Arbitraje Algorítmico en Estrategia Empresarial: Un Ejercicio de Evaluación de Criterio Asistido por IA

El presente informe metodológico documenta un ejercicio empírico de generación y arbitraje estratégico asistido por inteligencia artificial, diseñado para distinguir entre consultoría de valor real y output meramente plausible. Tres modelos de lenguaje (LLM A, B y C) generaron propuestas estratégicas independientes para una empresa B2B industrial europea en estancamiento; posteriormente, los mismos modelos evaluaron las respuestas ajenas desde sus respectivos sesgos funcionales (defensivo, operativo-industrial y orientado a valor), mientras un cuarto agente (Perplexity Labs) actuó como sintetizador neutral. El análisis demuestra que la convergencia de modelos disímiles sobre una respuesta superior (Respuesta 3) no obedece a preferencias estilísticas, sino a la robustez estructural del razonamiento estratégico: coherencia causal, orden secuencial correcto de decisiones y renuncia explícita a palancas distractoras. El ejercicio pone de manifiesto cómo el uso acrítico de modelos generativos puede erosionar la agencia decisoria tanto en profesionales de la consultoría como en equipos directivos.