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Por Ing. Pedro A. Basara, MBA, Especialista en Gestión en Nuevas Tecnologías y Transformación Digital, Secretario de Extensión ESEADE y Fundador de VirtualEd
La elección del Papa León XIV nos recordó que en decisiones humanas de alta complejidad, los modelos predictivos no son infalibles. A partir de la experiencia desarrollada en la nota anterior (Habemus Data: cómo modelar un Cónclave con Ciencia de Datos sin perder la fe), esta nueva entrega profundiza en cómo las organizaciones están evolucionando hacia modelos continuos de predicción, adaptativos y autoalimentados, para mejorar su capacidad de decisión en entornos volátiles a partir de datos. Aquí aprenderás qué son, cómo funcionan, en qué industrias se aplican y cuáles son las claves para su correcta implementación.
Las predicciones tradicionales funcionan como una fotografía: toman datos históricos, aplican modelos, y proyectan una probabilidad. Sin embargo, en entornos VUCA, esa fotografía se vuelve obsoleta rápidamente.
Limitaciones de los modelos estáticos:
Esto los hace insuficientes para contextos como:
La velocidad del cambio supera la capacidad de predicción estática. Necesitamos modelos que respiren con la realidad.
La experiencia de modelado del Cónclave 2025 nos enseñó que las predicciones estáticas, aunque útiles como punto de partida, son insuficientes en contextos complejos y dinámicos.
Según Gartner (2025), el 74% de las empresas líderes a nivel global ya migraron de proyecciones estáticas a modelos continuos de toma de decisión. Esta evolución responde a una necesidad clara: operar con herramientas que no solo proyecten, sino que se adapten en tiempo real.
Un modelo continuo de predicción permite:
A diferencia de los modelos estáticos —que funcionan como una foto fija basada en datos históricos—, los modelos continuos operan como un “sistema vivo”, retroalimentándose con cada nueva interacción.
Para visualizar de manera sintética las diferencias clave entre ambos enfoques, presentamos la siguiente comparativa:
Fuente: Desarrollo Propio (ESEADE – Pedro A. Basara)
El salto de un modelo estático a uno continuo no es solo tecnológico, sino también cultural. Implica cambiar la mentalidad de “tener razón una vez” por la capacidad de ajustarse continuamente para decidir mejor.
La clave no está en tener razón una vez, sino en aprender y ajustar continuamente para decidir mejor
Este cambio de paradigma es el que marca la diferencia entre empresas reactivas y organizaciones resilientes, capaces de navegar con agilidad la complejidad de su entorno.
Un modelo continuo de predicción es un sistema que:
Estructura típica de un modelo continuo:
Así como un Cónclave es un órgano colegiado con dinámicas propias, los Boards de empresas y Comités de Crisis enfrentan desafíos similares en la toma de decisiones complejas:
En este contexto, los modelos continuos de predicción no pretenden sustituir la deliberación humana, pero sí ofrecen un mapa más robusto y actualizado de las variables que inciden en cada decisión.
Un aspecto fundamental de estos modelos es su capacidad para integrar variables exógenas, es decir, factores externos que impactan en la organización de forma directa o indirecta.
A continuación, se presenta una síntesis de las principales variables que los modelos continuos incorporan, con ejemplos y su impacto real en la toma de decisiones.
Fuente: Desarrollo Propio (ESEADE – Pedro A. Basara)
Incorporar estas variables en tiempo real permite a las organizaciones visualizar escenarios con mayor precisión y adaptar su estrategia antes de que el impacto se materialice.
“El verdadero diferencial está en mapear no solo lo que sabemos, sino las interacciones ocultas que emergen con cada nuevo dato.”
Este enfoque se traduce en una toma de decisiones más informada, contextual y alineada con la complejidad del entorno.
Hoy, los modelos continuos ya se aplican en sectores clave:
Los modelos continuos destacan por su capacidad de incorporar variables exógenas:
Cada variable es analizada en cuanto a su:
El verdadero valor está en mapear no solo lo que sabemos, sino las interacciones ocultas que emergen con cada nuevo dato.
Más allá de su potencial teórico, los modelos continuos ya están generando beneficios tangibles en diversas industrias. A continuación, se presenta una tabla comparativa que resume los impactos medidos en sectores clave.
Fuente: Desarrollo Propio (ESEADE – Pedro A. Basara)
Estas cifras no solo reflejan mejoras en eficiencia, sino también en resiliencia, capacidad de adaptación y calidad del consenso en la toma de decisiones directivas.
Decidir en un directorio no es un cálculo, es un arte informado por datos.
En este punto, queda clara la evolución: las organizaciones que integran modelos continuos no buscan certezas absolutas, sino capacidad de adaptación estratégica ante la incertidumbre.
Cómo implementar modelos continuos en una organización
El caso del Papa León XIV nos enseñó que, en decisiones humanas, los datos no son suficientes. Pero también mostró que un modelo bien construido puede mapear dinámicas invisibles y preparar mejor a quienes deciden.
Las organizaciones que logren integrar modelos continuos, con sensibilidad política y cultural, serán las que puedan navegar con éxito la complejidad de su entorno.
No se trata de saber el futuro, sino de aprender a decidir en movimiento.
En ESEADE acompañamos a empresas en el diseño e implementación de modelos de predicción adaptativos. Desde la gestión de riesgos hasta la planificación estratégica, combinamos ciencia de datos, transformación digital y liderazgo organizacional para potenciar la toma de decisiones en entornos complejos.
Sobre el Autor: Pedro A. Basara es Consultor en Innovación Estratégica y Transformación Digital, Secretario de Extensión de ESEADE Universidad, Fundador de VirtualEd.
Es Ingeniero Industrial, Especialista en Gestión de Nuevas Tecnologías por Ajou University (Corea del Sur) y MBA en Dirección de Empresas. Tiene más de 15 años de experiencia como docente, conferencista y asesor estratégico de negocios, experto en procesos de transformación digital.
Pedro publica regularmente artículos de análisis estratégico sobre tecnología, desarrollo productivo, modelos de negocio y liderazgo digital. Su estilo combina visión global, conocimiento técnico y enfoque aplicado a la realidad argentina y latinoamericana.
Ha asesorado a importantes empresas y corporaciones de Argentina y Latinoamérica, organizaciones gubernamentales y universidades. Participa en Congresos como Conferencista y debates públicos sobre los desafíos del desarrollo económico regional.
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