Enrique Dans

Los despidos anunciados por McKinsey, un recorte cercano al 10% de su plantilla, no son una anécdota ni una simple corrección de costes en un ciclo económico menos favorable. Son una señal inequívoca de que, como llevo tiempo comentando, el modelo tradicional de la consultoría estratégica está entrando en una fase de agotamiento acelerado.

Como bien explica Fast Company en su análisis sobre el caso McKinsey, no se trata sólo de menos proyectos o de clientes más cautelosos, sino de algo mucho más profundo: la inteligencia artificial está vaciando de contenido buena parte de lo que durante décadas justificó la existencia de estas firmas como intermediarios privilegiados del conocimiento y el análisis.

Durante años, la consultoría vivió cómodamente instalada en la asimetría de información. El acceso a benchmarks, a metodologías propietarias, a marcos conceptuales y a ejércitos de analistas producía que la capacidad de procesar datos y producir recomendaciones se desarrollase a una velocidad inalcanzable para la mayoría de las organizaciones: si contratabas a una consultora, obtenías respuestas a más velocidad, y recubiertas además por una reputación de validación externa. Ese diferencial, sin embargo, se ha ido desintegrando a una velocidad sorprendente. Hoy, cualquier directivo con criterio puede obtener análisis comparables en minutos, apoyándose en modelos de inteligencia artificial generativa que no solo sintetizan información, sino que proponen escenarios, riesgos y alternativas con un nivel de sofisticación que hace apenas unos años parecía ciencia-ficción.

Este fenómeno no es una simple automatización de tareas, sino una comoditización del núcleo mismo del negocio. Como ya he señalado anteriormente al analizar el colapso del modelo de horas facturables y la fragilidad de la pirámide clásica de consultoría, la inteligencia artificial no solo reduce costes: además, hace innecesaria una parte sustancial del trabajo que antes se cobraba como «de alto valor añadido». Los despidos son, en ese sentido, la manifestación visible de una pérdida de tracción estructural, no un ajuste temporal.

Sin embargo, el verdadero problema no es que la estrategia se haya vuelto barata, sino que el foco se ha desplazado radicalmente. En la era de la inteligencia artificial, el cuello de botella ya no está en decidir qué hacer, sino en hacerlo de verdad. Las organizaciones acumulan diagnósticos, roadmaps y estrategias de inteligencia artificial impecablemente redactadas, pero sus iniciativas reales se atascan en pilotos que nunca llegan a escalar. La distancia entre la promesa y la ejecución, ese eterno «implementation gap», ha dejado de ser una molestia gestionable para convertirse en una amenaza existencial. En un entorno donde la ventaja competitiva basada en datos y modelos se refuerza con el uso y el tiempo, no ejecutar rápidamente equivale a quedarse fuera del juego.

Aquí es donde la consultoría tradicional muestra sus mayores carencias. Diseñar una visión es relativamente sencillo. Integrar modelos en sistemas legacy, limpiar datos caóticos, rediseñar procesos, cambiar incentivos internos y vencer resistencias culturales es otra historia muy distinta. La inteligencia artificial no fracasa por falta de ideas, sino por falta de organizaciones capaces de absorberla. Y ese trabajo exige perfiles, capacidades y mentalidades muy alejadas de las que dominan en las grandes firmas estratégicas.

Las empresas que están avanzando de forma tangible en su transformación con inteligencia artificial están buscando socios diferentes. No tanto «gurús» de la estrategia como equipos obsesionados con llevar soluciones a producción, medir impacto y ajustar sobre la marcha. Integradores tecnológicos con conocimiento profundo del negocio, firmas especializadas en datos, equipos mixtos que combinan ingeniería, producto y gestión del cambio, o incluso capacidades internas reforzadas de manera muy selectiva. El prestigio de la marca pesa cada vez menos frente a la capacidad demostrada de ejecutar sin paralizar la organización.

Los casos de éxito rara vez aparecen en grandes presentaciones corporativas, pero son reveladores. Empresas industriales que han pasado de pruebas conceptuales a sistemas de mantenimiento predictivo integrados en sus operaciones diarias, reduciendo costes y paradas de forma sostenida. Entidades financieras que han incorporado modelos de detección de fraude directamente en sus flujos operativos, con impacto real en pérdidas evitadas. Compañías de distribución que han conectado previsiones basadas en inteligencia artificial con decisiones automáticas de inventario y logística, rompiendo silos que llevaban décadas intactos. En todos ellos, el patrón es el mismo: menos discurso, más ejecución, y una gobernanza clara orientada a resultados, no a presentaciones ni a powerpoints.

A medida que avanzamos en 2026, la pregunta clave para los consejos de administración ya no debería ser si necesitan una estrategia de inteligencia artificial: esa fase está superada. La cuestión real es quién les va a ayudar a convertir esa estrategia en sistemas que funcionan, en personas utilizándolos y en decisiones tomadas de forma distinta. En ese nuevo escenario, la consultoría que no sepa ejecutar está condenada a adelgazar o desaparecer. Y las organizaciones que sigan comprando pensamiento sin exigir implementación están asumiendo un riesgo que, esta vez, no podrán justificar como un simple retraso.