El análisis predictivo para la toma de decisiones, principal beneficio de la IA en empresas y economía

La inteligencia artificial, de la que no para de hablarse, ha penetrado con fuerza en varios sectores empresariales en Occidente, y también en España. Según el Estudio Tecnologías Digitales de la Empresa, España 2023, realizado por el Instituto Nacional de Estadística y difundido por Red.es y por Ontsi (ambos, organismos públicos dependientes del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital), “la inteligencia artificial (IA) es una tecnología clave para la transformación digital empresarial. La utiliza el 11,8 % de las empresas con diez o más personas empleadas”. 

Habida cuenta de que el 99,88% de las empresas en España son pymes, micro empresas y/o autónomos (0 a 9 personas empleadas) según el INE, ese 11,8% de firmas que usa la inteligencia artificial en España necesariamente han de ser grandes empresas.

Instituciones financieras (bancos y compañías de seguros); Distribución, Retail, Alimentación, Moda (agrupados, el INE los denomina “Comercio” y suponen el 24% del PIB español en 2023); el sector Tecnológico Digital que provee la inteligencia artificial (8,4% del PIB directo y 25% indirecto mediante la llamada economía digital); Ocio, Entretenimiento (cine, televisión, medios de comunicación, redes sociales) y el Turismo (13% del PIB) son los ámbitos empresariales que más están adoptando la IA. En menor medida, Sector Público (Administraciones Públicas: central, autonómica, local y organismos públicos), Industria (12% del PIB) utilizan inteligencia artificial. 

Indicadores adelantados

El análisis predictivo -que no es nuevo en Economía- para mejorar la toma de decisiones, es la más importante de las ventajas que aporta la inteligencia artificial. En Economía, la estadística, nutrida con datos -provenientes habitualmente de encuestas y estudios- permite anticipar tendencias futuras, basadas en la experiencia acumulada del pasado, con datos históricos. 

De esta manera, con los llamados “indicadores adelantados” se prevé cómo será el desempeño económico de un país (PIB) mediante estimaciones. De manera parecida, las empresas han utilizado siempre “ecuaciones de regresión”, para predecir comportamiento de consumidores, potencial gasto o para anticipar impagados en el caso de los bancos, por ejemplo.

La IA reduce la incertidumbre en la toma de decisiones

La estadística, por su propia naturaleza, lleva consigo el “margen de error”. Lo vemos en las encuestas de estimación de voto en elecciones, pero también en todo tipo de estudios económicos y empresariales. Dados unos factores establecidos antes de llevar a cabo un estudio, cuanto mejor se cumplan esos factores, mejor los resultados de la encuesta. Pero, aún así, el margen de error siempre existirá. Lo cual genera incertidumbre en quien ha de tomar decisiones basadas en el análisis de los datos provistos por esos estudios.

La inteligencia artificial (IA) general reduce significativamente el margen de error y, por tanto, la incertidumbre. Basada en el aprendizaje automático (“machine learning”), la IA mejora conforme más datos tiene, para entrenarse en el ejercicio de hacer cálculos matemáticos a una velocidad que excede los métodos tradicionales. Y, al contar con muchísima más información que las bases de datos existentes, sus predicciones suelen ser más acertadas, si no para acertar al 100%, al menos para proveer de hipótesis plausibles a quien toma las decisiones. 

Descartamos, hoy, la fiabilidad de acierto del 100%, porque hay un factor humano que la IA no puede controlar: la libertad. Y, si la controlase, entonces viviríamos en alguno de los escenarios distópicos que las películas de Hollywood nos muestran con elevado grado de catastrofismo. El peor de los escenarios posibles, es el que vemos en películas como Matrix y Terminator, donde la inteligencia artificial controla totalmente a los humanos, que viven sin libertad. 

Más riesgo que la carrera nuclear

Expertos renombrados en inteligencia artificial como Sam Altman (OpenAI-Microsoft), Elon Musk (Tesla, SpaceX, Twitter - X, Neuralink), Mustafá Suleymán (DeepMind, hoy en Microsoft),  Demis Hassabis (Google DeepMind) y gurús de fama internacional como Warren Buffet (finanzas, Berkshire Hathaway), Bill Gates (fundador de Microsoft), Eric Schmidt (ex Google y hoy vinculado a la Seguridad Nacional de EE.UU.) están de acuerdo en una cuestión: la inteligencia artificial supone un riesgo para la humanidad, mayor que la carrera nuclear de la Guerra Fría. Y, si la IA no se controla con regulación, leyes, preceptos éticos, etc., podría tener “consecuencias catastróficas para la humanidad”. 

Al hacer tal afirmación, estos personajes tienen en la cabeza el llevar hasta el extremo la capacidad de análisis predictivo de la inteligencia artificial: la “máquina” llegaría a aprender y a saber tanto que, en lo que se ha denominado el “fenómeno de la singularidad”, la inteligencia artificial, primero, igualaría a la inteligencia humana y, después, la superaría. Aún no hemos llegado a ese punto extremo, máxime cuando empresas, familias e individuos están ocupados con la más sencilla de las inteligencias artificiales: la IA generativa (GenAI). 

Instituciones financieras e IA

Las empresas grandes, al tiempo que invierten en mejorar la capacidad predictiva de la inteligencia artificial, la utilizan para otras finalidades que les son muy útiles. La automatización de procesos y de tareas específicas que deriva en una sustancial mejora de la eficiencia operacional, está siendo utilizada por muchas empresas en los sectores de actividad antes mencionados. 

José Ignacio Goirigolzarri, presidente de CaixaBank (primera entidad financiera del mercado español), suele decir que “la inteligencia artificial puede liberar a nuestros empleados/as de tareas repetitivas, redundantes y de poco valor añadido, para que puedan centrarse en lo verdaderamente importante: dar la mejor atención al cliente”. La banca es un negocio en el que la confianza, la calidad y la atención al cliente son factores esenciales, como muestra cada año el Estudio Advice de Éxito Empresarial realizado semestralmente, desde 2005, por Advice Strategic Consultants. 

Educar a los clientes

CaixaBank forma a sus empleados/as en nuevas tecnologías de la información y la digitalización y, también, educa a sus clientes, 22 millones de personas en España y Portugal, con las mayores cuotas de mercado en todos los segmentos de banca y de seguros, con su filial VidaCaixa. De otra manera sería muy difícil que CaixaBank tuviese 11 millones de clientes digitales y online y en movilidad, gracias a la aplicación tecnológica digital más usada de Europa: CaixaBankNow. 

Y, sin la ayuda personalizada de los empleados/as de CaixaBank, 4 millones de pensionistas clientes tampoco podrían hacer una banca a su gusto en CaixaBank, porque las nuevas tecnologías les bloquean hasta que las aprenden en el uso de sus productos financieros. CaixaBank es pionero, no solo en España, sino en Occidente,  ha recibido el premio de mejor entidad financiera del mundo en digitalización e innovación tecnológica por décimo año consecutivo, de entidades como Euromoney, The Banker y Global Finance, entre otras. 

El resto de los grandes bancos españoles, en el mercado local han seguido la estela de CaixaBank: Banco Santander, Banco Sabadell, BBVA, Bankinter y, en menor medida, Ibercaja Banco y Unicaja Banco. 

Anticipar impagos

A CaixaBank, por ejemplo, la inteligencia artificial le sirve para anticipar posibles impagos de manera muy rápida y automatizada; detectar riesgos a tiempo, con antelación para poner remedio, como los fraudes; y, quizá hoy más importante, protegerse mejor con ciberseguridad de los ataques cibernéticos o hackeos. Adicionalmente, la innovación en nuevos productos y servicios, así como su personalización para los clientes, son otras ventajas añadidas que mejoran la calidad y la atención al cliente.

Otro tanto sucede con las compañías de seguros. En el mercado español, el líder según pólizas contratadas es VidaCaixa (filial 100% de CaixaBank). Le siguen Mapfre España, La Mutua Madrileña, Mutua Pelayo, Santa Lucía, Axa Seguros, Catalana de Occidente, Seguros El Corte Inglés y otras. Al tratarse de un negocio financiero como el de la banca, las ventajas de usar la inteligencia artificial son similares: análisis predictivo, mejor toma de decisiones, anticipación de riesgos y posibles fraudes, automatización de procesos y la consiguiente mejora de la eficiencia operacional.

Retail, Alimentación, Moda e Inteligencia Artificial

El caso del “Comercio” (Retail, Distribución, Alimentación, Moda y Distribución especializada) tiene un punto en común con el sector financiero: el principal beneficio del uso de la inteligencia artificial es la mejora de la capacidad analítica predictiva.

Como los bancos, los distribuidores y fabricantes llevan más de 70 años realizando estudios de mercado sobre el comportamiento de sus millones de clientes, el gasto en la cesta de la compra, las motivaciones de compra, el establecimiento de precios, la generación de demanda, o la colocación de productos en el lineal del punto de venta. 

Con la inflación más alta en años y, por tanto, con un aumento promedio del precio de los alimentos del 32% en España en 2023 según el INE, la inteligencia artificial ha venido como agua de mayo a retailers y fabricantes. Con un consumidor, lógicamente, muy sensible al precio, la composición de “ofertas y promociones” es esencial. La cuestión es que lo anterior hay que hacerlo cuando menos semanalmente, en muchos casos cada dos o tres días y, si se vende mediante canal online, a diario o en el momento de búsqueda de productos en marketplaces por parte del consumidor.

Vender de todo

El ejemplo más significativo en España es El Corte Inglés por ser la única compañía que vende de todo, de manera similar a Amazon y Walmart en Estados Unidos. Amazon se ha expandido desde el comercio electrónico al presencial y, verbigracia, Walmart ha hecho lo opuesto, desarrollando un fuerte canal de venta online sin descuidar sus 5.000 grandes almacenes físicos.

El Grupo El Corte Inglés lo componen muchas empresas, que han adoptado las siguientes estrategias empresariales: omnicanalidad, digitalización, ecosistemas y plataformas. De esta manera, El Corte Inglés, Hipercor, Supercor, Supermercados Sánchez Romero, Alarmas El Corte Inglés, Seguros El Corte Inglés, Logitravel (integrada en Viajes El Corte Inglés), Sweno Energía y Sweno Comunicación funcionan cara al cliente de manera independiente gracias a la omnicanalidad y la economía de las plataformas, al tiempo que los negocios están integrados en un mismo ecosistema. 

De esta manera, El Corte Inglés pudo obtener sus mejores resultados en años, en su último ejercicio fiscal, superando los 800 millones de beneficio. En todos sus negocios es menester adelantarse a los gustos y preferencias de los consumidores; saber qué precio es el mejor en cada momento y para cada tipo de público, según poder adquisitivo y otros factores socio económicos y demográficos. Estos factores se aplican a los alimentos, la moda o los muebles para el hogar. Y los beneficios de la inteligencia artificial, se hacen notar con eficiencia operacional, automatización de procesos y tareas, predicción de comportamientos del consumidor e innovación de productos y servicios, al igual que en la generación de demanda con un marketing, publicidad y comunicación más certeras y personalizadas, especialmente en el marketing digital.

Las mejoras de procesos en distribuidores como El Corte Inglés se notan también en la gestión del inventario, la logística, la cadena de suministro, controles de calidad y otros menesteres que, en su negocio, son esenciales para proveer un excelente servicio al cliente y para hacerlo con eficacia y con eficiencia.

A El Corte Inglés le siguieron tecnológicamente otros jugadores que nacieron después, como Inditex, Mango y Tendam; Mercadona, Carrefour, Alcampo, Eroski y Lidl; MediaMarkt, FNAC, Leroy Merlin e Ikea, y, por el lado de los fabricantes, Campofrío, Puleva, El Pozo, Danone, Nestlé, Unilever y tantos otros, puesto que la lista no puede ser eterna.

TIC y Turismo

Terminaremos con el sector tecnológico y con el turismo. Ambas denominaciones son generalidades. El sector tecnológico, tan solo en España, lo componen 72.000 empresas con medio millón de empleados/as y un VAB (valor añadido bruto al PIB) de casi 60.000 millones de euros (INE, 2023). 

La cantidad de segmentos en que se divide el sector tecnológico da para escribir muchos libros. Solo diremos que España tiene tres grandes empresas tecnológicas sistémicas y cotizadas en bolsa: en Telecomunicaciones, Telefónica y Cellnex Telecom. 

La primera procura diferenciarse del resto de operadoras con su división B2B, especializada en digitalización, Cloud, ciberseguridad, IoT, Blockchain e Inteligencia Artificial, Telefónica Tech. 

Y la segunda, Cellnex Telecom, ha conseguido convertirse en líder europeo en gestión de infraestructuras de telecomunicaciones inalámbricas y despliegue de 5G. Para que la inteligencia artificial general sea eficaz, necesita de las mejores infraestructuras digitales, redes y networking. Por eso, el liderazgo europeo de Cellnex Telecom le provee de la capacidad para desplegar la IA a gran escala. 

La tercera empresa tecnológica española es INDRA, pero desde 2019 reorienta su negocio hacia Defensa, en detrimento de las TIC. 

Los Big Tech

Y quienes en el sector tecnológico más utilizan inteligencia artificial son los Big Tech, o “los siete magníficos” (por su mayor valor en bolsa): Microsoft, Apple, Alphabet (Google), Amazon, Meta, Nvidia y Tesla. Hay muchas más empresas tecnológicas, pero las mencionadas tienen la posibilidad de desplegar la inteligencia artificial en los cientos de mercados locales en que están presentes. 

Por último, el Turismo. Concretamente, las grandes cadenas hoteleras: NH, Barceló, Meliá, AC Hoteles, by Marriot, Iberostar, Four Seasons, Ritz, etc. Hay miles de establecimientos hoteleros, bares y restaurantes (sector HORECA: casi medio millón de empresas-pymes y aportación del 5,4% al PIB) que utilizan herramientas de computación y digitalización, pero la inteligencia artificial es un paso demasiado fuerte para estas empresas. 

En cambio, las grandes cadenas hoteleras utilizan la IA tanto en la captación de clientes como en la mejora de la “experiencia de cliente”. Como sucede con bancos, seguros, alimentación, retail y moda, en el caso de los hoteles, la analítica predictiva genera beneficios intangibles y tangibles.