En octubre de 2019, la Harvard Business Review publicó el ranking de los cien CEO de mejor desempeño del mundo y colocó en primer lugar a Jensen Huang, de Nvidia. Él había quedado en segundo lugar el año anterior. Después venían Marc Benioff, de Salesforce, François-Henri Pinault, de Kering, Richard Templeton, de Texas Instruments, e Ignacio Galán, de Iberdrola.
Con lo que sucedió después, esa lista se convirtió en una buena prueba sobre lo que los rankings logran medir y lo que no.
Cómo se armaba la lista
La evaluación combinaba tres notas, y solo una era financiera:
- Desempeño financiero: retorno total al accionista, el mismo retorno ajustado al sector y la variación del valor de mercado durante todo el mandato.
- Nota ambiental, social y de gobernanza de Sustainalytics.
- Nota ESG de CSRHub, que agrega cientos de fuentes.
Por eso nombres mucho más conocidos quedaban fuera o lejos del top: era un ranking de desempeño medido, no de fama. Y, como el criterio financiero consideraba todo el mandato, premiaba la permanencia, lo que ayuda a explicar por qué los fundadores aparecían bien posicionados.
Lo que la lista vio, y lo que no podía ver
Lo que vio: las acciones de Nvidia se habían multiplicado por catorce entre fines de 2015 y fines de 2018, con buena nota ambiental y de gobernanza. Premio merecido por los números que existían.
Lo que no podía ver es que la decisión que explicaría los años siguientes ya se había tomado una década antes. Nvidia nació en 1993 fabricando chips gráficos para videojuegos. En los años 2000, la empresa comenzó a invertir miles de millones para que esas placas pudieran ejecutar cálculo de propósito general, y no solo imagen, una apuesta cara, sin mercado claro en ese momento, que se convirtió en la base del entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. Cuando la demanda de IA explotó, la infraestructura ya estaba lista desde hacía años.
Ninguno de los tres criterios del ranking medía eso. El retorno al accionista y la nota ESG miran hacia atrás. La apuesta que decide los próximos diez años, por definición, todavía no aparece en ningún indicador.
La lección práctica
El ranking mide el pasado con precisión y el futuro con cero precisión. Esto vale para listas de CEO, para premios de proveedores y para comparativas de herramientas. Si usas ese tipo de lista para decidir, estás comprando el desempeño ya realizado, que es justamente la parte que no se repite sola.
La pregunta que reemplaza al ranking es siempre la misma: ¿qué apuesta está haciendo hoy esa empresa que todavía no aparece en su resultado? Es la única con posibilidad de decir algo sobre los próximos años. El caso de Nvidia sigue dando de qué hablar, y la parte más reciente está en Nvidia y Hugging Face.
Dentro de una empresa, la versión aplicada de esa pregunta es elegir dónde invertir capacidad antes de que el mercado lo pida. Es la conversación que tenemos en implementación de IA para empresas: qué tarea vale la pena preparar ahora, medida en tu propia operación, y no qué herramienta ganó un premio.
Preguntas frecuentes
¿Quién fue elegido el mejor CEO del mundo en 2019?
Jensen Huang, cofundador y consejero delegado de Nvidia, encabezó el ranking de los cien CEO de mejor desempeño publicado por Harvard Business Review en octubre de 2019. El año anterior había quedado en segundo lugar. Marc Benioff, de Salesforce, ocupó el segundo puesto.
¿Cómo elegía Harvard Business Review a los mejores CEO?
Combinando tres puntuaciones. La financiera tenía en cuenta el retorno total para el accionista, ese mismo retorno ajustado por sector y la variación del valor de mercado a lo largo de todo el mandato. Las otras dos eran evaluaciones ambientales, sociales y de gobernanza, elaboradas por Sustainalytics y CSRHub. Por eso el ranking no coincidía con la lista de los CEO más famosos.
¿Por qué Nvidia se volvió tan importante para la inteligencia artificial?
Porque, en la década de 2000, la empresa invirtió para que sus tarjetas gráficas pudieran ejecutar cálculo de propósito general, y no solo procesar imágenes. En aquel momento era una apuesta cara y sin un mercado claro, pero terminó convirtiéndose en la base del entrenamiento de los modelos de IA. Cuando la demanda explotó, la infraestructura ya llevaba años instalada.
¿Se puede elegir proveedor o tecnología según un ranking?
Un ranking mide el pasado con precisión y el futuro con cero precisión. El retorno obtenido y la nota de reputación describen lo que ya sucedió, que es justamente la parte que no se repite por sí sola. La pregunta más útil es qué apuesta está haciendo hoy la empresa que todavía no se refleja en sus resultados.