Striving for 0.1% improvements.
Aspirar a mejoras del 0,1%. Eso es lo que pone, en la última línea de una slide de sus clases, el profesor que lleva años enseñándome en el MIT. No aparece en ninguna de sus publicaciones, ni en los webinars, ni en las páginas del MIT que podéis abrir vosotros ahora mismo. Está en clase y punto. Y me parece la frase más a contracorriente que he escuchado en un año entero hablando de inteligencia artificial, en el que todo el mundo os promete disrupción, revolución y transformación radical antes del postre.
Dejadme que os cuente de dónde sale eso, porque tiene bastante más chicha de lo que parece.
El personaje
Se llama Paul McDonagh-Smith y es Visiting Senior Lecturer in Information Technology en el MIT Sloan. Es también asesor del Goddard Space Flight Center de la NASA, y antes de todo esto se pasó veinte años en telecomunicaciones (Telecom Italia, Cable & Wireless, Nortel, Avaya). Y es el creador del Algorithmic Business Thinking, ABT, que es de lo que os quiero hablar hoy.
Pero antes, y esto lo digo con todas las letras: Paul ha sido un referente durante estos años en los que he cursado varios programas en el MIT. Es un profesor en mayúsculas, con vastos conocimientos humanistas que trascienden su especialización técnica.
Y eso no es un cumplido de cortesía. Es que el hombre que enseña a traducir la informática al lenguaje del negocio es licenciado en Filología Inglesa. Lo tenéis en su CV. En medio de una conversación sobre agentes de IA te suelta a T.S. Eliot de memoria, y no queda impostado, queda natural. Cuando le pregunté quién era él en realidad, más allá del cargo, me contestó con tres palabras y aclaró que las tres iban en minúscula: teacher, technologist, translator. Y añadió algo que me quedé apuntando: enseño porque me encanta aprender (esta frase me la quedo Paul)
De dónde sale ABT de verdad (esto no lo había contado)
Le pregunté qué es el Algorithmic Business Thinking, esperando la definición de manual. Y me hizo esperar: “antes de intentar responder qué es, quizá comparta de dónde viene”.
Viene de un libro. De Consilience, de E. O. Wilson, el biólogo de Harvard, publicado en 1998. Paul lo leyó, se quedó tocado, y montó todo el marco alrededor de esa palabra. Consiliencia: la idea de unidad, de unificación del conocimiento. “ABT está diseñado con la consiliencia en mente”, me dijo, literal.
Y de ahí se fue al Renacimiento. A Miguel Ángel, a Leonardo, a una época en la que las humanidades y las artes no estaban divorciadas de la ciencia y la tecnología, en la que había un puente que las conectaba. Y luego, para que no pareciera que hay que irse cinco siglos atrás, me puso un ejemplo mucho mejor: la Revolución Industrial en el norte de Inglaterra, donde los poetas románticos se pasaban el día “wandering lonely as a cloud” (el verso de Wordsworth) y por la noche volaban laboratorios de química.
Su tesis es que fuimos nosotros los que decidimos, en algún momento, que ciencias y letras eran polos opuestos. Y que no lo son. Que hay algo en la condición humana que quiere mirar la ciencia con ojos de artista y el arte con ojos de científico. Todo lo demás (los cuatro ejes, el vocabulario, la metodología) viene de intentar reconstruir ese puente dentro de las empresas, donde la gente de la parte técnica y la gente de negocio, en sus palabras, “se estaban perdiendo el uno al otro. Las cosas se perdían en la traducción”.
Los cuatro ejes, en la práctica
Vamos con el contenido, que es lo que os interesa.
Paul cogió prestados cuatro conceptos del computational thinking de toda la vida y los sacó del dominio informático. Son estos: descomposición (partir los problemas complejos en trozos más pequeños), reconocimiento de patrones (reutilizar los patrones de éxito, y también los de fracaso, de un sitio en otro), abstracción (separar la señal del ruido y tirar lo superfluo) y algoritmos, que es donde está la vuelta de tuerca, porque en ABT un algoritmo no es un programa: son humanos y máquinas trabajando en partnership, codo con codo, como colegas de confianza.
Y aquí es donde yo tengo que tomar partido, que para eso es mi blog: es un modelo que tiene todo el sentido del mundo. Es aplastante lo simple del planteamiento, pero también muy potente. Me recuerda al acrónimo que siempre uso en mis clases, KISS, keep it simple..
Pues resulta que se lo comenté y me dio la razón antes de que terminara la frase. Su defensa, literal, fue: “argumentaría que es sentido común”. Y entonces me miró y me soltó el ejemplo más tonto y más eficaz que he oído en mucho tiempo: esta mañana, al vestirte, te has puesto los calcetines antes que los zapatos. Ya tienes un enfoque secuencial e instruccional para plantear y resolver tareas. Ya sabes hacer esto.
Pero acto seguido llega la parte que no es una broma, y que en mi opinión es el motivo entero de que ABT exista: “no siempre es el caso que el sentido común se traduzca en práctica común”. Ahí está. Todos sabemos descomponer un problema. Casi nadie lo hace de forma disciplinada cuando llega el lunes y el correo está a rebosar.
Volvamos al 0,1%
La slide de la que os hablaba al principio dibuja un recorrido en tres estadios: de command & control, pasando por collaborate & cultivate, hasta explore & engage. Como los profesionales digitales de élite. Y ahí abajo, la línea: aspirando a mejoras del 0,1%.
A mí esto me golpeó por una razón muy personal, y es que llevo tiempo trabajando con la idea del KAIZEN diario, esa manía japonesa de la mejora minúscula y sostenida. Un 1% mejor cada día. Y va Paul y baja el listón a un 0,1%, que es todavía más humilde y por eso mismo más creíble.
Pensadlo un segundo en el contexto actual. Todo el discurso de la IA está montado sobre el salto: el modelo que lo cambia todo, la empresa que se reinventa en seis meses, el agente que sustituye a un departamento. Y un profesor del MIT, que tiene todos los incentivos del mundo para venderos la revolución, os está diciendo que aspiréis a un 0,1%.
Yo me quedo con el 0,1%, sinceramente. Entre otras cosas porque es lo único que he visto funcionar de verdad.
Y esto no va solo de IA
Otra cosa que quiero dejar clara, porque creo que se malinterpreta: sus cuatro ejes fundamentales son esenciales en todo proceso de transformación en el ámbito de la Inteligencia Artificial, pero pueden ser usados en cualquier ámbito tecnológico.
De hecho, funcionan fuera de la tecnología. Se lo pregunté casi al final, cuando le pedí qué le quita el sueño, esperando una respuesta sobre riesgos existenciales o regulación. Me contestó que antes se despertaba mucho a las tres y media de la mañana preocupado, y que lo que hace ahora es exactamente eso: coger el problema, romperlo en partes pequeñas, hacer un plan para cada parte, y volver a dormirse. El marco aplicado a las tres y media de la madrugada, sin PowerPoint delante. Eso me pareció mucho más convincente que cualquier caso de estudio.
Y por si alguien piensa que esto es cosa de hace unos años y que ya se le habrá pasado la fiebre, en marzo de este mismo año Paul escribía en InformationWeek que la gran mayoría de los puestos de trabajo, “when decomposed”, contienen entre 15 y 25 tareas principales. Ahí lo tenéis: seis años después, cuando le toca hablar de inteligencia artificial en un medio grande, el primer movimiento sigue siendo descomponer. No es un marco que se sacó de la manga para un curso; es como piensa.
Lo que le pregunté sobre agentes (y lo que me respondió)
Ya que lo tenía delante, aproveché. Le conté que veo empresas en las que cada departamento despliega sus propios agentes porque hoy es facilísimo, sin capas de comunicación ni de seguridad entre ellos, y le pregunté cómo se maneja eso.
Su respuesta, que creo que es la frase más útil de toda la conversación: con la IA agéntica podemos delegar tareas y actividades, pero “la gobernanza y la responsabilidad no se pueden delegar”. La rendición de cuentas se queda con el humano, dentro del bucle o encima del bucle, pero se queda.
Y añadió dos cosas más que me apunté. La primera: que no pensemos en la autonomía como un interruptor que se enciende, sino como un dial: según subes la autonomía, no es que suba el requisito de gobernanza, sino que se multiplica. La segunda, un consejo concreto para cualquiera que esté hablando con proveedores ahora mismo: “no prestéis atención a los PowerPoints, prestad atención a los despliegues que funcionan de verdad”. Preguntad por implantaciones reales, no por demos, porque en el momento en que la demo toca el oxígeno del mundo real (vuestros datos, vuestra gente, vuestras integraciones) la realidad es muy distinta. De esto ya hablamos por aquí cuando tocamos el frente de seguridad de los agentes, y encaja como un guante.
Y de ahí saltó a la electrificación de las fábricas, una historia que os recomiendo tener a mano para vuestra próxima reunión de comité. Cuando llegó la electricidad, cuenta Paul, la productividad tardó cuarenta años en volver al nivel que tenía antes. ¿Por qué? Porque metimos electricidad y mantuvimos la arquitectura vieja: aquel eje central que recorría la fábrica de punta a punta repartiendo fuerza hidráulica y vapor. Nadie lo cuestionó hasta que llegó la siguiente generación de directivos y preguntó por qué demonios seguía ese eje ahí.
Su conclusión me parece la mejor síntesis de todo el asunto, y va con un juego de palabras que en español pierde poco: una cosa es adoptar la IA (hacer lo que ya hacías, más rápido y mejor) y otra muy distinta es adaptarte con ella, que es cambiar en lo que te conviertes. Casi todo el mundo está en lo primero y lo llama lo segundo.
Una última tontería que no lo es
Durante todos los programas que he hecho con él, Paul empezaba o terminaba nuestras conversaciones igual, siempre: ¡Aupa Athletic!
Yo pensaba que era una broma privada, la típica cortesía del profesor que aprende una frase en el idioma del alumno. Pues no. Se lo pregunté en cámara y resulta que su mujer es de Bilbao, que van a San Mamés siempre que pueden, y que aquello lo llevan en casa muy en serio. Su despedida fue desearle lo mejor al equipo para la temporada que viene.
Ahí lo tenéis: el creador del pensamiento algorítmico de negocio, asesor de la NASA, filólogo inglés, lector de E. O. Wilson.. y del Athletic.
Un 0,1% mejor cada día. Y a ver si nos vemos pronto en España, Paul.
¡Buena semana!
ENLACES DE INTERES
- Entrevista propia a Paul McDonagh-Smith, MIT Sloan, Cambridge (Massachusetts), 31 de julio de 2026. Todas las citas entrecomilladas sin otra atribución proceden de esa conversación.
- MIT Sloan — Ficha de facultad de Paul McDonagh-Smith
- MIT Sloan, Ideas Made to Matter — “Boost digital transformation with algorithmic business thinking” (30 sep 2021)
- UNICON — Paul McDonagh-Smith, “Algorithmic Business Thinking: A Suitcase for Digital Destinations” (18 feb 2022)
- MIT Sloan Executive Education — Algorithmic Business Thinking Sprint (curso vigente)
- InformationWeek — Paul McDonagh-Smith, “Metrics of meaning: What do we really measure in AI?” (17 mar 2026)
- Wikipedia — Consilience: The Unity of Knowledge, E. O. Wilson (1998)
