Tico, originario de Sevilla, se mudó a Madrid en 2020, un año peculiar debido a la pandemia. Actualmente trabaja en Invisible, una empresa que forma parte de Jungle, un ecosistema de empresas creativas que incluye a Redbility en la cual ayudan a organizaciones a explorar futuros posibles mediante la investigación y el diseño de futuros. Colaboran con clientes como Nestlé, Red Bull y entidades gubernamentales como Abu Dhabi Ports y Royal Canin. Su enfoque se basa en la prospectiva estratégica, que busca comprender cómo los cambios sociales, económicos, tecnológicos y demográficos podrían transformar el futuro.
A diferencia de las visiones convencionales del futuro, como coches voladores o ciudades inteligentes, Tico se interesa por imaginar futuros alternativos que ya emergen en los márgenes de la sociedad, explorando comportamientos inusuales que podrían definir cómo viviremos. Una de las herramientas que utilizan en su trabajo está orientada a descubrir estas rarezas. Por ejemplo, si encuentran una empresa que crea gelatinas de agua diseñadas para personas con Alzheimer, comprenden que este tipo de innovación podría cambiar la logística del agua en el futuro.
El objetivo es entender los «porqués» detrás de estos cambios, ya sea por razones económicas, ambientales o tecnológicas. Tico explica que lo que parece inusual hoy, como la leche vegana en polvo, podría ser la norma en el futuro, y ese tipo de productos pueden influir en otras industrias, creando nuevas expectativas sobre lo que podría ser posible.
¿Cómo crees que ha cambiado el mundo del research en el entorno digital los últimos años?
En mi campo, que es bastante específico, veo dos tendencias claras. La primera, vinculada al diseño de futuros, es una investigación cualitativa con un enfoque muy amplio. Por ejemplo, al investigar «el futuro del lujo», puedes acabar analizando cómo cambia la percepción de lo que la gente considera lujoso o incluso temas más inesperados, como el futuro de las relaciones entre solteros o de las mascotas. En este ámbito, siempre buscamos recolectar la mayor cantidad de información posible. No nos limitamos a pocas fuentes; tratamos de abarcar distintas perspectivas y corregir sesgos, como el centrarse solo en fuentes anglosajonas o asumir que las tendencias globales son las mismas en lugares como Latinoamérica.
Por otro lado, está el tema de los datos y la inteligencia artificial, que se ha vuelto clave para obtener información, sobre todo porque la mayoría de los datos provienen de medios digitales. Aunque esto facilita mucho las cosas, soy un poco escéptico, ya que aunque accedes a mucha información, también generas mucho ruido. Y ahí es donde la curación de la información se vuelve crucial.
En nuestra área, donde la investigación es principalmente digital, tener acceso a fuentes realmente valiosas es esencial. Hoy en día es más fácil que nunca encontrar expertos, solo con buscar en LinkedIn o plataformas similares. Pero también es necesario hacer una curación muy rigurosa. Si te quedas con la primera búsqueda en Google sobre «el futuro de X», solo estás replicando la visión de otro sin generar nada nuevo. Como trabajamos con información de nicho, es clave tener una base de datos de calidad, donde sepas que lo que encuentras es valioso.
En definitiva, sí, el mundo de la investigación ha cambiado. Hoy tenemos más acceso a información que nunca, pero el trabajo de curación se ha vuelto mucho más importante. Antes, bastaba con leer tres libros clave; ahora, el desafío es saber qué vale la pena y qué no.
¿Cuál es, bajo tu punto de vista, lo que convence a negocio a invertir en investigación?
Lo que convence a los stakeholders de invertir en investigación de futuros se basa en dos factores clave. Primero, la investigación de futuros permite explorar lo que llamamos «unknowns», es decir, áreas que ni siquiera sabías que existían. Esto abre oportunidades para innovar en campos que están fuera del núcleo del negocio y anticiparse a cambios que pueden afectar profundamente al futuro, aunque hoy aún no sean evidentes. Esta capacidad para ver más allá del radar inmediato permite a las empresas estar mejor preparadas para lo que viene, incluso si no hay un retorno a corto plazo.
En segundo lugar, este tipo de investigación tiene un impacto significativo a nivel cultural dentro de la organización. Al trabajar en proyectos largos, de un año o más, los equipos comienzan a desarrollar una visión más amplia y profunda. Esta reflexión genera un cambio en la forma en que abordan todos los proyectos, no solo los relacionados con la investigación de futuros. Es decir, no solo se trata de descubrir nuevos insights, sino también de transformar la mentalidad de las personas, lo que lleva a un enfoque más innovador y estratégico en toda la empresa.Aunque no se lancen productos inmediatamente, esta transformación cultural y el cambio en la forma de pensar ayudan a crear un lenguaje común dentro de la empresa, facilitando discusiones sobre el futuro y mejorando la toma de decisiones estratégicas.
Por lo tanto, lo que realmente convence a los stakeholders no es solo el valor tangible de la investigación, sino también el cambio en la forma de pensar y planificar a largo plazo que genera dentro de la organización.
¿Cómo ves el futuro de los researchers? ¿Crees que la IA impactará en ese futuro?
El futuro de los investigadores, sin duda, estará influenciado por la inteligencia artificial, pero no eliminará el rol humano. La investigación seguirá siendo un proceso artesanal, especialmente en la interacción cercana con los clientes, que es clave para asimilar y digerir la información de manera efectiva. La IA funcionará principalmente como una herramienta de apoyo.
La IA será muy útil para procesar grandes volúmenes de información, automatizando procesos y facilitando el acceso a bases de datos amplias. Aunque aún no puede dar pleno sentido a los datos, avanzaremos hacia un escenario donde podrá identificar patrones y generar insights de manera más eficiente.Lo valioso es combinar la capacidad analítica de la IA con la intuición humana. La IA puede ofrecer conclusiones, pero la habilidad del investigador para encontrar matices y detalles será crucial.
En resumen, la IA amplificará las capacidades de los researchers, pero el componente humano seguirá siendo esencial para interpretar y contextualizar la información.
