lunes, 21 de septiembre de 2026

Mercadona Online: la transformación digital que convirtió la entrega de alimentos en un negocio rentable

 

Mercadona Online: la transformación digital que convirtió la entrega de alimentos en un negocio rentable

Juana Roig explica cómo Mercadona construyó una empresa tecnológica dentro del gigante español del retail, desarrolló una logística propia y consiguió ganar dinero con un modelo que para muchos competidores continúa siendo deficitario

Mercadona no necesitaba demostrar que sabía vender alimentos. Con una facturación cercana a los 30.000 millones de euros y aproximadamente 100.000 trabajadores en el momento de la entrevista, la compañía ya ocupaba una posición dominante dentro del mercado español. Sin embargo, enfrentaba un desafío distinto: trasladar su fortaleza comercial al mundo digital sin perjudicar la rentabilidad de sus tiendas físicas.

En una extensa conversación con el pódcast Itnig, Juana Roig, CEO de Mercadona Online e hija del presidente de la compañía, Juan Roig, explicó cómo se construyó el nuevo canal digital, cuáles fueron sus principales dificultades y por qué la tecnología, por sí sola, nunca fue considerada el objetivo central del proyecto.

La entrevista permite conocer una transformación empresarial que va mucho más allá de renovar una página web. Mercadona Online tuvo que rediseñar la preparación de pedidos, crear centros logísticos especializados, contratar personal tecnológico, desarrollar aplicaciones internas, organizar una flota propia y encontrar una fórmula que permitiera llevar una compra completa hasta el domicilio del cliente sin perder dinero.

Una empresa tecnológica dentro de Mercadona

Mercadona Online funciona como el canal de comercio electrónico de Mercadona. Su responsabilidad comprende la tienda digital y los sistemas empleados para preparar, organizar y repartir los pedidos.

La iniciativa se estructuró como una especie de spin-off dentro de la compañía. Esta separación permitió trabajar con mayor agilidad, incorporar profesionales procedentes del ecosistema tecnológico y adoptar una cultura más cercana a la de una empresa emergente, aunque manteniendo los principios fundamentales de Mercadona.

El equipo de Mercadona Online se encuentra separado del departamento tradicional de informática de la empresa. Ambos colaboran, pero cumplen funciones diferentes. El área informática general atiende las necesidades tecnológicas de las tiendas físicas y del resto de la organización, mientras que Mercadona Online desarrolla principalmente soluciones para el comercio electrónico, la preparación de pedidos y la distribución domiciliaria.

Uno de sus proyectos también fue aprovechado por las tiendas físicas: una herramienta para controlar existencias y conocer, por ejemplo, cuántas unidades de un producto se encuentran disponibles. Esta experiencia demuestra que la innovación surgida en el canal digital puede generar posteriormente beneficios para toda la organización.

No obstante, Juana Roig dejó clara una idea: Mercadona no utiliza tecnología simplemente porque resulte moderna o atractiva. Cada desarrollo debe ayudar a vender más, mejorar la satisfacción del cliente, elevar la productividad o fortalecer la rentabilidad. En sus palabras, la tecnología siempre debe estar “al servicio de vender lechugas”.

La logística es más importante que la página web

Cuando un consumidor observa un comercio electrónico, normalmente centra su atención en la aplicación, el buscador o el diseño de la página. Sin embargo, para Mercadona Online, la verdadera complejidad se encuentra detrás de la pantalla.

La compañía debía garantizar que miles de productos fueran seleccionados correctamente, conservados a la temperatura adecuada, colocados en cajas, organizados por rutas y entregados puntualmente. Además, debía ofrecer productos secos, refrigerados y congelados dentro de un mismo pedido.

El servicio no se limita a colocar artículos en una bolsa. En sus instalaciones existen trabajadores especializados en hornear pan, preparar pescado y cortar jamón. Cuando una persona compra determinados pescados puede elegir entre varias formas de preparación, definidas a partir de las opciones más solicitadas en las tiendas físicas.

Por esta razón, el proyecto no podía resolverse únicamente creando una página web. Mercadona necesitaba construir una operación logística completa alrededor del pedido digital.

De la antigua página web a las “colmenas”

La antigua página de Mercadona, creada años atrás, continuaba generando aproximadamente 200 millones de euros anuales. Su capacidad comercial se explicaba principalmente por la fortaleza de la marca, pero la experiencia del usuario era claramente insuficiente.

Juan Roig llegó a describir públicamente aquella página con una frase contundente: “Esta web es una mierda”. La expresión terminó convirtiéndose en una referencia interna para diferenciar el sistema antiguo de la nueva plataforma.

Mercadona Online no podía cerrar inmediatamente la antigua web porque la nueva infraestructura todavía no cubría todo el territorio. Por ello, ambos sistemas convivieron durante varios años. Dependiendo del código postal, el consumidor era dirigido hacia una versión u otra.

La diferencia no era solamente visual. Los pedidos realizados mediante el sistema antiguo se preparaban en las tiendas físicas. En cambio, los pedidos de la nueva plataforma podían salir de centros logísticos diseñados exclusivamente para atender el comercio electrónico.

Estos centros recibieron el nombre de “colmenas”. Se trata de instalaciones de alrededor de 10.000 metros cuadrados que combinan características de una tienda y un almacén, pero no reciben público. En ellas se encuentran los productos y secciones habituales de Mercadona, mientras los trabajadores preparan exclusivamente pedidos digitales.

La primera colmena comenzó a operar en Valencia en 2018. Posteriormente se incorporaron Barcelona y Madrid, y más adelante Alicante y Sevilla. También se estudiaba la apertura de nuevas instalaciones y la automatización parcial de estos centros.

Un modelo diferente para cada territorio

Uno de los principales aprendizajes fue que una colmena no resulta económicamente viable en cualquier ciudad.

En mercados de alta densidad, como Madrid, Barcelona o Valencia, concentrar los pedidos en un centro especializado permite alcanzar una mayor productividad. Sin embargo, en ciudades o zonas con una demanda reducida, una instalación exclusiva puede generar costos que el volumen de ventas no logra cubrir.

Mercadona desarrolló entonces un modelo híbrido. En las grandes ciudades utiliza colmenas dedicadas exclusivamente al canal digital. En las zonas con menor cantidad de pedidos vuelve a preparar las compras desde las tiendas físicas, aunque utilizando la nueva plataforma tecnológica.

La decisión se basa en un umbral mínimo de pedidos. Si una zona produce solamente una entrega diaria, movilizar un vehículo y destinar un trabajador puede resultar deficitario. El crecimiento del canal digital, por tanto, no se decide únicamente por el interés de llegar a más territorios, sino por la capacidad de prestar el servicio de forma sostenible.

El impacto de la pandemia

La COVID-19 representó un antes y un después para Mercadona Online. Durante los meses más críticos, la demanda superó ampliamente la capacidad disponible. Los horarios de entrega se completaban con varios días de anticipación y algunos clientes debían ingresar de madrugada para encontrar un turno.

La empresa contaba entonces con las colmenas de Valencia y Barcelona, mientras que la instalación de Madrid estaba a punto de comenzar sus operaciones. Su apertura tuvo que reorganizarse en medio del confinamiento.

La compañía incluso desconectó temporalmente el servicio antiguo en determinadas zonas porque los pedidos se preparaban desde tiendas que sufrían graves problemas de abastecimiento. En ese escenario, Mercadona decidió priorizar el suministro de los establecimientos físicos y de las colmenas que contaban con inventario propio.

La pandemia permitió duplicar o triplicar las ventas en algunas operaciones, pero también evidenció los límites de la infraestructura. Mercadona podría haber vendido mucho más, aunque no disponía de capacidad suficiente para preparar y distribuir todos los pedidos solicitados.

Después de la emergencia, una parte de los consumidores regresó a las tiendas. Sin embargo, muchos habían probado por primera vez la compra digital —incluyendo productos como pescado fresco— y continuaron utilizando el servicio. La pandemia terminó funcionando como una enorme campaña de difusión del comercio electrónico, aunque surgida en circunstancias extremadamente difíciles.

Una operación completamente propia

En el momento de la entrevista, Mercadona Online contaba con alrededor de 160 profesionales en oficinas y aproximadamente 2.000 trabajadores en las colmenas. Estos últimos se distribuían principalmente entre preparadores de pedidos y repartidores.

La empresa no externalizaba la preparación, el reparto, los vehículos, las instalaciones ni el desarrollo central de su tecnología. Los camiones, el personal de reparto y los sistemas operativos pertenecían a la organización.

Esta integración le permitía controlar toda la experiencia del cliente, desde el momento en que se confirmaba la compra hasta la entrega en el domicilio.

La compañía desarrolló internamente aplicaciones para preparar pedidos, organizar expediciones, gestionar las entregas y optimizar rutas. Los repartidores utilizan una aplicación que les permite registrar incidencias, productos dañados o problemas surgidos durante la distribución.

Aproximadamente el 80 % de los profesionales tecnológicos trabajaba en procesos que el consumidor nunca observa. Esta proporción refleja que la mayor parte de la innovación no se encuentra en la pantalla, sino en la operación que hace posible cada entrega.

Escuchar diariamente la voz del cliente

Mercadona denomina “jefe” al cliente. No se trata solamente de una expresión publicitaria, sino de una palabra incorporada a la cultura y al lenguaje cotidiano de la organización.

Para mantener el contacto con el consumidor digital, la empresa creó un indicador llamado CUVO, relacionado con la voz del cliente. Después de recibir su pedido, la persona puede valorar el servicio y comunicar retrasos, faltantes, roturas o felicitaciones.

Las observaciones se clasifican por categorías y quedan disponibles para los trabajadores de Mercadona Online. Entre las incidencias más frecuentes aparecen los productos rotos, especialmente huevos y envases de vidrio. Al mismo tiempo, numerosos consumidores destacan la amabilidad y profesionalidad de los repartidores.

La tasa de pedidos con algún comentario o comunicación se situaba alrededor del 3,4 %. Con un volumen diario de entre 8.000 y 9.000 pedidos, esto representaba cientos de mensajes que debían revisarse, clasificarse y convertir en decisiones operativas.

El gran desafío: ganar dinero con cada pedido

La principal dificultad del supermercado digital no era vender. Mercadona ya contaba con una marca reconocida, proveedores, productos, logística, conocimiento del mercado y millones de clientes. El verdadero desafío consistía en conseguir que la entrega domiciliaria fuera rentable.

Preparar y repartir una compra costaba más de veinte euros. En ese importe se incluían la mano de obra del preparador, el repartidor, el vehículo, el combustible, las bolsas, la infraestructura y los sistemas tecnológicos. Sin embargo, el cliente pagaba una tarifa de entrega de 7,21 euros.

La diferencia debía recuperarse mediante el margen generado por los productos incluidos en la compra. Por eso Mercadona Online buscaba pedidos grandes y planificados, no pequeñas compras de conveniencia.

El pedido mínimo era de 50 euros, mientras que el ticket medio alcanzaba aproximadamente los 140 euros. Los consumidores solían comprar cada dos o tres semanas y solicitaban artículos pesados o de despensa, como agua, aceite, productos de limpieza y alimentos para varios días.

La empresa no ofrecía entregas inmediatas ni pretendía competir directamente con las plataformas que prometían llevar pequeños pedidos en pocos minutos. Su propuesta consistía en entregar al día siguiente una compra completa, utilizando vehículos preparados para transportar productos secos, refrigerados y congelados.

En aquel momento, las colmenas generaban alrededor de seis euros de rentabilidad por pedido. Con aproximadamente 2,2 millones de pedidos anuales, Mercadona Online había demostrado que el supermercado digital podía ser rentable.

Tres indicadores para controlar el negocio

La gestión del canal digital se apoyaba en tres indicadores principales.

El primero era el CUVO, encargado de medir la satisfacción y las comunicaciones de los clientes. El segundo era la venta o facturación. El tercero era el “euro pedido”, que mostraba la rentabilidad obtenida en cada entrega.

Estos indicadores buscaban equilibrar tres aspectos que con frecuencia entran en tensión: satisfacción, crecimiento y rentabilidad.

El aumento de los salarios, el combustible y otros costos podía reducir el beneficio por pedido. Para compensarlo, la empresa debía elevar su productividad. Una mejora en la planificación de rutas, por ejemplo, podía permitir que un vehículo transportara 17 pedidos en lugar de 15.

Crecer, pero no a cualquier precio

Mercadona Online había cerrado el ejercicio mencionado en la entrevista con una facturación de aproximadamente 325 millones de euros. Si se sumaba la actividad que todavía pasaba por la antigua plataforma, el conjunto de las ventas digitales alcanzaba entre 540 y 550 millones.

Pese a estas cifras, el comercio electrónico representaba solamente alrededor del 2 % de las ventas totales de Mercadona. La previsión de Juana Roig era que, en el futuro, pudiera alcanzar aproximadamente el 5 %.

La compañía, sin embargo, no pretendía aumentar su participación sacrificando rentabilidad. Trasladar consumidores desde una tienda física rentable hacia un canal digital deficitario habría significado perjudicar el negocio principal.

Esta posición diferencia a Mercadona de numerosas empresas emergentes que priorizan el crecimiento, la captación de usuarios y la cuota de mercado antes de demostrar que su modelo puede generar beneficios.

Para Juana Roig, la escala no garantiza automáticamente la rentabilidad. El volumen ayuda, pero cada pedido continúa necesitando trabajadores, vehículos, combustible y tiempo. La logística física no puede multiplicarse con la misma facilidad que una plataforma de software.

La competencia y el verdadero rival

Mercadona observaba a Carrefour, Lidl, Amazon y a las empresas de entrega ultrarrápida, pero consideraba que su propuesta era diferente.

Las plataformas de entrega inmediata se concentran en el consumo urgente, los antojos o las compras pequeñas. Mercadona Online se orienta hacia la compra grande, planificada y recurrente.

Juana Roig llegó a señalar que el principal competidor de Mercadona Online era la propia Mercadona. Si el cliente no quería pagar el servicio de entrega, podía acudir a una tienda física de la misma compañía. Desde una visión corporativa, el consumidor permanecía dentro de la organización.

Mercadona tampoco utilizaba una tarjeta de fidelización tradicional ni basaba su estrategia en promociones individualizadas. Su política se apoyaba en los precios bajos permanentes, bajo la idea de que todos los consumidores deben recibir las mismas condiciones.

Contratar talento tecnológico: el obstáculo menos visible

Juana Roig reconoció que la contratación fue una de las tareas más difíciles del proyecto. Cuando comenzó, conocía profundamente Mercadona, pero no dominaba el desarrollo de software ni sabía cómo evaluar a un programador.

La primera propuesta tecnológica que encontró al incorporarse presentaba vulnerabilidades y problemas importantes. Después de una auditoría decidió detenerla, aunque ya se habían invertido cerca de cinco millones de euros. El proyecto comenzó, por tanto, con una pérdida considerable y con la necesidad de construir un equipo interno desde cero.

Para realizar las primeras entrevistas buscó el apoyo de profesionales con experiencia en empresas tecnológicas. Posteriormente incorporó perfiles procedentes de compañías como Amazon, Jobandtalent y Fiverr, combinándolos con trabajadores que conocían profundamente las operaciones de Mercadona.

Ese equilibrio permitió unir dos mundos: la experiencia del retail y la capacidad de desarrollar productos digitales.

El proyecto también conservó la política de promoción interna. Una de las responsables de las colmenas, con cerca de un millar de trabajadores bajo su gestión, había comenzado su trayectoria como trabajadora de la sección de frutas en una tienda de Cartagena.

Una cultura basada en cinco componentes

El modelo de Mercadona considera cinco componentes: cliente, trabajador, proveedor, sociedad y capital. Ninguno debe crecer perjudicando de manera permanente a los demás.

El cliente necesita productos adecuados y un buen servicio. El trabajador requiere estabilidad y condiciones laborales apropiadas. El proveedor debe mantener una relación sostenible. La sociedad no debe verse perjudicada por la actividad de la empresa. Finalmente, el capital necesita rentabilidad para garantizar la continuidad y la inversión.

Esta visión explica por qué Mercadona Online no contempla eliminar fácilmente la tarifa de entrega. Una promoción de ese tipo podría beneficiar temporalmente al consumidor y aumentar las ventas, pero perjudicaría al capital si cada pedido generara pérdidas.

En la entrevista también se abordó el reparto de beneficios entre los trabajadores. De acuerdo con las cifras mencionadas para el ejercicio analizado, aproximadamente 375 millones de euros se destinaron a primas para los empleados, mientras el beneficio neto se situó alrededor de los 680 o 700 millones.

La cultura corporativa puede generar fricciones cuando entra en contacto con prácticas habituales del mundo tecnológico, como el trabajo remoto, la flexibilidad, la vestimenta informal o las estructuras menos jerárquicas. Sin embargo, Juana Roig considera que esa cultura aporta más ventajas que dificultades porque permite tomar decisiones coherentes y mantener una dirección compartida.

La heredera que reconoce sus privilegios

Juana Roig habló con franqueza sobre su posición dentro de la empresa. Reconoció que la circunstancia más determinante de su carrera había sido ser hija de Juan Roig y Hortensia Herrero.

Estudió en ESADE, trabajó en Mango e Inditex y posteriormente pasó por el área de compras de Mercadona, donde estuvo vinculada a las categorías de vinos y bebidas alcohólicas. También vivió en Londres y participó en la gestión de una joyería antes de asumir el desafío digital.

Su falta inicial de experiencia tecnológica no le impidió liderar el proyecto, pero la obligó a reconocer sus limitaciones, rodearse de especialistas y aprender a tomar decisiones en un entorno que desconocía.

Respecto a una futura sucesión, señaló que la gestión ejecutiva de Mercadona tendría más sentido en manos de un profesional preparado que únicamente por pertenecer a la familia. También dejó claro que la compañía no contemplaba, en aquel momento, venderse ni salir a bolsa.

La gran lección de Mercadona Online

La historia de Mercadona Online demuestra que la transformación digital no consiste en colocar una tienda física dentro de una pantalla.

Digitalizar un supermercado exige rediseñar procesos, inventarios, preparación, transporte, atención al cliente, indicadores, contratación y cultura. La aplicación visible representa solamente una pequeña parte del sistema.

Mercadona consiguió avanzar porque no separó la tecnología del negocio. Cada herramienta debía resolver un problema real: preparar más rápido, reducir errores, completar mejor una ruta, escuchar al cliente o elevar la rentabilidad por pedido.

La experiencia también deja una advertencia para el sector empresarial latinoamericano. Abrir un canal digital puede incrementar las ventas, pero no garantiza beneficios. Antes de escalar, es necesario conocer cuánto cuesta realmente atender cada pedido, qué volumen mínimo necesita cada territorio y cómo se protegerá la calidad del servicio.

Mercadona Online no busca crecer a cualquier precio. Su estrategia consiste en crecer cuando la operación pueda sostenerse, el trabajador reciba condiciones adecuadas, el cliente valore el servicio y el capital obtenga una rentabilidad razonable.

En un entorno empresarial fascinado por el crecimiento acelerado, esta historia recuerda una verdad elemental: vender millones no es suficiente. El verdadero desafío consiste en convertir cada venta en valor sostenible para el cliente, el trabajador, el proveedor, la sociedad y la empresa.

Fuente principal: entrevista de Itnig a Juana Roig, CEO de Mercadona Online: “Mercadona Online con Juana Roig | La startup española que más factura”.


domingo, 13 de septiembre de 2026

Tim Cook revela qué busca Apple en una persona: el talento que ningún título garantiza

 


Tim Cook revela qué busca Apple en una persona: el talento que ningún título garantiza

Para dirigir una de las compañías más influyentes del mundo no basta con reunir a personas brillantes. También es necesario encontrar profesionales que sepan colaborar, cuestionar lo establecido y observar aquello que los demás todavía no alcanzan a ver.

Durante una conversación con la cantante y entrevistadora Dua Lipa, Tim Cook dejó de hablar por un momento de teléfonos, computadoras y resultados financieros. El director ejecutivo de Apple decidió abordar una cuestión más profunda: las características humanas que busca cuando una persona desea formar parte de la compañía.

Su respuesta contiene una lección que supera ampliamente las fronteras de Silicon Valley.

Cook sostiene que una de las principales cualidades que observa es la capacidad de colaborar. No se refiere únicamente a trabajar junto con otras personas o participar en reuniones. Habla de profesionales que crean verdaderamente en la fuerza del trabajo colectivo y que comprendan que las ideas pueden mejorar cuando diferentes personas contribuyen a construirlas.

Para el ejecutivo, una idea individual puede ser buena, pero probablemente crecerá cuando sea discutida, cuestionada y enriquecida por un equipo. Bajo esa lógica, el talento deja de entenderse como una competencia para demostrar quién es la persona más inteligente de la sala. Se convierte en la disposición para compartir conocimientos y producir algo que ninguna persona habría conseguido por separado.

La curiosidad como ventaja profesional

Cook también destaca la curiosidad. Apple busca personas que formulen preguntas constantemente, incluso aquellas interrogantes aparentemente elementales que otros prefieren callar por temor a parecer inexpertos.

Preguntar “¿por qué?” o “¿cómo?” no representa desconocimiento. Por el contrario, puede ser el comienzo de un descubrimiento.

Las organizaciones suelen llenarse de respuestas establecidas: “siempre se hizo así”, “ese procedimiento no puede cambiarse” o “esa decisión proviene de la dirección”. Frente a esa comodidad, la persona curiosa introduce una pequeña incomodidad intelectual. Observa lo cotidiano, detecta contradicciones y se atreve a preguntar si existe una forma diferente de hacer las cosas.

En este sentido, la curiosidad no es una característica infantil que deba desaparecer con los años. Es una competencia profesional capaz de revelar problemas que la rutina ha vuelto invisibles.

Creatividad para observar lo que todavía no existe

La tercera característica señalada por Cook es la creatividad. Apple necesita personas capaces de “mirar más allá de la esquina”; es decir, de imaginar necesidades, productos y experiencias que todavía no resultan evidentes para el consumidor.

Esta afirmación permite comprender una diferencia esencial entre administrar e innovar. Administrar significa responder correctamente a los problemas actuales. Innovar exige descubrir los problemas que todavía no han sido formulados.

Las empresas que solamente contratan personas para obedecer procedimientos pueden sostener la operación durante algún tiempo. Sin embargo, aquellas que pretenden construir el futuro necesitan profesionales capaces de cuestionar esos mismos procedimientos.

La creatividad, por tanto, no pertenece exclusivamente a diseñadores, artistas o especialistas en publicidad. También aparece cuando un colaborador encuentra una manera más sencilla de atender a un cliente, cuando un trabajador de tienda identifica una necesidad que la oficina central no percibe o cuando un estudiante relaciona conocimientos de distintas asignaturas para resolver un problema real.

El título abre una puerta, pero no garantiza el talento

Uno de los aspectos más relevantes del mensaje es que Apple no limita sus oportunidades únicamente a quienes poseen un título universitario o conocimientos de programación. Cook reconoce que la compañía contrata personas con trayectorias educativas diferentes.

Esto no significa que la educación profesional carezca de importancia. Significa que un diploma, por sí solo, no demuestra curiosidad, creatividad, capacidad de colaboración ni compromiso con un propósito.

Una persona puede acumular títulos y, aun así, ser incapaz de escuchar a sus compañeros. También puede dominar numerosas herramientas y no atreverse a realizar una pregunta. Del mismo modo, alguien con una formación menos convencional puede convertirse en una pieza fundamental gracias a su capacidad para aprender, relacionarse y encontrar soluciones.

El mensaje plantea un desafío directo para universidades y empresas. La formación profesional no debería concentrarse exclusivamente en transmitir conocimientos. También debe crear espacios donde los estudiantes aprendan a preguntar, explicar, debatir, trabajar con otros y transformar información en decisiones.

Una lección para quienes dirigen equipos

Las palabras de Cook también cuestionan a los responsables de las organizaciones. No es coherente declarar que se buscan personas creativas y luego castigar a quien propone una idea diferente. Tampoco puede hablarse de colaboración cuando las decisiones permanecen concentradas en unos pocos ejecutivos.

Una cultura innovadora no surge de un discurso escrito en una pared. Se construye cuando el trabajador puede expresar una observación sin miedo, cuando una pregunta incómoda recibe atención y cuando el mérito se comparte con quienes realmente participaron en el resultado.

Esto adquiere especial importancia en sectores como el retail. Con frecuencia, las mejores respuestas no se encuentran únicamente en las oficinas corporativas. Aparecen en el piso de venta, en la conversación con el cliente, en la experiencia del cajero, en la observación del reponedor o en el conocimiento acumulado por quien enfrenta diariamente la operación.

Cuando una empresa deja de escuchar a estas personas, pierde contacto con su propia realidad.

El profesional que ninguna inteligencia artificial puede reemplazar fácilmente

En una época marcada por la automatización y la inteligencia artificial, la reflexión de Tim Cook adquiere todavía más fuerza. La tecnología puede procesar información, identificar patrones y acelerar numerosas tareas. Sin embargo, las organizaciones continúan necesitando personas capaces de formular las preguntas correctas, comprender a otros, unir perspectivas diferentes e imaginar posibilidades que todavía no han sido desarrolladas.

El futuro profesional no pertenecerá necesariamente a quien memorice más respuestas. Podría pertenecer a quien sepa colaborar mejor, aprender con mayor rapidez y formular la pregunta que nadie más se atrevió a plantear.

La enseñanza final del ejecutivo de Apple es contundente: el verdadero talento no consiste únicamente en saber mucho, sino en ayudar a que un equipo piense mejor, vea más lejos y construya algo que todavía no existe.

Porque una organización puede comprar tecnología, contratar especialistas y disponer de grandes recursos. Lo que nunca podrá adquirir mediante una simple transacción es aquello que diferencia a las personas extraordinarias: curiosidad para preguntar, humildad para colaborar y creatividad para ver más allá de la esquina.









sábado, 12 de septiembre de 2026

El MIT lanza una advertencia a las universidades: educar en la era de la inteligencia artificial ya no es opcional

 

Un informe institucional publicado en agosto de 2026 advierte que la IA puede ampliar la creatividad, la investigación y el aprendizaje, pero también debilitar el pensamiento crítico, la memoria, la autonomía y las relaciones humanas cuando sustituye el esfuerzo intelectual del estudiante.

Fuente principal: Report of MIT’s Ad Hoc Committee on AI Use in Teaching, Learning, and Research Training, Massachusetts Institute of Technology, 13 de agosto de 2026.

La inteligencia artificial ya forma parte de la vida universitaria. Los estudiantes la utilizan para comprender contenidos, programar, resumir investigaciones, revisar textos, buscar información y completar trabajos académicos. Los profesores, por su parte, comienzan a emplearla para preparar materiales, diseñar actividades y realizar determinadas tareas administrativas.

Esta presencia creciente obliga a las universidades a enfrentar una pregunta que va mucho más allá de permitir o prohibir una herramienta: ¿qué significa aprender cuando una máquina puede resolver muchas de las actividades que antes demostraban el conocimiento de un estudiante?

El Massachusetts Institute of Technology (MIT) decidió examinar esta transformación mediante la creación de un comité especial sobre el uso de la inteligencia artificial en la enseñanza, el aprendizaje y la formación para la investigación. Después de cinco meses de reuniones, encuestas, sesiones de escucha y análisis de experiencias dentro y fuera de la institución, el comité presentó su informe final el 13 de agosto de 2026.

El documento comienza con una declaración que define su propósito:

“Este informe es un llamado a la acción”.

No es una frase decorativa. El MIT reconoce que la inteligencia artificial está modificando la enseñanza, las evaluaciones, la investigación y las relaciones entre estudiantes y docentes. Por esa razón, el informe sostiene que las universidades no deberían limitarse a realizar pequeños ajustes. Necesitan revisar con profundidad qué enseñan, cómo lo enseñan y qué capacidades esperan desarrollar en sus estudiantes.

Un informe institucional respaldado por evidencia

El documento no es un artículo científico tradicional publicado en una revista académica y evaluado por pares. Es un informe institucional elaborado por un comité integrado por estudiantes de pregrado y posgrado, profesores de todas las escuelas del MIT y personal de unidades como las bibliotecas y el Laboratorio de Enseñanza y Aprendizaje.

El comité estuvo copresidido por los profesores Eric Klopfer y Sam Madden. Su encargo inicial contemplaba tres tareas: evaluar el uso actual de la inteligencia artificial dentro del MIT, identificar innovaciones en la enseñanza y la evaluación, y proponer una política para su utilización.

Sin embargo, conforme avanzó el trabajo, sus integrantes comprendieron que la discusión exigía responder preguntas más profundas sobre la estructura, el significado y el valor de la educación universitaria.

El informe se apoya en sesiones de escucha, revisión de políticas de otras instituciones y tres fuentes cuantitativas: una encuesta diseñada por el propio comité en la primavera de 2026, preguntas incorporadas a la Encuesta de Calidad de Vida del MIT y una encuesta realizada en 2025 por The Tech, el periódico estudiantil de la institución.

Por tanto, aunque no constituye un artículo científico convencional, tampoco es un texto de opinión. Es un diagnóstico institucional fundamentado en evidencia y consultas con la comunidad universitaria.

La inteligencia artificial ya está en las aulas

La encuesta realizada por el comité obtuvo 1,632 respuestas. El 44 % de los participantes manifestó utilizar ChatGPT con frecuencia o mucha frecuencia. Entre los estudiantes, la proporción llegó al 46 %, mientras que entre docentes e instructores fue del 35 %.

Los estudiantes declararon utilizar la inteligencia artificial principalmente para programar, buscar información, revisar textos y resumir contenidos. Un grupo menor señaló emplearla para generar textos completamente nuevos.

La encuesta de calidad de vida, respondida por aproximadamente 8,200 integrantes del campus principal del MIT, encontró que alrededor del 40 % utilizaba herramientas de inteligencia artificial con frecuencia o mucha frecuencia.

Los participantes reconocieron que estas tecnologías podían aumentar su productividad. Sin embargo, también expresaron preocupación por una dependencia creciente y por la posibilidad de recibir información inventada, imprecisa o poco confiable.

Solo el 23 % manifestó una visión optimista sobre la inteligencia artificial. El 40 % consideró que la tecnología lo hacía sentirse más capaz, mientras que el 27 % afirmó sentirse más reemplazable. Entre los estudiantes de pregrado apareció un resultado particularmente revelador: el 40 % se sentía más reemplazable frente a un 34 % que se sentía más capaz.

La eficiencia, por tanto, no elimina la incertidumbre.

Una generación que utiliza la IA, pero teme depender de ella

La encuesta de The Tech reunió respuestas de 1,002 integrantes de la comunidad universitaria, entre ellos 659 estudiantes de pregrado y 248 estudiantes de posgrado y posdoctorado.

Entre los alumnos de pregrado, el 46 % afirmó utilizar modelos de lenguaje diariamente y otro 30 % varias veces por semana. Más del 80 % los empleaba para obtener explicaciones sobre los contenidos de sus cursos; alrededor del 70 %, como apoyo para programar; y más del 50 %, para completar actividades académicas o resumir investigaciones.

Entre los estudiantes de posgrado y posdoctorado, el 88 % utilizaba estas herramientas para recibir ayuda con la programación; el 55 %, para generar ideas; el 52 %, para resumir investigaciones; y el 48 %, para escribir ensayos.

Los beneficios relacionados con el tiempo también fueron evidentes. El 35 % de los estudiantes de pregrado señaló que los modelos de lenguaje le permitían ahorrar mucho tiempo, mientras que más del 45 % manifestó que le permitían ahorrar algo de tiempo.

Pero el ahorro tiene una contraparte: el 90 % de los estudiantes de pregrado estaba preocupado por la dependencia excesiva de estas tecnologías y el 67 % se encontraba muy preocupado por este riesgo. Además, el 45 % expresó una fuerte preocupación por las respuestas inexactas o engañosas.

Los estudiantes reconocen la utilidad de la inteligencia artificial, pero también perciben el peligro de entregar progresivamente a una máquina las capacidades que deberían desarrollar por sí mismos.

Obtener una respuesta no significa haber aprendido

Uno de los argumentos centrales del informe es que muchas actividades empleadas tradicionalmente para enseñar y evaluar ya pueden ser realizadas por la inteligencia artificial.

Los problemas, trabajos escritos, proyectos desarrollados fuera del aula y exámenes domiciliarios fueron diseñados bajo la suposición de que el estudiante realizaría el esfuerzo intelectual necesario para resolverlos. Esa suposición ya no puede darse por segura.

Un alumno puede presentar una respuesta correcta sin comprender el procedimiento que condujo a ella. Puede entregar un texto ordenado sin haber leído las fuentes. También puede producir un programa funcional sin dominar los fundamentos que le permitirían explicarlo, modificarlo o detectar sus errores.

El informe advierte que obtener una buena respuesta mediante un chatbot puede crear una ilusión de aprendizaje. El estudiante recibe el resultado, pero puede perder el proceso cognitivo mediante el cual habría desarrollado memoria, razonamiento, creatividad, confianza y dominio del tema.

El comité denomina a uno de estos riesgos “rendición cognitiva”: la tendencia a recurrir inmediatamente a la inteligencia artificial ante la primera dificultad.

La preocupación del MIT no se concentra, entonces, únicamente en descubrir si alguien hizo trampa. El problema más importante es determinar si la utilización de la herramienta está ayudando al estudiante a aprender o le está permitiendo evitar el aprendizaje.

El esfuerzo también forma parte de la educación

La educación exige una dificultad productiva. Leer un texto complejo, equivocarse, intentar nuevamente, discutir con otras personas y defender una idea son experiencias que construyen conocimiento.

La inteligencia artificial puede reducir esa dificultad y ofrecer respuestas rápidas. No obstante, cuando elimina completamente el esfuerzo intelectual, también puede eliminar parte del aprendizaje.

El MIT sostiene que el principal producto de la educación no es la calificación ni el diploma, sino el propio estudiante: su crecimiento personal, su madurez intelectual, su imaginación, su criterio y su capacidad para actuar con autonomía.

Esta afirmación obliga a reconsiderar una cultura educativa excesivamente concentrada en los resultados. Cuando la finalidad del alumno se reduce a entregar una tarea, aprobar un examen o acumular credenciales, la IA se convierte en el camino más eficiente para producir resultados. Cuando la finalidad es aprender, la rapidez deja de ser el único criterio.

Ocho principios para orientar el cambio

El comité plantea ocho principios que deberían orientar las decisiones del MIT.

El primero es actuar con humildad. La inteligencia artificial generativa comenzó a extenderse masivamente con el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022. Su evolución es tan rápida que ninguna institución puede afirmar que comprende por completo sus consecuencias. Las políticas actuales probablemente necesitarán correcciones en el futuro.

El segundo principio es actuar con audacia. La incertidumbre no puede convertirse en una excusa para permanecer inmóvil. El MIT considera insuficiente aplicar soluciones temporales ante una transformación de esta magnitud.

El tercero es colocar a la humanidad en el centro. La institución debe proteger el crecimiento de las personas, la comunidad y las relaciones que hacen posible el aprendizaje.

El cuarto principio consiste en concentrarse en el aprendizaje. La discusión no debe limitarse al cumplimiento de tareas, sino a la formación intelectual y personal del estudiante.

El quinto propone enseñar con intencionalidad. Antes de decidir si la IA debe permitirse o prohibirse, cada docente debería definir qué necesita aprender el estudiante, qué debe ser capaz de hacer y qué valores debe desarrollar.

El sexto reconoce que una misma regla no sirve para todos. Un curso de poesía, una asignatura de demostración matemática y un laboratorio de diseño arquitectónico mantienen relaciones diferentes con la inteligencia artificial. De igual manera, un estudiante que comienza a desarrollar habilidades fundamentales no se encuentra en la misma situación que un doctorando que utiliza IA para acelerar una revisión bibliográfica en un campo que ya domina.

El séptimo principio exige privilegiar el aumento de las capacidades humanas sobre la automatización. La IA debe permitir que el estudiante piense, investigue y cree mejor; no debe reemplazar el esfuerzo de pensar, investigar y crear.

El octavo invita a mirar más allá del aula y del campus. La educación no consiste únicamente en transmitir contenidos. También forma personas capaces de ejercer criterio, participar en una comunidad y comprender las consecuencias de sus decisiones.

No existe una única política válida para todos

El informe rechaza la posibilidad de imponer una sola regla institucional para todas las asignaturas. Una política uniforme sería demasiado permisiva para algunas actividades y demasiado restrictiva para otras.

Sin embargo, esta flexibilidad no debe confundirse con ausencia de reglas. El comité recomienda que todas las asignaturas tengan una política clara sobre inteligencia artificial, colocada de manera visible en el sílabo y en el espacio digital del curso.

El apéndice del informe propone cuatro posibilidades: uso sin restricciones, uso limitado como herramienta de apoyo, utilización obligatoria bajo condiciones establecidas y prohibición estricta.

Cada política debería explicar su fundamento pedagógico. No basta con señalar que la IA está prohibida. El profesor debe explicar qué aprendizaje busca proteger mediante esa prohibición. Tampoco basta con autorizarla. El estudiante necesita comprender de qué manera su utilización contribuye a los objetivos del curso.

La encuesta de The Tech encontró que el 75 % de los estudiantes de pregrado consideraba claras las expectativas de sus profesores. Sin embargo, las sesiones de escucha realizadas por el comité recogieron confusión y preocupación por las diferencias entre cursos y por la falta de justificaciones consistentes.

Estos resultados no necesariamente se contradicen. Una política puede ser comprensible dentro de una asignatura y, al mismo tiempo, resultar inconsistente cuando el estudiante compara las reglas establecidas por diferentes profesores.

La evaluación tendrá que transformarse

El informe reconoce que algunos docentes han respondido aumentando el peso de los exámenes presenciales o solicitando que los estudiantes escriban y programen durante la clase.

Estas medidas pueden reducir el uso no autorizado de IA, pero también generan nuevas dificultades. Una evaluación breve y de alta presión no siempre permite demostrar creatividad, deliberación o dominio profundo.

Por ello, el MIT recomienda desarrollar formas de evaluación que sean menos vulnerables a la inteligencia artificial y, al mismo tiempo, más valiosas para el aprendizaje. Entre ellas menciona los exámenes orales, los portafolios semestrales y los trabajos realizados fuera del aula acompañados por conversaciones presenciales.

También propone incrementar el aprendizaje experimental y basado en proyectos. Curiosamente, la propia inteligencia artificial podría facilitar proyectos más ambiciosos. En programación, por ejemplo, los estudiantes pueden utilizarla para construir productos cercanos a la calidad profesional y dedicar más tiempo a evaluar cómo funcionan en situaciones reales.

El objetivo no es regresar automáticamente a una educación basada únicamente en exámenes tradicionales. Es construir evaluaciones capaces de mostrar lo que el estudiante sabe, comprende y puede hacer.

El proceso importa tanto como el producto

El comité sugiere observar el desarrollo de los trabajos, no solamente el documento final. Para ello, pueden establecerse entregas parciales, reuniones de seguimiento, elaboración presencial de borradores y plataformas que conserven el historial de versiones.

Estas evidencias permiten comprobar cómo evolucionó una idea y facilitan que el profesor proporcione retroalimentación durante el proceso.

Este enfoque también modifica la relación entre docente y estudiante. En lugar de perseguir infracciones al final del curso, el profesor acompaña la construcción del aprendizaje desde sus primeras etapas.

La inteligencia artificial obliga así a recuperar algo que la educación nunca debió abandonar: el valor de observar cómo piensa el estudiante.

El MIT desaconseja depender de detectores de IA

El informe adopta una posición crítica frente a los programas que prometen detectar textos generados por inteligencia artificial.

Aunque algunas herramientas pueden reconocer contenidos producidos enteramente por una máquina, las situaciones reales son más complejas. Un estudiante podría utilizar IA para organizar ideas, corregir una sección, depurar un código o mejorar la redacción. Los detectores difícilmente podrán reconstruir con precisión todo ese proceso.

Además, pueden confundir la escritura de personas que no dominan el inglés como lengua materna o de estudiantes neurodivergentes con textos generados artificialmente. Incluso una tasa pequeña de falsos positivos puede producir consecuencias graves.

El comité advierte que una vigilancia excesiva genera un ambiente de desconfianza y puede llevar a una carrera tecnológica en la que los estudiantes utilicen programas para ocultar las señales que buscan los detectores.

La recomendación es clara: las decisiones académicas no deberían depender únicamente de estos sistemas. De hecho, el Comité de Disciplina del MIT no considera que el resultado de un detector constituya, por sí solo, evidencia suficiente.

La responsabilidad no corresponde únicamente al estudiante

El informe también examina la utilización de inteligencia artificial por parte de los profesores.

Si un docente presenta contenido generado sustancialmente mediante IA o utiliza estas herramientas para evaluar, calificar o proporcionar retroalimentación, debería comunicar a sus estudiantes cómo y por qué lo está haciendo.

Los alumnos pueden percibir una doble moral cuando un profesor restringe el uso de IA en los trabajos estudiantiles, pero la emplea de manera poco transparente en sus propias actividades.

El comité considera que ciertas funciones, como la retroalimentación y la evaluación, requieren una participación humana significativa. La tecnología puede colaborar, pero el docente y el estudiante deben continuar aportando pensamiento y esfuerzo al proceso.

La universidad es más que una plataforma de contenidos

Una de las secciones más profundas del informe defiende el valor de la educación residencial.

El MIT sostiene que los estudiantes no aprenden únicamente dentro del aula. También se forman en laboratorios, residencias, grupos de estudio, clubes, equipos deportivos, organizaciones artísticas y conversaciones informales.

En esos espacios desarrollan hábitos, relaciones, valores y formas de enfrentar los problemas. Aprenden a perseverar, colaborar y convertirse en integrantes de una comunidad intelectual.

La dependencia de los chatbots puede desplazar algunas de estas interacciones. En lugar de consultar a un compañero, acudir a un asistente de enseñanza o conversar con un profesor, el estudiante puede buscar una respuesta inmediata en una aplicación.

La herramienta ofrece información, pero no sustituye las relaciones necesarias para crecer y madurar como persona.

El informe advierte sobre el riesgo de adoptar una visión transaccional de la educación, en la que los trabajos sean simples productos, los docentes se reduzcan a evaluadores, los compañeros se vuelvan opcionales y el título universitario se trate como una mercancía que debe obtenerse con la máxima eficiencia.

La inteligencia artificial también amenaza oportunidades de formación

El MIT mantiene un amplio programa de oportunidades de investigación para estudiantes de pregrado, conocido como UROP. El informe señala que el 93 % de los alumnos de pregrado y el 58 % de los profesores participan en este tipo de experiencias.

El comité encontró que algunos docentes estaban considerando utilizar agentes de inteligencia artificial como asistentes de investigación en lugar de incorporar estudiantes.

La decisión podría parecer eficiente, especialmente cuando los recursos son limitados. Sin embargo, reemplazar al investigador principiante con una máquina significa eliminar una oportunidad de aprendizaje.

La investigación universitaria no produce solamente conocimientos y publicaciones. También forma a la siguiente generación de investigadores. La aparente ineficiencia de enseñar a un estudiante forma parte de la misión educativa y no debería considerarse un error que necesita automatizarse.

Eficiencia sin humanidad no es educación

El documento reconoce las extraordinarias oportunidades de la inteligencia artificial: tutoría personalizada, retroalimentación oportuna, mayor accesibilidad, nuevas posibilidades de investigación y capacidad para desarrollar proyectos antes inalcanzables.

Pero también identifica riesgos relacionados con la privacidad, la confidencialidad, el acceso desigual, los sesgos, la responsabilidad, la propiedad intelectual y el impacto ambiental de los centros de datos.

La tecnología no debe evaluarse únicamente por la rapidez que ofrece. Una decisión puede ser eficiente y, al mismo tiempo, perjudicar el aprendizaje, reducir la interacción humana o aumentar la desigualdad.

El desafío consiste en construir una inteligencia artificial orientada al estudiante: una tecnología que fortalezca su curiosidad, creatividad, criterio y capacidad de resolver problemas sin arrebatarle la oportunidad de desarrollarlos.

Una advertencia que alcanza a toda la educación superior

Aunque el informe analiza la situación particular del MIT, sus preguntas son relevantes para universidades e institutos de todo el mundo.

Si una actividad puede ser resuelta completamente por una inteligencia artificial, la institución debe revisar qué competencia está evaluando. Si un estudiante puede aprobar sin comprender, el problema no se encuentra únicamente en la herramienta, sino también en el diseño de la experiencia educativa.

Las universidades necesitarán capacitar a sus docentes, establecer políticas comprensibles, proteger la privacidad, garantizar un acceso equitativo y desarrollar evaluaciones que permitan observar el proceso de aprendizaje.

También deberán enseñar a verificar información. El informe recuerda que los modelos de lenguaje pueden inventar datos y referencias, que los asistentes de programación pueden producir códigos incorrectos o inseguros y que los generadores de imágenes pueden reproducir contenidos sesgados u ofensivos.

La responsabilidad final continúa perteneciendo a la persona que presenta el trabajo.

La pregunta no es si utilizaremos IA, sino en qué personas queremos convertirnos

El informe del MIT no presenta una receta definitiva. Reconoce que la tecnología cambia demasiado rápido y que las políticas necesitarán revisión, experimentación y aprendizaje permanente.

Su principal contribución consiste en desplazar la discusión. El futuro de la educación no debería decidirse únicamente preguntando qué puede hacer una máquina. También debe preguntarse qué capacidades humanas necesitan protegerse y desarrollarse.

La universidad seguirá teniendo sentido si permite que las personas aprendan a pensar críticamente, actuar con iniciativa, trabajar con otros y comprender las consecuencias de sus decisiones.

La inteligencia artificial puede acelerar una investigación, ayudar a explorar una idea o ampliar las posibilidades de un proyecto. Pero cuando se convierte en sustituto del esfuerzo, la conversación, la creatividad y el criterio, la educación comienza a perder aquello que pretende formar.

El comité cierra su informe con una advertencia contundente:

“Este no es un ejercicio opcional”.

Integrar la inteligencia artificial de manera reflexiva ya no constituye una decisión secundaria. Es una responsabilidad educativa.

El verdadero desafío no será determinar cuántas tareas puede completar la IA, sino garantizar que, después de utilizarla, el estudiante continúe siendo capaz de comprender, cuestionar, decidir y crear por sí mismo.

Porque el resultado más importante de la educación no debería ser un documento perfectamente elaborado, una respuesta inmediata o una calificación elevada. El resultado más importante debe seguir siendo una persona capaz de pensar.

Documento consultado: Informe final del Comité Especial del MIT sobre el uso de la IA

Tu futuro ya está tomando forma: las decisiones de hoy construyen a la persona que serás mañana

 



Tu futuro ya está tomando forma: las decisiones de hoy construyen a la persona que serás mañana

Fuente principal: Hershfield, H. (2023). Your Future Self: How to Make Tomorrow Better Today. Little, Brown Spark.

Cada mañana, millones de personas toman decisiones aparentemente pequeñas: postergan una tarea, aceptan un compromiso que realmente no desean, gastan un dinero que debían ahorrar, abandonan una rutina de ejercicio o permanecen en un trabajo que dejó de tener sentido. En ese momento, las consecuencias parecen lejanas. El problema es que ninguna de esas decisiones desaparece. Todas viajan hacia el futuro y terminan siendo recibidas por una persona muy concreta: nosotros mismos.

En Your Future Self: How to Make Tomorrow Better Today, el psicólogo y profesor de UCLA Hal Hershfield plantea una idea tan sencilla como inquietante: muchas personas contemplan a su yo futuro como si fuera un desconocido. Saben racionalmente que esa persona serán ellas mismas, pero no siempre sienten una conexión emocional con ella.

Esta distancia ayuda a explicar por qué alguien puede preocuparse sinceramente por su futuro y, al mismo tiempo, actuar diariamente en su contra. Desea jubilarse con tranquilidad, pero no ahorra. Quiere mantenerse saludable, pero posterga sus cuidados. Aspira a crecer profesionalmente, pero evita el esfuerzo necesario para prepararse. Sueña con una familia unida, pero nunca encuentra tiempo para las personas que afirma amar.

El gran aporte de Hershfield consiste en demostrar que el futuro no se construye únicamente mediante grandes decisiones. Se forma a partir de la acumulación silenciosa de pequeños comportamientos presentes.

¿Seguiremos siendo la misma persona?

Una de las primeras preguntas que plantea el libro es si realmente continuamos siendo la misma persona a medida que transcurren los años.

La respuesta no es absoluta. Algunas características personales permanecen relativamente estables, mientras que otras cambian como consecuencia de las experiencias, las relaciones, las pérdidas, el aprendizaje y las nuevas responsabilidades. Una persona puede conservar determinados valores esenciales y, simultáneamente, modificar sus gustos, ambiciones, prioridades y manera de interpretar la vida.

Este hecho convierte las decisiones de largo plazo en un desafío. Cuando alguien elige una profesión, una pareja, una ciudad o una inversión, lo hace utilizando los conocimientos, sentimientos y preferencias de su versión actual. Sin embargo, quien tendrá que vivir con las consecuencias será una versión futura que podría pensar de manera diferente.

Esto no significa que sea imposible tomar buenas decisiones. Significa que debemos actuar con humildad y reconocer que no conocemos completamente a la persona en la que nos convertiremos.

En la vida laboral sucede continuamente. Un joven puede elegir un empleo pensando solamente en el salario, sin considerar cómo afectarán su salud, su familia o sus oportunidades de aprendizaje. Un gerente puede perseguir resultados trimestrales sin imaginar el deterioro cultural que sus decisiones producirán durante los próximos años. Una empresa puede reducir costos hoy y descubrir después que también destruyó la confianza, el compromiso y la experiencia acumulada de sus trabajadores.

Pensar en el futuro exige preguntarse no solamente qué se desea conseguir, sino también qué clase de persona se desea ser cuando llegue ese momento.

Cuando el yo futuro parece un desconocido

Hershfield explica que nuestra identidad puede imaginarse como una cadena formada por diferentes versiones de nosotros mismos. Está la persona que fuimos, la que somos actualmente y todas aquellas en las que podríamos convertirnos.

Las versiones más cercanas suelen sentirse familiares. Resulta relativamente sencillo imaginar qué necesitaremos mañana o la próxima semana. Sin embargo, cuando pensamos en nosotros dentro de diez, veinte o treinta años, la conexión se debilita. Esa persona futura puede parecernos tan distante que comenzamos a tratarla como si fuera alguien ajeno.

Esta separación tiene consecuencias importantes. Normalmente, una persona no realiza por un desconocido los mismos sacrificios que haría por alguien a quien ama. De manera semejante, cuando el yo futuro se percibe como un extraño, disminuye la disposición a renunciar a una satisfacción inmediata para beneficiarlo.

Ahorrar representa entregar dinero presente a una versión futura. Estudiar implica entregar tiempo y esfuerzo actuales a la persona que necesitará esos conocimientos. Cuidar la salud supone renunciar a ciertas comodidades para proteger un cuerpo que todavía no parece urgente atender.

Desde esta perspectiva, la falta de disciplina no siempre se origina en la ignorancia. Muchas personas saben perfectamente lo que deberían hacer. El verdadero problema es que no sienten suficiente cercanía con quien recibirá las consecuencias de sus actos.

La relación más larga de nuestra vida

Las personas dedican una enorme cantidad de energía a cuidar sus relaciones familiares, sentimentales y profesionales. Sin embargo, pocas prestan atención a la relación más extensa que tendrán: la relación entre su yo presente y su yo futuro.

Las investigaciones revisadas por Hershfield muestran que una mayor conexión con el yo futuro se relaciona con resultados favorables en diferentes dimensiones. Quienes se sienten más cercanos a su versión futura tienden a mostrar mejores comportamientos de ahorro, mayor disposición a hacer ejercicio, mayor compromiso académico y mejores niveles de bienestar psicológico.

La explicación no se basa en una capacidad sobrenatural para predecir el futuro. Se relaciona con la empatía. Cuando el futuro adquiere rostro, necesidades y emociones, deja de ser una abstracción. La persona comienza a comprender que cada decisión presente constituye una forma de ayuda o de abandono hacia sí misma.

En el trabajo, esta relación puede observarse mediante preguntas concretas. ¿El profesional de dentro de cinco años agradecerá el aprendizaje que se está realizando hoy? ¿El gerente futuro estará orgulloso de la manera en que trató a sus colaboradores? ¿La organización que exista dentro de una década agradecerá las decisiones actuales o tendrá que reparar sus consecuencias?

Un resultado puede ser rentable en el presente y devastador para el futuro. Por eso, una decisión responsable debe ser evaluada en más de un horizonte temporal.

Primer error: vivir atrapados en el presente

Hershfield denomina “turbulencias” a los errores que cometemos durante nuestro viaje mental entre el presente y el futuro. El primero aparece cuando la atención queda completamente absorbida por lo inmediato.

El presente parece más seguro porque puede verse, tocarse y experimentarse. El futuro, en cambio, contiene incertidumbre. Por esa razón, una recompensa disponible hoy suele parecer más valiosa que otra mayor pero distante.

También existe una diferencia emocional. El cansancio que sentimos ahora parece más real que la satisfacción futura de haber terminado una tarea. El deseo de comprar algo se siente más intenso que la tranquilidad que produciría conservar ese dinero. La incomodidad de conversar con un colaborador sobre su desempeño parece más fuerte que los problemas que surgirán si la conversación continúa postergándose.

Además, el tiempo presente se percibe con mayor intensidad. Esperar puede parecer insoportable cuando la recompensa inmediata está disponible. Así nace una peligrosa expresión: “Solo por esta vez”. El problema es que muchas decisiones aisladas terminan convirtiéndose en hábitos y los hábitos terminan construyendo destinos.

La solución comienza reconociendo que cada comportamiento presente constituye un voto por la persona que estamos llegando a ser.

Segundo error: planificar el futuro superficialmente

El segundo error ocurre cuando sí pensamos en el futuro, pero lo hacemos sin suficiente profundidad.

La procrastinación representa uno de los ejemplos más claros. Una persona posterga una tarea porque desea escapar de la incomodidad actual. Se promete realizarla mañana, como si su versión futura tuviera más tiempo, energía o motivación. Sin embargo, cuando llega el día siguiente, esa versión futura experimenta la misma resistencia.

La tarea no fue eliminada. Solamente fue transferida.

En términos laborales, postergar un informe significa entregárselo con menos tiempo al profesional que seremos mañana. Evitar una conversación difícil supone trasladarle un conflicto más grave al gerente de la próxima semana. No capacitar al equipo significa dejarle una operación más frágil a la organización futura.

Hershfield también explica el efecto que podría resumirse como “sí ahora, arrepentimiento después”. Cuando un compromiso se encuentra lejos, parece fácil aceptarlo. La agenda futura se percibe vacía y nuestra energía parece ilimitada. Por eso decimos que sí a reuniones, proyectos, viajes o responsabilidades que, al acercarse, comienzan a sentirse como una carga.

Antes de aceptar un compromiso, conviene preguntarse:

Si esta actividad tuviera que realizarla mañana, ¿también aceptaría?

Esta pregunta reduce la ilusión de que el yo futuro dispondrá de recursos infinitos.

Tercer error: creer que nunca cambiaremos

El tercer problema consiste en proyectar las emociones y preferencias actuales sobre el futuro.

Cuando alguien compra alimentos mientras tiene hambre, suele adquirir más de lo necesario porque imagina que continuará deseando comer con la misma intensidad. Cuando una persona está enojada, puede tomar una decisión definitiva porque cree que ese sentimiento permanecerá. Cuando atraviesa una etapa de entusiasmo profesional, puede asumir responsabilidades sin considerar que su motivación fluctuará.

A este fenómeno se le conoce como sesgo de proyección: creemos que nuestro estado actual continuará definiendo lo que sentiremos posteriormente.

También aparece la denominada ilusión del fin de la historia. Las personas reconocen cuánto cambiaron durante los años anteriores, pero suelen pensar que, desde ahora, ya no cambiarán demasiado. Consideran que sus gustos, relaciones, valores y prioridades actuales han alcanzado una versión definitiva.

Esta ilusión puede conducir a elecciones laborales equivocadas. Una persona podría comprometerse con una carrera demasiado rígida, aceptar condiciones difíciles de revertir o construir una identidad enteramente dependiente de su cargo.

Una buena decisión debe dejar espacio para el cambio. Conviene preferir caminos que permitan aprender, adaptarse y reconsiderar las prioridades. No se trata de vivir sin compromiso, sino de evitar que una emoción temporal dicte una consecuencia permanente.

Hacer que el futuro se sienta cercano

Después de explicar los errores, Hershfield propone diferentes maneras de disminuir la distancia entre el presente y el futuro.

Una de ellas consiste en observar una imagen envejecida de uno mismo. En diversos experimentos, las representaciones digitales ayudaron a que los participantes imaginaran con mayor claridad a la persona en la que se convertirían. Al contemplar un rostro futuro, el envejecimiento deja de ser una idea estadística y se convierte en una experiencia personal.

Otra estrategia es describir detalladamente un día de nuestra vida futura. No basta con pensar: “Quiero tener éxito”. Se necesita imaginar dónde se vivirá, cómo comenzará la mañana, qué trabajo se realizará, con quién se compartirá el tiempo, qué problemas existirán y qué se habrá tenido que hacer para llegar hasta allí.

El libro también propone viajar mentalmente en sentido inverso. En lugar de comenzar en el presente e intentar avanzar hacia un futuro incierto, la persona puede imaginar que ya alcanzó el resultado y reconstruir hacia atrás los pasos que lo hicieron posible.

Por ejemplo, alguien puede imaginar que dentro de cinco años dirige una operación exitosa. Desde ese punto futuro, retrocede mentalmente: para dirigirla tuvo que desarrollar equipos; para desarrollar equipos tuvo que aprender a dar retroalimentación; para aprenderlo tuvo que capacitarse y practicar; para comenzar ese proceso tuvo que reservar tiempo desde hoy.

El sueño se transforma así en una secuencia de comportamientos verificables.

También puede ayudar expresar el tiempo en unidades más cercanas. Treinta años parecen lejanos; 10 950 días parecen más concretos. Una meta anual puede sentirse abstracta, pero cincuenta y dos semanas muestran con mayor claridad la limitada cantidad de oportunidades disponibles para avanzar.

La carta al yo futuro

Una de las estrategias más accesibles del libro es escribir una carta al yo futuro.

Hershfield presenta el caso de la escritora Ann Napolitano, quien comenzó esta práctica a los 14 años y continuó realizándola cada década. En sus cartas describía su vida, sus relaciones, preocupaciones, esperanzas y la persona que deseaba llegar a ser.

El valor de estas cartas no reside únicamente en comprobar si los deseos se cumplieron. Permiten reconocer la continuidad de la propia historia, observar cuánto se ha cambiado y vivir con mayor intención.

El libro también recoge investigaciones con estudiantes universitarios. Quienes escribieron una carta dirigida a su yo de dentro de veinte años, en comparación con quienes escribieron a una versión situada solamente tres meses adelante, mostraron durante los días siguientes una mayor disposición a ejercitarse y dedicaron más tiempo a esa actividad.

En otra intervención, clientes bancarios fueron guiados para escribir a su versión jubilada. Debían imaginar dónde vivirían, con quién pasarían su tiempo y qué harían durante esa etapa. Quienes realizaron el ejercicio mostraron una mayor probabilidad de inscribirse en un sistema de ahorro automático.

La carta produce mejores resultados cuando no se limita a formular deseos generales. Debe describir al futuro con suficiente claridad y conducir a una decisión presente.

Modelo de carta al yo futuro

Querido yo de dentro de diez años:

Hoy mi vida se encuentra en este punto: trabajo en…, dedico mi tiempo a…, las personas más importantes para mí son… y actualmente me preocupa…

Espero que, cuando recibas esta carta, hayas construido una vida en la que puedas sentirte orgulloso no solamente de lo que lograste, sino también de la manera en que lo conseguiste.

Deseo saber si cuidaste tu salud, si conservaste a las personas importantes, si continuaste aprendiendo y si tu trabajo mantuvo un propósito. También quisiera saber qué decisiones actuales te ayudaron y cuáles terminaron perjudicándote.

Desde hoy me comprometo a comenzar estas tres acciones:…

Espero que puedas mirar hacia atrás con comprensión. Si no conseguimos todo lo planeado, deseo que al menos reconozcas que comenzamos a avanzar.

Con esperanza y responsabilidad,

Tu yo presente.

La respuesta del yo futuro

El ejercicio puede volverse más poderoso cuando se transforma en una conversación.

Investigaciones mencionadas en el libro muestran que los estudiantes que escribieron a su yo futuro y luego respondieron desde esa perspectiva manifestaron una mayor conexión con su versión distante. También mostraron una mayor inclinación hacia la planificación profesional y el estudio, incluso frente a otras tentaciones.

La respuesta podría comenzar así:

Querido yo del pasado:

Recibí las decisiones que comenzaste a tomar. Algunas parecían insignificantes, pero con los años se acumularon. Gracias por haber…

También tuve que afrontar las consecuencias de aquello que continuaste postergando. Me habría ayudado mucho que comenzaras antes a…

No necesito que transformes toda tu vida hoy. Necesito que cumplas el primer compromiso y que mañana vuelvas a elegirlo.

Tu yo futuro.

Este diálogo obliga a mirar el presente desde una perspectiva diferente. Ya no se pregunta solamente qué desea la persona actual, sino qué agradecerá o lamentará la persona futura.

Permanecer en el camino

Imaginar el futuro no garantiza que se cumplan las decisiones. La motivación cambia, las tentaciones aparecen y los estados emocionales modifican nuestras prioridades. Por eso Hershfield recomienda utilizar mecanismos de compromiso.

La forma más sencilla consiste en definir una acción específica y compartirla con una persona que pueda verificar su cumplimiento. Un compañero, amigo, familiar o colega se convierte así en socio de responsabilidad.

Una modalidad más fuerte consiste en modificar el ambiente. Si el teléfono interrumpe el estudio, se deja fuera de la habitación. Si una reunión semanal no aporta valor, se retira del calendario. Si el ahorro depende de la voluntad mensual, se configura una transferencia automática.

La forma más exigente incorpora una consecuencia por incumplimiento. Puede tratarse de una penalización económica, la pérdida de un privilegio o alguna condición previamente acordada. Lo importante es que la consecuencia sea automática, porque si queda abierta a negociación, la persona encontrará razones para perdonarse.

En las empresas, estos mecanismos se traducen en cronogramas visibles, indicadores, reuniones de seguimiento y responsables identificados. Una estrategia sin responsables, fechas ni medición suele convertirse en una declaración de buenas intenciones.

Facilitarle el sacrificio al yo presente

Existe, sin embargo, un peligro: convertir la vida actual en un sacrificio permanente para beneficiar únicamente al futuro.

Si cada decisión saludable, académica, económica o profesional se experimenta como castigo, será difícil mantenerla. Hershfield propone entonces hacer que el presente sea más llevadero.

Una estrategia consiste en unir una actividad placentera con otra necesaria. Una persona puede escuchar su programa favorito solamente mientras hace ejercicio. Puede tomar un café agradable mientras revisa sus finanzas. Puede realizar una caminata mientras conversa con un compañero sobre un proyecto.

También puede utilizarse la inmersión tangencial: acompañar una tarea monótona con algún elemento que la vuelva más atractiva sin impedir su ejecución.

Otra estrategia consiste en hacer pequeño lo que parece demasiado grande. “Escribir un libro” intimida; escribir una página diaria resulta manejable. “Transformar la empresa” parece inalcanzable; corregir un proceso durante la semana constituye una acción concreta. “Mejorar la salud” es una intención abstracta; caminar veinte minutos hoy puede cumplirse.

Las grandes transformaciones suelen fracasar cuando exigen una versión heroica de nosotros mismos todos los días. Los cambios sostenibles se apoyan en acciones suficientemente pequeñas como para repetirse incluso cuando la motivación disminuye.

Aplicación personal y laboral

Las ideas del libro pueden resumirse mediante un proceso de cinco momentos:

MomentoPregunta centralAplicación
Visualizar¿Quién quiero ser dentro de cinco o diez años?Describir detalladamente la vida personal y profesional futura.
Conversar¿Qué me pediría esa persona futura?Escribir una carta y responderla desde el futuro.
Retroceder¿Qué tuvo que suceder para llegar hasta allí?Construir los pasos desde el resultado futuro hasta el presente.
Comprometerse¿Cómo evitaré abandonar el camino?Utilizar fechas, automatizaciones, responsables y consecuencias.
Facilitar¿Cómo puedo hacer sostenible la acción?Dividir la meta, modificar el entorno y combinar esfuerzo con bienestar.

En el terreno laboral, un gerente podría imaginar la organización que desea dejar dentro de tres años. Después tendría que identificar qué prácticas actuales construyen ese futuro y cuáles lo destruyen.

Podría preguntarse:

¿Qué cultura estoy creando con la manera en que trato hoy a mis colaboradores?

¿El resultado que estoy exigiendo fortalece la operación futura o solamente mejora el indicador del mes?

¿Las personas que trabajan conmigo estarán mejor preparadas después de mi gestión?

¿Qué problemas estoy trasladando a quienes ocuparán mañana esta responsabilidad?

Liderar también significa cuidar el futuro. El gerente no administra únicamente las urgencias del día: administra las consecuencias que otros recibirán después.

El futuro no debe devorar el presente

El libro termina introduciendo un equilibrio indispensable. Pensar en el futuro no significa vivir obsesionado con él.

Una persona podría ahorrar tanto que nunca disfrute de su familia, trabajar tanto que pierda su salud o perseguir metas durante tantos años que olvide construir recuerdos. Podría llegar al futuro con recursos, reconocimiento y resultados, pero sin las experiencias que hacen valiosa la vida.

El yo presente también merece consideración.

La verdadera sabiduría no consiste en sacrificar completamente una versión de nosotros por otra, sino en construir una alianza entre ambas. El presente debe ofrecerle oportunidades al futuro, pero el futuro no puede exigirle al presente que renuncie a toda forma de alegría.

La pregunta adecuada no es: “¿Debo disfrutar ahora o prepararme para después?”. La pregunta es:

¿Cómo puedo cuidar a mi yo futuro sin abandonar a la persona que soy hoy?

Un ejercicio para comenzar ahora

La lectura de este artículo no tendrá valor si termina únicamente en una reflexión. Para trasladar sus ideas a la vida, puede realizarse el siguiente ejercicio:

Primero, se debe escoger un horizonte concreto: tres, cinco, diez o veinte años. Después, hay que imaginar un día normal de esa vida futura, incluyendo el trabajo, la salud, las relaciones, la situación económica y el estado emocional.

Luego se escribe una carta dirigida a esa versión futura. La carta debe describir la situación actual, los temores, los deseos y las decisiones que necesitan comenzar.

A continuación, se responde desde el futuro. Esa versión debe agradecer lo que se hizo correctamente, advertir sobre lo que se está postergando y solicitar una acción específica.

Finalmente, se elige una sola decisión que pueda ejecutarse durante las próximas 24 horas. Puede ser programar una transferencia de ahorro, matricularse en un curso, reservar tiempo para la familia, iniciar una conversación pendiente o caminar durante veinte minutos.

El ejercicio termina convirtiendo esa decisión en un compromiso observable: debe tener día, hora, lugar y una forma de comprobar su cumplimiento.

Conclusión: mañana recordará lo que hoy decidamos

El futuro suele presentarse como un lugar lejano al que algún día llegaremos. Sin embargo, no avanzamos hacia él como simples pasajeros. Lo construimos continuamente.

La persona que seremos mañana heredará nuestros hábitos, relaciones, aprendizajes, ahorros, omisiones y decisiones. Recibirá tanto aquello que cuidamos como aquello que decidimos ignorar.

Tal vez no podamos conocer completamente a nuestro yo futuro. Cambiarán las circunstancias, surgirán problemas inesperados y algunas metas perderán importancia. Pero sí podemos comenzar a tratar a esa persona con mayor empatía.

Podemos dejarle mejores condiciones.

Podemos evitar transferirle problemas innecesarios.

Podemos comenzar hoy lo que agradecerá mañana.

Porque nuestro yo futuro no es un desconocido. Es la persona que un día abrirá el paquete que nuestras decisiones presentes están preparando.

Referencia

Hershfield, H. (2023). Your future self: How to make tomorrow better today. Little, Brown Spark.

Mercadona Online: la transformación digital que convirtió la entrega de alimentos en un negocio rentable

  Mercadona Online: la transformación digital que convirtió la entrega de alimentos en un negocio rentable Juana Roig explica cómo Mercadona...