Lo primero que tengo que decirte, mi querido amigo lector, es que el portfolio organizacional no es una lista de proyectos o iniciativas a ejecutar; Sino que es el sistema nervioso de la estrategia. Si, así es, este es quien genera la demanda de ejecución organizacional, la cual sino esta soportada en un sistema de ejecución adaptativa organizacional, no genera los resultados a la velocidad que el negocio requiere. Así de simple.
Y, aunque en su momento, la solución paso por implementar Lean Portfolio Management, en la era de la IA, el concepto, comienza a quedarse corto, si este no se evoluciona o adapta al nuevo contexto. Y aunque las organizaciones suelen abordar Lean Portfolio Management en la era de la IA desde síntomas visibles: exceso de reuniones, baja adopción, saturación de equipos, falta de foco, lentitud de decisión o tecnología infrautilizada. Hay que dejar claro que los síntomas no son el sistema. Sino que el sistema está compuesto por decisiones, incentivos, gobierno, datos, capacidades, cultura y flujos de valor. Por lo que, si esas piezas no se conectan, la organización produce más actividad que aprendizaje.
Ahora bien, partiendo de esta tesis, entonces ¿Qué es Lean Portfolio Management en la era de la IA? Sencillo, es una capacidad organizacional que se diseña y desarrolla para mejorar la forma en que la organización conecta estrategia, ejecución, valor y aprendizaje. Entonces la pregunta que surge es: ¿Cómo desarrollamos esa capacidad? Bueno, la respuesta, aunque es sencilla, aplicarla si requiere algo de más profundidad. Profundidad que estaré compartiéndote en otro post.
Sin embargo, lo que, si te puedo adelantar en este post, es que como base usamos el Framework: Valor, Riesgo, Capacidad, Aprendizaje. E cual se utiliza para evaluar cuatro preguntas: ¿Qué valor buscamos?, ¿Qué riesgos gestionamos?, ¿Qué capacidades desarrollamos? y ¿Qué aprendizaje acumulamos?
Y es que el marco Valor, Riesgo, Capacidad, Aprendizaje permite bajar el tema a decisiones concretas. Entre las que tenemos:
- Identificar el flujo o decisión critica donde el tema genera mayor impacto.
- Definir métricas de valor, no solo métricas de actividad.
- Establecer guardrails de gobierno para evitar burocracia o riesgo invisible.
- Crear ciclos de aprendizaje para escalar, pivotar o detener con evidencia.
Ahora, esto también nos lleva a plantearnos algunos indicadores claves dentro del proceso, los cuales son:
- Valor capturado frente a capacidad consumida.
- Lead time de decision.
- Calidad de priorizacion.
- Dependencias reducidas
- Experimentos escalados, pivotados o detenidos.
- Riesgos visibles y gestionados.
Eso sí, para hacer esto una realidad, desde el nivel C-Level de la organización, se debe mirar este tema como una decisión de sistema. Ya que no basta con delegarlo a la oficina de transformación. Esta debe ser una capacidad que debe desarrollarse en todos los niveles organizacionales, impulsado desde la alta gerencia. Por lo que la conversación correcta integra estrategia, portfolio, formas de trabajo, datos, cultura y gobierno.
Y ¿Cómo empezar? Sencillo, seleccionando un flujo de valor crítico, una decisión relevante y una métrica de resultado.
Y ¿Que error evitar durante el proceso? Convertir el tema en una iniciativa aislada sin gobierno, ownership ni aprendizaje medible.
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Mi querido amigo lector una vez más, gracias por tu tiempo.
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Lecturas Recomendadas
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Fuentes
- Hernan Hurtado – Tesis Propia
- McKinsey – The State of AI: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
- McKinsey – The agentic organization: https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-agentic-organization-contours-of-the-next-paradigm-for-the-ai-era
- Stanford HAI – 2026 AI Index Report: https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report
- MIT CISR – Enterprise AI maturity: https://cisr.mit.edu/publication/2025_0801_EnterpriseAIMaturityUpdate_WoernerSebastianWeillKaganer
- NIST – AI Risk Management Framework: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
- NIST AI RMF Core: https://airc.nist.gov/airmf-resources/airmf/5-sec-core/
- ISO/IEC 42001: https://www.iso.org/standard/42001
- EU AI Act timeline: https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/timeline/timeline-implementation-eu-ai-act
© Hernán Hurtado