Los seres humanos toman miles de decisiones cada día. La mayoría de ellas ocurren de forma automática.

Para navegar eficientemente por entornos complejos, nuestros cerebros recurren a atajos mentales, lo que los psicólogos denominan heurísticas. Estos atajos nos permiten interpretar información rápidamente, priorizar tareas y responder a los desafíos sin analizar cada opción desde cero.

Para la mayoría de las situaciones cotidianas, este sistema funciona notablemente bien. Pero cuando se trata de pensar sobre cuestiones más complejas y de largo alcance, estos atajos se convierten en un pasivo.

La toma de decisiones humana evolucionó para resolver problemas inmediatos, no para anticipar una incertidumbre profunda. Nuestros instintos favorecen los patrones familiares y las experiencias recientes. Asumimos que el mañana se parecerá al ayer. En entornos estables, esta suposición suele cumplirse. En períodos de cambio rápido, puede volverse peligrosamente engañosa.

El economista Frank Knight distinguió de manera célebre entre riesgo e incertidumbre. El riesgo se refiere a situaciones en las que se conoce el conjunto de resultados posibles y se pueden estimar las probabilidades respectivas. La incertidumbre, en cambio, describe situaciones en las que las propias probabilidades son imposibles de conocer porque, por definición, no existen precedentes.

Muchos de los desafíos políticos y empresariales actuales entran en esta segunda categoría. La inteligencia artificial está transformando industrias a un ritmo que pocos modelos de negocio anticiparon hace una década. El cambio climático está alterando las condiciones ambientales en las que las sociedades humanas han dependido durante siglos. Las tensiones geopolíticas están redefiniendo las cadenas de suministro globales que en su momento parecían estables.

Sin embargo, las instituciones suelen recurrir precisamente a este enfoque. Los gobiernos pronostican necesidades futuras extrapolando tendencias históricas. Las empresas construyen estrategias en torno a trayectorias de mercado esperadas. Cuando el mundo comienza a cambiar más rápido de lo que anticipan estos modelos, tales marcos de planificación alcanzan rápidamente sus límites.

Prospectiva

Aquí es donde la prospectiva estratégica se vuelve valiosa.

La prospectiva estratégica no intenta predecir el futuro. En cambio, ofrece una forma estructurada de pensar sobre la incertidumbre. En lugar de preguntar qué sucederá, la prospectiva plantea una pregunta diferente: ¿qué podría plausiblemente ocurrir y qué tan preparados estamos si sucede?

En el corazón de este enfoque yace una idea engañosamente simple: toda estrategia se sustenta en supuestos. Las organizaciones rara vez articulan estos supuestos de manera explícita. Los líderes pueden asumir que el progreso tecnológico seguirá ciertas trayectorias, que las relaciones geopolíticas se mantendrán estables o que las condiciones ambientales evolucionarán gradualmente en lugar de abruptamente. Mientras estos supuestos se sostengan, las estrategias parecen sólidas. Pero cuando resultan equivocados, las consecuencias pueden ser extremadamente costosas.

En un proceso típico de prospectiva, los tomadores de decisiones comienzan identificando las fuerzas clave que moldean su entorno: tendencias tecnológicas, cambios demográficos, dinámicas políticas y presiones ambientales. Luego examinan qué supuestos sobre estas fuerzas sustentan sus estrategias actuales. Los equipos frecuentemente descubren que distintos actores dentro de la misma organización operan con expectativas muy diferentes sobre el futuro.

A partir de ahí, el proceso avanza hacia la exploración de múltiples futuros plausibles. En lugar de comprometerse estrictamente con un solo pronóstico, los participantes construyen un pequeño número de escenarios distintos que describen cómo podría evolucionar el mundo en la próxima década o dos. El objetivo no es identificar cuál escenario es más probable, sino replantear desafíos, expandir la imaginación y enriquecer las conversaciones estratégicas.

El paso final es quizás el más importante: someter las estrategias a pruebas de estrés. Las organizaciones examinan cómo se desempeñarían sus estrategias actuales bajo cada escenario. ¿Seguirían teniendo sentido las inversiones clave? ¿Seguirían siendo efectivas las políticas? Una estrategia que parece sólida bajo un conjunto de supuestos puede resultar frágil bajo otro. Por el contrario, ciertas inversiones, como infraestructura resiliente, marcos regulatorios flexibles o cadenas de suministro diversificadas, pueden resultar valiosas en múltiples futuros.

La prospectiva no elimina la incertidumbre. Ayuda a los líderes a tomar decisiones que siguen siendo sensatas cuando el futuro se desarrolla de manera diferente a lo esperado, lo cual es, podría decirse, la norma más que la excepción.

La planificación tradicional tiende a tratar el futuro como una continuación del presente. La prospectiva lo trata como un paisaje abierto de posibilidades. En un mundo caracterizado por el cambio rápido, esta mentalidad puede ser una poderosa ventaja.

Es alentador que elementos de este pensamiento ya estén emergiendo en áreas como el financiamiento del riesgo de desastres, la adaptación al cambio climático y la resiliencia de infraestructuras. Pero la prospectiva estratégica exige en última instancia algo más profundo que nuevas herramientas de planificación. Requiere un cambio en cómo pensamos sobre el futuro en sí mismo.

El futuro no puede predecirse con certeza. Pero puede explorarse, prepararse y moldearse.

En última instancia, la calidad de nuestras decisiones hoy depende menos de cuán acertadamente predecimos el mañana que de cuán rigurosamente cuestionamos los supuestos que moldean nuestras expectativas al respecto. Porque el mayor riesgo no es que el futuro nos sorprenda. El mayor riesgo es que dejemos de hacer las preguntas que podrían ayudarnos a prepararnos más a fondo para él. – Rappler.com

El Dr. Dominik Balthasar es profesor asociado y director del programa académico del Máster en Gestión del Desarrollo del Asian Institute of Management.