El desafío de asesorar en la era de la inteligencia artificial

En la segunda parte de El Diablo viste a la moda, hasta la temible Miranda Priestly (Meryl Streep), aquella jefa autoritaria, implacable y aparentemente indestructible de la primera película, tiene que rendirse ante los nuevos tiempos.

Entre las humillaciones que debe soportar está recibir a un grupo de consultores, aparentemente de McKinsey, dispuestos a poner patas para arriba su revista. Miranda los observa con una mezcla de resignación y desprecio. Seguramente, el director financiero mira la escena con verdadero espanto, imaginando la factura que llegará por las horas de esos carísimos consultores.

La ironía es que hoy son las propias consultoras las que están siendo puestas patas para arriba. Y esta vez no tienen a quién contratar para que les explique cómo reinventarse. ¿Qué sucede cuando quienes predicaban la transformación deben transformarse ellos mismos?

La consultoría construyó buena parte de su prestigio sobre una promesa seductora: aportar una mirada externa, conocimiento especializado y una metodología propia capaz de ordenar problemas complejos. También construyó un negocio formidable alrededor de ejércitos de analistas, innumerables entrevistas, matrices sofisticadas y presentaciones impecables. A veces, el resultado era una transformación profunda. Otras, un PowerPoint muy caro que terminaba cajoneado.

La inteligencia artificial llegó para cuestionar esa ecuación. Investigar mercados, comparar competidores, procesar entrevistas, sintetizar documentos y elaborar escenarios ya no requiere necesariamente semanas de trabajo de equipos numerosos. No significa que la máquina pueda resolver una transformación organizacional, pero buena parte de lo que antes justificaba facturar muchas horas empieza a convertirse en una mercancía accesible.

Las grandes firmas lo saben. McKinsey atravesó recortes significativos de personal en los últimos años; Accenture, Deloitte y PwC vienen revisando capacidades y maneras de prestar servicios. La señal es clara: las consultoras ya no pueden dar por sentado que crecer equivale a contratar más gente. Y PwC fue particularmente explícita: su conducción estadounidense advirtió en 2026 que adoptar la IA dejó de ser opcional para sus profesionales.

El terremoto alcanza también a los honorarios. Business Insider informó en junio de 2026 que firmas como Boston Consulting Group y Accenture estaban avanzando hacia contratos vinculados con resultados, especialmente en proyectos de inteligencia artificial. El cliente empieza a decir algo bastante razonable: si me prometés productividad, ahorro o mejores decisiones, ¿por qué debería pagarte únicamente por la cantidad de personas que sentaste en mi oficina?

Erik Brynjolfsson y Georgios Petropoulos, en un trabajo de Stanford de 2026 sobre los precios de los servicios de consultoría en la era de la IA, explican que la elección entre cobrar por horas, proyectos o resultados depende, entre otras cosas, de cuánto pueden observarse los resultados y los costos. No todo impacto es inmediato ni atribuible.

Para comprender la magnitud del desafío, conviene volver a la literatura sobre las empresas de servicios profesionales. Andrew von Nordenflycht, en la Academy of Management Review (2010), identificó tres rasgos distintivos de estas empresas: intensidad de conocimiento, baja intensidad de capital y una fuerza laboral profesionalizada. La IA tensiona especialmente el primero: si el conocimiento codificable se vuelve abundante, ¿dónde queda la diferencia que justifica pagar una prima por asesoramiento?

Mi respuesta es que el consultor no desaparece. Desaparece, o al menos pierde valor, una forma de ejercer la consultoría. El profesional que recopila información pública, la acomoda en un marco conceptual conocido y entrega recomendaciones genéricas tendrá cada vez más dificultades para explicar sus honorarios. El que interpreta lo que no figura en las bases de datos, confronta las certezas de la dirección y acompaña decisiones difíciles puede volverse más necesario que nunca.

Porque una empresa no es una planilla de cálculo. Tiene, por sobre todo, una historia detrás y personas que interpretan de maneras diferentes una misma decisión. La IA puede sugerir una nueva estructura, pero difícilmente consiga, por sí sola, que dos directores enfrentados colaboren o que un equipo vuelva a confiar en una conducción que lo decepcionó. Allí aparecen el oficio y la capacidad del consultor de intervenir en sistemas humanos complejos.

También cambia la formación del consultor. Si la tecnología absorbe tareas iniciales, ¿cómo se formarán los futuros socios? Reducir analistas puede mejorar los márgenes hoy y destruir el semillero mañana. El oficio se aprende observando clientes y descubriendo por qué una solución elegante fracasa en la realidad. No formar el semillero de consultores porque la IA es más eficiente para tareas iniciales; es pan para hoy y hambre para mañana.

Harán falta consultores que combinen tecnología, conocimiento sectorial y sensibilidad política. Menos fabricantes de diagnósticos y más generadores de cambios posibles. El consultor valioso detectará la pregunta que nadie se anima a formular. Ahí hay un gran diferencial.

¿Y qué deberían exigir las empresas? Primero, claridad sobre el problema que quieren resolver. Contratar una consultora porque el directorio necesita tranquilidad o porque un logo prestigioso legitima una decisión ya tomada puede ser una forma muy costosa de evitar responsabilidades. Además, colaboración en la implementación y transferencia de capacidades. El cliente no debería comprar dependencia perpetua, sino mayor autonomía para decidir y actuar.

Obvio que la consultoría puede usar (y va a usar) de la IA para producir más documentos o para liberar tiempo y dedicarse a lo difícil: pensar, discutir, persuadir e implementar.

Durante años, los consultores les preguntaron a sus clientes si estaban preparados para el futuro. Llegó el momento de que respondan ellos. Porque el futuro no necesita más gente que explique el cambio desde un PowerPoint. Necesita profesionales capaces de producirlo, hacerse cargo de sus consecuencias y demostrar que su intervención dejó a la organización mejor de lo que la encontró.