema 2: Lento, deliberado, lógico. Es el que usas cuando calculas propinas o cuando analizas un contrato complejo. Consume mucha energía mental, así que tu cerebro intenta evitarlo siempre que puede.

El problema es que la mayoría de nuestras decisiones importantes las tomamos con el Sistema 1, creyendo que estamos usando el Sistema 2. Es como intentar resolver un problema de física mientras corres un maratón: tu cerebro buscará atajos que pueden llevarte por el camino equivocado.

Kahneman documentó decenas de sesgos cognitivos que nos sabotean:

• Sesgo de confirmación: Buscamos información que confirme lo que ya creemos.
• Efecto de anclaje: El primer número que escuchamos distorsiona todo nuestro análisis posterior.
• Aversión a la pérdida: El dolor de perder $100 es psicológicamente más intenso que la alegría de ganar $100.

Según un estudio de Gartner, las empresas que implementaron métodos para reducir sesgos en la toma de decisiones experimentaron una reducción del 37% en errores críticos. Esto no es filosofía; es dinero real en tu cuenta bancaria.

Cuando No Hay Tiempo Para Pensar

Ahora, seamos honestos: no siempre tienes dos semanas para analizar opciones. A veces el edificio está en llamas y necesitas actuar ahora.

Aquí es donde entra Gary Klein, un psicólogo cognitivo que estudió a profesionales que toman decisiones de vida o muerte: bomberos, médicos de emergencias, pilotos de combate. Klein descubrió algo que contradice todo lo que nos enseñaron sobre decisiones "racionales": los expertos no comparan opciones. No hacen listas de pros y contras. No calculan probabilidades.

En cambio, utilizan lo que Klein llamó Reconocimiento Primed Decision-making (RPD) o "Toma de Decisiones Basada en Reconocimiento de Patrones". ¿Cómo funciona?

1. El experto evalúa la situación en segundos
2. Su experiencia reconoce patrones similares del pasado
3. Mentalmente simula la primera acción que se le ocurre
4. Si funciona en su simulación mental, actúa inmediatamente
5. Si no funciona, prueba la siguiente opción más obvia

Un comandante de bomberos no sopesa 10 estrategias cuando llega a un incendio. Mira, reconoce el patrón ("es un fuego de Tipo 2 con viento del oeste"), simula mentalmente el plan A, y ejecuta. Esta es la intuición experta en acción.

El Factor Que Nadie Te Cuenta: Los Datos

Aquí está la parte que cambia todo: vivimos en 2024, y hoy generamos 2.5 quintillones de bytes de datos cada día. Ese número es tan absurdo que ni siquiera puedes imaginarlo. Y el 90% de todos los datos que existen fueron creados en los últimos dos años.

¿Qué significa esto para ti? Que las decisiones basadas únicamente en intuición o experiencia están dejando dinero sobre la mesa.

Mira estos casos reales:

Amazon: Su enfoque obsesivo en decisiones basadas en datos los llevó a una capitalización de mercado de más de $1 billón de dólares. Cada producto que ves, cada recomendación, cada precio, está optimizado por algoritmos que procesan millones de puntos de datos.

Lufthansa: Al implementar una plataforma de análisis de datos coherente, la aerolínea logró un aumento del 30% en ingresos en toda la compañía. No contrataron más vendedores. No compraron aviones nuevos. Simplemente empezaron a decidir con datos.

Google: Con su iniciativa "Project Oxygen", analizaron más de 10,000 evaluaciones de desempeño y las cruzaron con tasas de retención. Descubrieron los ocho comportamientos específicos que hacen a un gran gerente. No fue intuición. Fueron datos.

Según un estudio de PwC, las organizaciones altamente orientadas a datos tienen tres veces más probabilidades de reportar mejoras significativas en su toma de decisiones comparadas con aquellas que se basan principalmente en intuición.

Pero aquí está el truco: los datos sin contexto son ruido. Necesitas el método (Kepner-Tregoe), la conciencia de tus sesgos (Kahneman), la experiencia para reconocer patrones (Klein), y los datos para validar. La magia ocurre cuando los combinas.

Tu Mapa Mental Para Decidir Mejor

Entonces, ¿cómo integras todo esto en tu día a día? Aquí está tu framework práctico:

Para Decisiones Estratégicas (alto impacto, tiempo disponible):

1. Usa el método Kepner-Tregoe completo
2. Reúne datos cuantitativos relevantes
3. Involucra a tu equipo para neutralizar sesgos individuales
4. Documenta el proceso (te servirá como aprendizaje futuro)

Para Decisiones Tácticas (mediano impacto, tiempo limitado):

1. Define claramente el problema y los criterios "DEBE" vs "DESEABLE"
2. Limita tus opciones a 2-3 alternativas realistas
3. Pregúntate: "¿Qué sesgo podría estar cegándome aquí?"
4. Toma la decisión y establece métricas para medir resultados

Para Decisiones de Crisis (alta urgencia, tiempo mínimo):

1. Confía en tu modelo RPD si tienes experiencia genuina en el dominio
2. Simula mentalmente: "Si hago X, ¿qué pasará?"
3. Actúa con la primera opción satisfactoria (no necesitas la perfecta)
4. Mantén flexibilidad para ajustar sobre la marcha

El Costo Real de Decidir Mal

Cada vez que tomas una decisión sin método, estás jugando a la ruleta rusa con recursos que no puedes recuperar: tiempo, dinero, credibilidad, oportunidades.

Las estadísticas no mienten:

• El 85% de los líderes empresariales reconocen que mejores datos conducen a mejores decisiones
• Las empresas que usan análisis predictivo pueden anticipar problemas y oportunidades antes que su competencia
• Se proyecta que para 2026, el gasto global en transformación digital alcanzará los $3.4 billones, y el núcleo de esa transformación son las decisiones basadas en datos

Pero aquí está el secreto que nadie te dice: no se trata de ser perfecto. Se trata de tener un sistema que te permita ser consistentemente mejor que tu yo de ayer, y mejor que tu competencia de hoy.

Tu Próxima Decisión Importante

Ahora mismo, probablemente estás enfrentando una decisión que te está quitando el sueño. Tal vez es si contratar a alguien nuevo, si lanzar ese producto, si cambiar de proveedor, si invertir en esa tecnología.

Aquí está tu tarea: antes de decidir, hazte estas tres preguntas:

1. ¿Estoy resolviendo el problema correcto? (Kepner-Tregoe)
2. ¿Qué sesgo podría estar nublando mi juicio? (Kahneman)
3. ¿Esta decisión está dentro de mi zona de experiencia, o necesito más datos? (Klein)

Si puedes responder honestamente las tres, ya estás años luz adelante del 90% de los tomadores de decisiones.

La capacidad de decidir bien no es un talento con el que naces. Es una habilidad que desarrollas, un músculo que entrenas, un sistema que construyes. Y cada decisión que tomas con método, consciencia y datos, te acerca un paso más a ese líder que quieres ser.

Porque al final del día, tu vida y tu negocio no son más que la suma de tus decisiones. Elige bien.

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¿Cuál es la decisión más difícil que estás enfrentando ahora? 

Comparte en los comentarios. A veces, el simple acto de articular el dilema es el primer paso para encontrar claridad.

 

Jorge Mercado

#JMCoach