Otto F. Wagner

¡Nos vemos en septiembre!, os decía antes de cerrar por vacaciones. Y septiembre ya está aquí. Espero que hayáis podido desconectar, porque el último trimestre de 2026 promete ser intenso. Con el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (EU AI Act) ya desplegando sus efectos prácticos, la etapa de las declaraciones de intenciones ha terminado. Ahora toca gobernar la tecnología. En mis sesiones de Advisory con Comités de Dirección, noto un patrón común: la IA se sigue viendo exclusivamente como un reto del departamento de IT o de Datos. Craso error. El cumplimiento normativo de la IA no va de ajustar hiperparámetros; va de soberanía corporativa, gestión del riesgo y viabilidad del negocio. Si tu organización utiliza o desarrolla Inteligencia Artificial, hay tres hitos críticos que tu C-Suite debe dejar atados antes de cerrar el presupuesto y la estrategia de 2027. 1. Integración del Sistema de Gestión de Calidad (Art. 17) con la ISO 42001 El EU AI Act exige a los proveedores de si...

Es una escena que se repite constantemente en las salas de juntas de todo el mundo: termina la reunión anual de planificación, se proyectan diapositivas llenas de gráficas ascendentes, se fijan retos ambiciosos y se aplaude la definición de los nuevos "numeritos" a alcanzar. Todos salen motivados. Sin embargo, meses después, la frustración inunda los pasillos. Los objetivos no se cumplen, los equipos están desalineados y la alta dirección se pregunta qué salió mal. El error es de concepto: una estrategia no es solo poner unos retos, objetivos y "numeritos". Es trazar un road map accionable en el corto, medio y largo plazo. Si estás liderando una organización, una división o un proyecto, es vital entender que la estrategia no es un documento estático, sino un flujo de trabajo y propósito. Aquí te comparto una reflexión sobre por qué la verdadera estrategia debe fluir "aguas abajo". El efecto cascada: De la Dirección General a la trinchera Una de las grand...

Vivimos en la fiebre del oro de la Inteligencia Artificial. No hay comité de dirección, desde la banca hasta el retail, donde no se escuche la frase: "Tenemos que hacer algo con IA Generativa, y lo tenemos que hacer ya" . Y, sin embargo, las estadísticas son tercas: se estima que más del 80% de los proyectos de IA y Data Science se quedan en el laboratorio , atrapados en la fase de "Prueba de Concepto" (PoC), sin llegar nunca a producción ni a generar un euro de retorno real. Como profesional que vive en la frontera entre dos mundos —soy Economista de formación y AI Lead de profesión—, he diagnosticado el problema. Y no es tecnológico. Tus algoritmos funcionan bien. Tu código es limpio. El problema es que estamos gestionando la IA como si fuera software tradicional, y no lo es. La IA es un activo financiero vivo con un comportamiento económico muy particular. Aquí te explico las tres trampas financieras que están devorando los presupuestos de innovación. 1. La Tram...

En el frenesí actual del mercado, muchas corporaciones sienten la presión del FOMO ( Fear Of Missing Out ). La orden desde el Consejo es clara: "Necesitamos IA, y la necesitamos ya". La vía rápida suele ser la adquisición (M&A) de startups prometedoras. Sin embargo, comprar una empresa de Software tradicional (SaaS) no es lo mismo que comprar una empresa de IA. En una adquisición clásica, auditas el código, la base de clientes y el churn . En una adquisición de IA, si no sabes dónde mirar, puedes estar comprando una caja negra llena de pasivos legales y deuda técnica . Como economista y especialista en IA, he visto cómo operaciones que parecían brillantes sobre el papel (Excel) se desmoronaban al abrir el "capó" del algoritmo. Aquí es donde una Due Diligence Específica de IA se vuelve crítica. Si tu empresa está evaluando una compra hoy, estos son los puntos ciegos que debes iluminar: 1. La Trampa de la "Deuda Técnica": ¿IP Real o "Wrapper"?...

En las conversaciones de alta dirección que mantengo, la pregunta ya no es si la Inteligencia Artificial impactará en el negocio, sino cuán rápido redefinirá nuestro modelo de liderazgo. Como líderes, hemos pasado décadas perfeccionando el arte de la gestión, la eficiencia operativa y la planificación estratégica. Ahora, la IA generativa está automatizando grandes porciones de esas tareas. La mala noticia: el manual de liderazgo tradicional es obsoleto. La buena noticia: esto nos libera para hacer el único trabajo que las máquinas jamás podrán hacer. La IA puede analizar un balance, optimizar una cadena de suministro y redactar un informe. Lo que no puede hacer es inspirar a un equipo en la incertidumbre, decidir qué problema vale la pena resolver o ser la brújula moral en una decisión de alto riesgo. Bienvenidos a la era del post-liderazgo, donde el valor de un directivo no se mide por lo que sabe o gestiona, sino por la calidad de su humanidad. Este es el manifiesto del líder en l...