Esta página resume en español mi investigación y docencia. El resto del sitio—los artículos, las guías y las herramientas—está en inglés.
La pregunta central
La estrategia siempre ha estado moldeada por los límites cognitivos de quienes la hacen. Un equipo puede generar solo algunas alternativas, procesar solo una parte de la información disponible y deliberar solo por un tiempo limitado antes de que la agenda, la política interna o la urgencia fuercen una decisión. Buena parte de la teoría de la estrategia—y de la práctica—se construyó sobre esos límites.
La inteligencia artificial cambia ese punto de partida. Amplía cómo las organizaciones pueden buscar alternativas, representar mercados y competidores, y combinar juicios. La pregunta importante no es si la IA va a reemplazar a los estrategas: es cómo cambia la estrategia cuando los límites que definieron el campo empiezan a moverse.
Mi investigación estudia ese cambio con evidencia: qué puede hacer hoy la IA en tareas estratégicas concretas, dónde el juicio humano sigue siendo esencial, y cómo deberían rediseñarse las organizaciones y sus procesos de decisión.
La idea central: “unbounding rationality”
La IA no elimina los límites cognitivos sobre los que se construyó la estrategia: corre algunos de esos límites hacia afuera. Como tanta teoría estratégica descansa sobre la racionalidad limitada, cuando los límites se mueven hay que re-examinar la teoría y la práctica que se construyeron sobre ellos.
Desde Herbert Simon, la estrategia asume que quienes deciden son limitados: en atención, en memoria, en capacidad de búsqueda y de cálculo. A esa premisa se le llama racionalidad limitada, y sobre ella descansan ideas tan básicas como por qué existen las organizaciones, por qué las empresas no encuentran la estrategia “óptima”, o por qué la estructura importa. Mi argumento—al que llamo unbounding rationality, algo así como “des-limitar” la racionalidad—es que la IA relaja varios de esos límites a la vez, y que eso convierte a la IA en un tema fundamental para la estrategia, no en una herramienta más. El argumento está desarrollado en el capítulo Unbounding rationality: Why AI is a fundamental issue for strategy y, para ejecutivos, en el artículo de Harvard Business Review AI is revolutionizing strategic decision-making (ambos en inglés).
Tres corrientes de investigación
Organizo gran parte del trabajo alrededor de tres tareas cognitivas que están en el corazón de la estrategia.
Búsqueda
Cómo las organizaciones encuentran mejores estrategias cuando no pueden ver el paisaje completo: cuánto conviene copiar de un competidor y cuándo conviene innovar, cómo posicionarse cuando los productos tienen muchos atributos, y cómo la política industrial cambia el paisaje donde las empresas buscan. Dos puntos de entrada: How much to copy? y When to innovate and when to imitate.
Representación
Las decisiones dependen de los modelos con que representamos el mundo: los modelos mentales de cada ejecutivo, las representaciones externas (los diagramas, mapas y marcos con que la estrategia se piensa y se comunica) y las representaciones distribuidas, que se arman combinando las vistas parciales de muchas personas. Dos puntos de entrada: Mental representation and the discovery of new strategies y External representations in strategic decision making.
Agregación
Las organizaciones deciden combinando la información, los juicios y las preferencias de muchas personas, y la regla con que combinan—delegar, votar, promediar, exigir consenso—cambia el resultado. Esta corriente estudia cómo esas estructuras de agregación producen errores distintos y cómo diseñarlas según qué error cuesta más. Dos puntos de entrada: Organizational decision making: An information aggregation view y When consensus hurts the company.
Qué dice la evidencia
Cinco resultados, cada uno con el límite que lo mantiene correcto. Las fuentes (en inglés) están enlazadas.
- En un torneo totalmente prospectivo con emprendimientos reales—las predicciones se registraron antes de conocer los resultados—el mejor modelo de IA ordenó correctamente cerca del 79% de los pares de ventures; el mejor evaluador humano llegó al 67%. Límite: un torneo, con información estandarizada y una tarea acotada de evaluación; no demuestra que “la IA les gana a los gerentes” en general. Fuente: The strategic foresight of LLMs.
- Agregar juicio humano a un buen pronóstico de IA puede empeorarlo—la trampa de la augmentación. Límite: ocurre con promedios simples humano–IA cuando la señal humana es más débil; encuadrar el problema, aportar contexto propio y actuar sobre el pronóstico sigue siendo trabajo humano. Fuente: el mismo torneo.
- Exigir más consenso no hace mejores las decisiones: cambia el tipo de error. Umbrales altos bloquean malas propuestas pero también buenas oportunidades; la regla correcta depende de cuál error cuesta más. Fuente: When consensus hurts the company, sobre la base de más de 100.000 decisiones de fondos de inversión (evidencia aquí).
- A veces menos información predice mejor: usar información grupal puede reducir la precisión de las predicciones. Fuente: When ‘less is more’.
- Un curso de estrategia cambia cómo deciden las personas: con 2.269 estudiantes de MBA medidos antes y después, documentamos qué cambia en sus representaciones y decisiones. Fuente: Learning strategic representations.
Hay más resultados, con sus fuentes y límites, en Selected findings (en inglés).
Cómo explorar este sitio
El sitio está pensado para recorrerse, no solo para leerse. Estas son sus piezas menos convencionales (todas en inglés):
- Atlas de ideas: el programa de investigación completo dibujado como un mapa navegable—papers, temas y conceptos conectados.
- Explorador de investigación: todos los trabajos en una lista filtrable por tema, tipo y año.
- Glosario: definiciones de los conceptos que se repiten en los papers y cómo se conectan.
- Mapa de lectura: rutas sugeridas según la pregunta que traigas.
- Hallazgos seleccionados: los resultados clave, sus fuentes y sus límites.
- El argumento central: la tesis sobre IA y estrategia, en corto.
También puedes buscar en todo el sitio con la lupa de la barra superior (o la tecla /).
Enseñanza
En Michigan Ross enseño Strategy en los programas MBA, AI & Strategy en los programas MBA y Executive MBA, y seminarios doctorales sobre estrategia y cognición organizacional. Mi punto de partida es que la estrategia es una forma de ver, no un inventario de respuestas: enseño herramientas para pensar, no libretos para presentar.
La docencia también es objeto de investigación: con 2.269 estudiantes de MBA medimos qué cambia—en decisiones y en representaciones—después de un curso de estrategia. Y he estudiado qué significa la IA para la educación en negocios.
Más detalle sobre los cursos y el trabajo doctoral (en inglés) en la página de Teaching.
Sobre mí
Soy chileno. Estudié ingeniería en computación en la Universidad de Chile—donde egresé como el mejor alumno de mi generación—y luego hice un MBA en la Universidad Adolfo Ibáñez. Antes de la academia fui gerente de estudios de una empresa de administración de inversiones y fundador y CEO de una startup de internet; esas experiencias todavía moldean cómo pienso sobre decisiones que deben sobrevivir a la incertidumbre y a las consecuencias reales.
Hice mi doctorado en estrategia en Wharton, con un comité formado por Dan Levinthal, Nicolaj Siggelkow, Jitendra Singh y Sid Winter. Enseñé estrategia en INSEAD y desde 2011 estoy en la Universidad de Michigan, donde hoy soy Alexander M. Nick Professor y dirijo el área de Estrategia; en 2025 Ross me nombró su investigador del año (Researcher of the Year).
Soy Senior Editor de Strategy Science, y he sido Senior Editor de Organization Science y Associate Editor de Management Science. Co-edité el Handbook of Artificial Intelligence and Strategy (Edward Elgar) y el número especial de Strategy Science sobre “Can AI do strategy?”. Mis estudiantes de doctorado se han colocado en Wharton, UT Austin, Bocconi y la Universidad de Washington. En docencia, recibí el premio Neary a la excelencia docente del Global MBA, y los estudiantes del MBA me han elegido tres veces para dar la “Last Lecture” de su generación. Presento con cierta regularidad en Chile y en la región.
La versión completa, con el camino intelectual detrás de la investigación, está en la página About (en inglés); el registro profesional completo, en mi CV (en inglés).
Contacto
La mejor vía es el correo, que está en la página de Contacto. Doy charlas y entrevistas en español e inglés; los materiales para prensa (biografías, fotos, afirmaciones citables con sus límites) están en el press kit (en inglés).
Last updated 2026-07-08