Actuar rápido sin medir bien no ahorra tiempo, lo multiplica: obliga a deshacer, a corregir y a volver a empezar desde una posición peor que la inicial. Llevo 27 años viendo esta misma equivocación en formatos distintos, y la Inteligencia Artificial no la ha creado, solo le ha dado una velocidad nueva a la misma tentación de siempre: decidir antes de saber qué es lo que de verdad hay que medir.
¿Por qué confundimos rapidez con eficacia?
La rapidez se ve, se siente, produce una sensación inmediata de progreso. La medición no se ve: exige pararse, definir qué vas a comprobar y esperar a tener el dato antes de mover la siguiente pieza. Cuando alguien actúa rápido, hay una recompensa emocional instantánea, aplausos incluidos, mucho antes de saber si esa rapidez sirvió para algo.
En consultoría he visto decisiones tomadas en una tarde que costaron meses de trabajo deshacer, no porque la decisión fuera mala en sí misma, sino porque nadie se detuvo a comprobar si estaba resolviendo el problema correcto. La sensación de estar avanzando y el hecho de estar avanzando en la dirección correcta son dos cosas completamente distintas.
¿Qué demuestra el caso más caro que he visto de cerca con la Inteligencia Artificial?
El informe del proyecto NANDA del Instituto Tecnológico de Massachusetts, publicado en julio de 2025 tras entrevistar a 150 líderes empresariales, encuestar a 350 empleados y analizar 300 despliegues públicos de Inteligencia Artificial, encontró que el 95% de los proyectos de Inteligencia Artificial generativa dentro de empresas no producen ningún impacto medible en sus resultados, pese a una inversión conjunta de entre 30.000 y 40.000 millones de dólares. Solo un 5% de esos proyectos consiguió una aceleración real de ingresos.
La diferencia entre ese 5% y el 95% restante no fue el presupuesto ni la calidad de la herramienta. Fue que el 5% definió de antemano qué iba a medir y contra qué lo iba a comparar, mientras el resto confundió «ya lo hemos implementado» con «ya sabemos si funciona».
¿Es un problema nuevo o solo tiene una herramienta nueva?
He visto esta misma trampa antes de que existiera la Inteligencia Artificial generativa: empresas que lanzaban un producto sin medir si resolvía el problema del cliente, consultores que aceptaban un encargo sin definir qué resultado concreto justificaría el trabajo, profesionales que cambiaban de estrategia entera por una intuición de un fin de semana. La Inteligencia Artificial no inventó la prisa. Lo que ha hecho es bajar el coste de actuar rápido hasta casi cero, y eso ha hecho que la tentación de saltarse la medición sea más fuerte que nunca, porque ahora «probar algo» cuesta minutos, no semanas.
Cuando probar es barato, la disciplina de medir antes de escalar se vuelve más importante, no menos. Es fácil confundir «puedo intentarlo cien veces» con «no necesito saber cuál de esas cien veces funcionó de verdad y por qué».
¿Qué significa medir bien antes de actuar?
Medir bien no es acumular datos. Es decidir, antes de mover un solo paso, qué resultado concreto vas a comprobar, en qué plazo, y qué harías distinto según lo que ese resultado te diga. La mayoría de las decisiones rápidas que he visto fracasar no fracasaron por falta de datos, fracasaron porque nadie definió de antemano qué dato iba a importar.
Esto suena obvio dicho así, pero en la práctica exige algo incómodo: aceptar que la respuesta puede tardar más de lo que tu impaciencia está dispuesta a esperar. Un profesional que trabaja solo, sin departamento que lo frene, es precisamente quien más necesita esta disciplina, porque nadie más se la va a imponer desde fuera.
¿Cómo distingo, en la práctica, entre actuar rápido y actuar bien?
Hago siempre la misma pregunta antes de recomendar una decisión rápida: si esto sale mal, ¿lo sabremos a tiempo de corregirlo, o lo descubriremos meses después cuando ya sea caro deshacerlo? Si la respuesta es que no lo sabremos a tiempo, la velocidad deja de ser una ventaja y se convierte en una apuesta disfrazada de eficiencia.
La variable que de verdad importa casi nunca es cuánto tardas en decidir. Es cuánto tardas en saber si la decisión estaba bien tomada. Se puede actuar rápido y medir rápido a la vez; lo que no se puede hacer es actuar rápido y medir tarde, porque para entonces el coste ya se pagó entero.
¿Por qué la gente sigue prefiriendo la velocidad aunque sepa esto?
Porque medir exige admitir, por adelantado, que podrías estar equivocado, y esa incomodidad es mayor que la incomodidad de perder tiempo corrigiendo después. He acompañado a directivos que preferían mil veces lanzar algo imperfecto rápido que definir con antelación el criterio que decidiría si ese algo había funcionado, porque ese criterio también podía delatar que se habían equivocado.
Es una cuestión de ego disfrazada de urgencia. Medir bien exige exponerte a estar equivocado con pruebas delante, y actuar rápido sin medir te permite seguir creyendo que acertaste, al menos durante un tiempo, hasta que la factura llega de todas formas.
¿No es esto lo contrario de quedarte esperando sin actuar?
No, y es importante no confundir las dos trampas. Ya hablé en este artículo sobre el verdadero peligro de quedarte esperando del coste de la inacción disfrazada de prudencia. Actuar rápido sin medir y quedarte parado sin decidir son dos formas distintas del mismo error de fondo: las dos evitan el paso incómodo de definir qué resultado concreto estás buscando antes de comprometerte con un camino.
La solución no está en el punto medio entre rapidez y lentitud. Está en separar dos preguntas que la gente mezcla constantemente: cuándo actuar y qué vas a medir cuando lo hagas. Puedes actuar hoy mismo si ya sabes qué vas a comprobar; puedes esperar un año entero sin llegar a saberlo nunca.
¿Qué tiene que ver esto con vender horas en vez de vender criterio?
Ya escribí en este artículo sobre vender horas o vender criterio que la maestría real se penaliza cuando factura por tiempo: cuanto mejor eres, menos tardas, y menos cobras. Con la medición pasa algo parecido en sentido inverso. Quien no sabe medir bien necesita actuar muchas más veces para llegar al mismo resultado que alguien que mide con precisión desde el principio, y ese exceso de intentos se disfraza de productividad cuando en realidad es la factura de no haber definido el criterio antes.
La misma predicción errónea sobre la caída del tráfico de los buscadores que analicé en otro artículo de este periódico ilustra el mismo mecanismo: se midió la variable equivocada, no porque faltaran datos, sino porque nadie se detuvo a preguntar cuál era la variable que de verdad importaba antes de lanzar la predicción al mundo.
¿Qué tiene que ver esto con el criterio que se construye con los años?
El criterio no es velocidad para decidir. Es la capacidad de saber, antes de actuar, qué es lo que realmente hay que comprobar para no perder el tiempo en la dirección equivocada. Un profesional con experiencia real no decide más rápido que uno sin experiencia por definición: decide sabiendo con más precisión qué preguntar antes de moverse, lo cual a veces sí acelera el proceso y a veces lo frena a propósito, según lo que la situación exija.
Confundir criterio con velocidad es uno de los errores más caros que he visto pagar, precisamente porque parece lo contrario: parece que el que decide rápido tiene más criterio, cuando muchas veces solo tiene menos paciencia para comprobar si tiene razón.
¿Qué hago yo, en la práctica, antes de recomendar una decisión rápida?
Me obligo a escribir, en una frase, qué resultado concreto confirmaría que la decisión fue acertada, y en qué plazo lo sabré. Si no puedo escribir esa frase con precisión, entiendo que todavía no estoy listo para actuar, por muy urgente que parezca la situación. No es un ejercicio burocrático: es la diferencia entre tomar una decisión y hacer una apuesta con el nombre cambiado.
Con o sin Inteligencia Artificial de por medio, esa disciplina sigue siendo la misma después de 27 años: lo caro nunca es tardar un poco más en decidir. Lo caro es descubrir tarde que decidiste sin saber qué estabas midiendo.
¿Qué le diría a alguien que cree que no tiene tiempo para medir?
Le diría que ya está pagando ese tiempo, solo que lo está pagando después y con intereses. La sensación de no tener tiempo para medir casi siempre esconde la sensación, más incómoda, de no querer confirmar si la idea era buena antes de haberla defendido en público. Es más fácil decir «no había tiempo» que decir «no quise comprobarlo».
La próxima vez que sientas la urgencia de actuar ya mismo, antes de la Inteligencia Artificial, antes de cualquier herramienta nueva, prueba a escribir una sola frase: qué tendría que pasar para que supieras, con certeza y no con esperanza, que hiciste lo correcto. Si esa frase no te sale con claridad, la prisa no es tu aliada, es el disfraz de la duda que no quieres mirar de frente.
Sobre el autor
Javier G. Amblar lleva 27 años en consultoría estratégica y ha formado a más de 33.000 profesionales en 55 países. Fue exprofesor asociado del IE Business School, ha colaborado con RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio, y es autor del libro Liderazgo (Editatum, 2018). Su canal de YouTube, TheEvolutionMind, supera los 368.000 suscriptores, y su comunidad en línea reúne a más de 500.000 personas. Puedes conocer cómo mide hoy la visibilidad ante la Inteligencia Artificial en consultoria.uno/radar, y su sistema para profesionales independientes en consultoria.uno/evolution.
