La inteligencia artificial no es solo para startups tecnológicas. Analizamos cómo las empresas tradicionales del middle-market español pueden aprovechar la IA para mejorar operaciones, reducir costes y ganar competitividad.
La conversación sobre inteligencia artificial está dominada por las grandes tecnológicas, las startups de Silicon Valley y los modelos de lenguaje que generan titulares. Pero la verdadera revolución de la IA no se producirá en las empresas que la desarrollan, sino en las que la aplican. Y ahí es donde entra la empresa tradicional española.
Desde nuestra división Certus, especializada en inversión tecnológica, hemos pasado los últimos dos años evaluando cómo la IA puede crear valor en empresas del middle-market que no son, ni pretenden ser, compañías tecnológicas. Los resultados son alentadores y desmontan varios mitos.
El primer mito es que implementar IA requiere equipos de data scientists, inversiones millonarias y una infraestructura tecnológica avanzada. Hace cinco años, esto era parcialmente cierto. Hoy no lo es.
La democratización de las herramientas de IA ha sido extraordinaria. Servicios en la nube como Azure AI, Google Cloud AI y AWS ofrecen soluciones preconfiguradas que pueden implementarse con recursos técnicos moderados. Herramientas no-code y low-code permiten a usuarios sin formación técnica crear automatizaciones inteligentes. Y los modelos de lenguaje grandes (LLMs) pueden integrarse en procesos de negocio con una inversión que está al alcance de cualquier empresa con una facturación superior a cinco millones de euros.
Para una empresa de distribución o fabricación, predecir la demanda con precisión es la diferencia entre tener inventarios optimizados o tener almacenes llenos de producto que no se vende. Los modelos de IA pueden analizar patrones históricos de ventas, variables estacionales, datos macroeconómicos y señales de mercado para generar predicciones significativamente más precisas que los métodos tradicionales.
Una empresa de nuestra cartera en el sector logístico implementó un modelo de predicción de demanda que redujo los errores de previsión en un 35% y los costes de inventario en un 12%. La inversión fue de menos de 50.000 euros y el retorno se produjo en menos de seis meses.
Las empresas industriales gastan entre un 15% y un 40% de su presupuesto operativo en mantenimiento. El modelo tradicional — mantenimiento correctivo (arreglar lo que se rompe) o preventivo (revisar según calendario) — es ineficiente. El mantenimiento predictivo basado en IA analiza datos de sensores en tiempo real para predecir fallos antes de que ocurran, permitiendo intervenir exactamente cuando es necesario.
Las tareas administrativas repetitivas — procesamiento de facturas, conciliación bancaria, respuesta a consultas estándar de clientes, generación de informes — consumen una cantidad desproporcionada de recursos en la empresa tradicional. La IA puede automatizar una parte significativa de estos procesos, liberando al equipo para tareas de mayor valor.
Las empresas que venden productos o servicios con demanda variable pueden beneficiarse enormemente de los modelos de pricing dinámico basados en IA. Estos modelos analizan la elasticidad de la demanda, los precios de la competencia, los costes marginales y las condiciones del mercado para recomendar precios óptimos en tiempo real.
La IA permite segmentar clientes con una precisión mucho mayor que los métodos tradicionales, identificar patrones de comportamiento que predicen la pérdida de clientes (churn), detectar oportunidades de venta cruzada y personalizar la comunicación comercial.
La implementación de IA en la empresa tradicional no debe ser un proyecto de transformación digital masivo. Debe ser un proceso gradual, enfocado en problemas concretos y con retornos medibles.
No empiece preguntando “¿cómo puedo usar IA?”. Empiece preguntando “¿cuál es el problema más costoso o más frecuente en mi operación?”. La IA es una herramienta, no un fin. Si no hay un problema claro que resolver, no hay un caso de uso válido.
La IA se alimenta de datos. Antes de cualquier implementación, evalúe qué datos tiene, en qué formato están, con qué calidad y con qué frecuencia se actualizan. No necesita un data lake sofisticado; necesita datos estructurados, limpios y accesibles sobre el problema que quiere resolver.
Elija un proyecto piloto con un alcance acotado, un presupuesto modesto y unos KPIs claros. El objetivo del piloto no es transformar la empresa; es demostrar que la IA puede generar valor en su contexto específico y construir la confianza necesaria para proyectos más ambiciosos.
Mida los resultados del piloto con rigor. Compare con la situación previa. Si los resultados son positivos, escale. Si no, analice por qué y ajuste. La IA no es magia; requiere iteración y aprendizaje continuo.
A medio plazo, la empresa necesita desarrollar cierta capacidad interna en gestión de datos y herramientas de IA. No hace falta contratar a un equipo de científicos de datos; basta con formar a personas del equipo existente en el uso de las herramientas relevantes y mantener una relación con proveedores tecnológicos de confianza.
El error más frecuente es adquirir una herramienta de IA sofisticada sin tener claro el problema que se quiere resolver. El resultado suele ser una inversión infrautilizada y una frustración que contamina cualquier iniciativa futura.
La IA genera valor, pero no de forma instantánea. Los modelos necesitan tiempo para entrenarse, los procesos necesitan adaptarse y las personas necesitan aprender a trabajar con las nuevas herramientas. Un plazo realista para ver resultados significativos de un proyecto de IA es de seis a doce meses.
La implementación de IA en la empresa tradicional encontrará resistencia. Empleados que temen ser sustituidos, mandos intermedios que ven amenazada su autonomía, directivos que desconfían de lo que no entienden. Gestionar esta resistencia es tan importante como la implementación técnica.
Un modelo de IA alimentado con datos de mala calidad producirá resultados de mala calidad. Antes de invertir en algoritmos sofisticados, invierta en limpiar, estructurar y mantener sus datos.
Desde Certus evaluamos las empresas no solo por su situación actual, sino por su potencial de mejora a través de la tecnología. Una empresa tradicional con buenos fundamentales de negocio, datos históricos ricos y procesos susceptibles de optimización mediante IA es una oportunidad de inversión extraordinaria.
El valor que podemos crear mediante la implementación inteligente de tecnología en empresas tradicionales es enorme y está, en gran medida, inexplorado en el middle-market español. Es una de las tesis de inversión que más nos entusiasman para 2024 y los próximos años.
La inteligencia artificial no va a sustituir al empresario ni al directivo. Va a amplificar sus capacidades, mejorar sus decisiones y liberar su tiempo para lo que realmente importa: la estrategia, las relaciones y la visión.
Acompañamos a empresarios en cada fase del proceso. Inicie la conversación.
Véase también: Certus: por qué invertimos en datos · La digitalización como palanca de valor.
Fundador de Blue Mountain
Más de 15 años invirtiendo en empresas españolas con capital paciente. Especialista en sucesión empresarial, gobierno corporativo e inversión en middle-market.
Por Dirk Manuel Martens Jiménez
Por Dirk Manuel Martens Jiménez
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