Cuando la inteligencia deja de ser escasa: por qué su modelo de negocio puede estar mirando en la dirección equivocada

Una lectura crítica del informe “The 2028 Global Intelligence Crisis” (Citrini Research, febrero 2026) y sus implicaciones para el plan estratégico de cualquier empresa cuyo valor dependa, en última instancia, de gestionar complejidad

Executive summary

En febrero de 2026, Citrini Research publicó un escenario —no una predicción— en el que la sustitución acelerada del trabajo cualificado por agentes de IA desencadena en 2028 una espiral deflacionaria: caída del S&P 500 del 38%, paro en EE.UU. del 10,2% y una crisis hipotecaria provocada por rentas que ya no existen. La pieza ha generado más debate que cualquier informe de mercado de los últimos tres años, incluida una respuesta pública de Citadel Securities. La discusión sobre si el escenario se cumplirá es, a efectos prácticos, irrelevante. Lo que sí es relevante para un comité de dirección es la pregunta que el informe deja sobre la mesa: ¿qué parte del valor que captura su empresa procede de gestionar fricción que la IA está a punto de eliminar? Si no han hecho ese ejercicio, el plan estratégico que están a punto de aprobar para los próximos tres años está incompleto.

La tesis: por qué este informe merece su tiempo (aunque no se lo crea)

El informe parte de una idea sencilla y, a nuestro juicio, mucho más útil que sus proyecciones numéricas: durante toda la historia económica moderna, el cuello de botella ha sido la inteligencia humana aplicada. Analizar, decidir, persuadir, coordinar, navegar complejidad regulatoria, traducir entre disciplinas. Todo aquello que un cliente no quería —o no podía— hacer por sí mismo. Citrini llama a esto fricción, y la describe como el activo más valioso y peor entendido del capitalismo: un activo escaso por naturaleza, que sostenía la prima salarial de toda la clase media profesional y, por extensión, la cuenta de resultados de buena parte del tejido empresarial.

La hipótesis del informe es que ese activo está dejando de ser escaso a una velocidad que ningún plan estratégico ha modelado. Cuando la inteligencia deja de ser escasa, los modelos de negocio que monetizaban esa escasez —software, consultoría, intermediación financiera, asesoría legal y fiscal, capas de gestión intermedia, una parte sustancial del staffing— pierden el suelo bajo los pies. No por colapso súbito, sino por una recalibración del precio que el mercado está dispuesto a pagar por gestionar complejidad. Citadel Securities respondió con un argumento sólido (Fortune, febrero 2026): el escenario ignora el “Engels pause”, el desfase de décadas que ha existido históricamente entre la disrupción tecnológica y la reasignación efectiva de la fuerza laboral. Probablemente tengan razón. Pero el argumento de Citadel no protege a una empresa concreta; protege al agregado. Y un CEO no gobierna el agregado: gobierna una P&L específica, con un mix de clientes específico y una propuesta de valor específica.

La pregunta que ningún consejo está haciendo bien

En los últimos doce meses hemos visto pasar por nuestra mesa más de una veintena de planes estratégicos a tres años de empresas medianas y grandes. La inmensa mayoría tratan la IA como una palanca de eficiencia: reducir un X% del coste operativo, automatizar tareas administrativas, aumentar la productividad por empleado. Es un tratamiento defendible, pero incompleto.

La pregunta que falta —y que el informe Citrini formula sin proponérselo— es la siguiente:

Si la IA reduce a cero el coste de hacer aquello por lo que hoy nos paga el cliente, ¿qué seguimos vendiendo?

No es una pregunta retórica. Para una empresa industrial que cobra por capacidad productiva, la respuesta es razonablemente sólida. Para una empresa cuyo margen procede de gestionar complejidad ajena —y aquí entran muchas más compañías de las que reconocen—, la respuesta exige una reformulación del modelo de negocio que la mayoría de comités no se está atreviendo a abrir. Hemos visto el patrón en sectores muy distintos: una boutique legal especializada en mercantil, un grupo familiar con una división de servicios B2B de procesamiento documental, una compañía de software vertical en un nicho regulado. En los tres casos, el plan estratégico aprobado en 2024-2025 modelaba la IA como aliada (margen al alza vía productividad). Ninguno modelaba el escenario en el que la IA permite al cliente final prescindir del intermediario. Cuando hicimos el ejercicio, los tres descubrieron que entre el 30% y el 55% de su EBITDA actual procedía de actividades en riesgo estructural, no cíclico.

Cuatro movimientos que un CEO debería estar evaluando este año

Si la tesis Citrini sirve para algo, no es como predicción de mercado, sino como stress-test conceptual del modelo de negocio. Estos son los cuatro movimientos que, en nuestra experiencia, deberían estar en la agenda de cualquier comité de dirección antes de cerrar el plan a tres años.

1. Descomponer el EBITDA por tipo de fricción que monetiza

No por línea de negocio, no por geografía: por la naturaleza del valor que entrega. Cuánto procede de capacidad física (instalaciones, logística, presencia local), cuánto de relación y confianza, cuánto de propiedad intelectual difícil de replicar y cuánto, sencillamente, de hacer por el cliente algo que él no quería hacerse. Esa última categoría es la zona caliente. La mayoría de las empresas no tienen esta vista; la tienen por producto, por cliente o por canal, pero no por tipo de fricción monetizada. Sin esa lectura, no se puede priorizar.

2. Reformular la propuesta de valor antes de que el cliente lo haga por usted

El error más caro que anticipamos es esperar a que el cliente plantee la conversación. En el momento en que un director financiero descubre que puede replicar el 70% de la funcionalidad de un proveedor SaaS con un agente y dos prompts, la negociación ya está perdida. Anticípese: redefina qué vende como resultado de negocio, no como entregable o herramienta. Si no puede formular la propuesta de valor en términos de un KPI del cliente, el problema es estructural.

3. Revisar la elasticidad de su estructura de costes a un escenario deflacionario

Citrini no anticipa una recesión clásica de demanda, sino un escenario de deflación estructural por exceso de oferta de inteligencia. Si su modelo asume capacidad de subir precios por encima del IPC, está apostando contra la tesis. ¿Qué porcentaje de sus costes son fijos, qué porcentaje son contractuales a largo plazo y qué margen de maniobra tiene si tiene que defender precios planos durante 36 meses? Si no lo sabe con precisión, ese es el primer ejercicio.

4. Auditar la exposición del cliente a la misma disrupción

Esta es la palanca menos trabajada y, probablemente, una de las más relevante. Si sus clientes son a su vez empresas cuya rentabilidad depende de monetizar fricción, su problema no es la IA: es el balance del cliente. Mapeé sus diez primeros clientes por exposición estructural a sustitución por IA. Si más de tres están en zona roja, su forecast de ingresos del próximo trienio es optimista por definición.

Lo que no debería hacer

Conviene desacreditar tres reflejos habituales que estamos viendo en comités de dirección.

No es un problema de tecnología, es un problema de modelo de negocio. Nombrar un Chief AI Officer y aprobar un presupuesto de pilotos no resuelve la pregunta de qué seguirá vendiendo la empresa en 2029. Son ejercicios paralelos, no sustitutivos.

No espere al consenso del sector. Por construcción, el consenso del sector llegará tarde: cuando la mayoría de los competidores estén preocupados, la prima por moverse antes habrá desaparecido. Las decisiones más rentables de los próximos 36 meses se tomarán con información incompleta y bajo escepticismo razonable.No confunda eficiencia con estrategia. Reducir costes con IA es una palanca operativa, no una respuesta estratégica. Si la presión deflacionaria de Citrini es siquiera parcialmente correcta, las eficiencias se trasladarán al cliente vía precios. La pregunta estratégica no es cómo bajar el coste de servir, sino qué se va a servir y por qué van a pagar por ello.

La decisión que ningún CEO puede delegar

El valor del informe Citrini no está en sus números —probablemente exagerados, como ha argumentado Citadel— sino en la pregunta que obliga a formular. La transición de un mundo donde la inteligencia es escasa a uno donde es abundante es, en términos de teoría estratégica, un cambio de régimen comparable a la electrificación o la deslocalización productiva. Esos cambios no se gestionan desde el comité de tecnología. Se gestionan desde el consejo, y exigen revisar la propuesta de valor desde la primera línea.

En Foqus llevamos veinte años trabajando con consejos de administración y comités de dirección en momentos de inflexión sectorial. Lo que hemos aprendido es que las empresas que sobreviven a estos cambios no son necesariamente las que mejor predicen el futuro, sino las que se atreven a cuestionar antes que el resto la fuente de su propio margen. Es un ejercicio incómodo. Es también, con diferencia, el más rentable.

Si su plan estratégico actual asume que la IA es, sobre todo, una palanca para mejorar lo que ya hace, probablemente le falte un capítulo.

¿Cuántos puntos de su EBITDA actual proceden de gestionar fricción que un agente de IA podrá replicar en 2028? Si no tiene la respuesta cuantificada, conviene tenerla antes que su consejo se la pida.