El 57% de las empresas del sector industria y fabricación utiliza IA prescriptiva

Las principales empresas españolas ya han integrado el uso de la inteligencia artificial en su operativa, sin embargo, no todas las técnicas han alcanzado el mismo nivel de implementación. Así ocurre con la optimización matemática, una disciplina clave dentro de la IA prescriptiva que permite anticipar escenarios e identificar la mejor decisión posible entre múltiples alternativas, teniendo en cuenta variables y restricciones operativas complejas, y amplificando así el valor real de la inteligencia artificial en la toma de decisiones.

Para analizar su utilización, Linkroad ha presentado la primera edición del Barómetro de la Optimización Matemática en España y Portugal, realizado por DECIDE | Linkroad, en colaboración con Gurobi. 

El estudio señala que solo 1 de cada 4 grandes empresas españolas aplica IA prescriptiva internamente, bien en proyectos específicos (19%) o con una integración completa como capacidad transversal con equipo dedicado (5%). Además, un 29% adicional recurre a su externalización a terceros, lo que refleja que, en muchos casos, la capacidad interna aún no está desarrollada. En el otro extremo, el 40% conoce la tecnología pero no la aplica, y el 7% tiene un conocimiento nulo o muy limitado de ella.

“Las organizaciones que lideran en sus sectores no son las que tienen más datos, sino las que han aprendido a convertir la complejidad operativa en decisiones precisas y accionables. La optimización matemática no es una tendencia más, es la capacidad que marca la diferencia entre gestionar la operativa y optimizarla de verdad”, afirma Daniel Herrero, Global Capability Lead, Decision Intelligence Linkroad.

Aumento de la eficiencia

La práctica totalidad de las grandes empresas españolas identifica margen de mejora en costes y eficiencia operativa, según el barómetro. Este margen se concentra especialmente en logística (22%), producción (21%) y planificación (19%), áreas que comparten la necesidad de gestionar múltiples variables y restricciones de forma simultánea.

Sin embargo, la forma en que se toman esas decisiones hoy dista mucho de aprovechar ese potencial, ya que el 83% sigue recurriendo a métodos básicos. En concreto, el 36% recurre a hojas de cálculo y reglas fijas, el 33% a herramientas de analítica básica y el 14% a la experiencia de su personal, mientras que solo el 15% utiliza soluciones avanzadas de apoyo a la decisión.

Desglose sectorial 

Esta brecha entre potencial y adopción es especialmente visible por sectores. El retail encabeza con un 67% de uso total de la IA prescriptiva, seguido de servicios (58%) e industria y fabricación (57%). En el extremo opuesto, el transporte y la logística es el sector más rezagado, con solo el 35% de adopción total, lo que apunta a un recorrido significativo aún por desarrollar.
 

En este sentido, el estudio confirma que, una vez adoptada, la IA prescriptiva se asienta rápidamente en la operativa de las organizaciones. Así, el 79% de las empresas usuarias la aplica de forma continua o recurrente, integrándola en su operativa habitual, y solo el 20% la reserva para proyectos concretos aislados.

Esta tendencia también se refleja en el nivel de madurez alcanzado. En particular, 3 de cada 4 empresas que usan IA prescriptiva se encuentran ya en fase de consolidación o integración transversal en su toma de decisiones. Por sectores, industria y fabricación lidera con el 86% de sus empresas en fases avanzadas, seguida de energía y utilities (76%) y transporte y logística (71%). Curiosamente, retail, pese a encabezar el uso total de la tecnología, es también el sector con mayor recorrido por delante, ya que casi 1 de cada 3 de sus empresas usuarias se encuentra todavía en fases iniciales de adopción.

Por último, las expectativas de retorno entre quienes ya la adoptan son muy positivas, ya que el 98% de los encuestados estima un retorno de la inversión de entre el 5% y el 20%, y casi la mitad (47%) espera superar el 10%. “Los resultados del estudio reflejan lo que muchos de nuestros clientes nos transmiten: la optimización matemática genera un retorno de la inversión significativo al permitir a las organizaciones transformar datos en decisiones precisas y accionables. Quienes la adoptan están obteniendo una clara ventaja competitiva”, afirma Duke Perrucci, CEO de Gurobi.