La inteligencia artificial ha dejado de ser una tecnología experimental para convertirse en una herramienta presente en la estrategia de transformación digital de miles de compañías. Sin embargo, cuando llega el momento de tomar decisiones críticas relacionadas con la planificación, la logística, la producción o la asignación de recursos, la realidad empresarial española continúa apoyándose mayoritariamente en métodos tradicionales. La experiencia de los equipos directivos, las hojas de cálculo como Excel y los modelos de análisis convencionales siguen marcando el ritmo en la mayoría de las organizaciones.
Así lo refleja el I Barómetro de la Optimización Matemática en España y Portugal, elaborado por DECIDE | Linkroad en colaboración con Gurobi, que concluye que el 84,5% de las decisiones empresariales complejas todavía se toman mediante el criterio humano o herramientas tradicionales, pese a los avances registrados por la inteligencia artificial aplicada a la optimización de decisiones. El estudio parte de la premisa de que prácticamente todas las grandes empresas reconocen que aún disponen de margen para mejorar sus costes y su eficiencia operativa.
La fotografía evidencia que la transformación digital no siempre implica un cambio profundo en la forma de decidir. Muchas organizaciones han incorporado soluciones de análisis de datos o automatización de procesos, pero todavía no han dado el salto hacia tecnologías capaces de recomendar cuál es la mejor decisión posible entre múltiples alternativas.
La empresa conoce el potencial de la IA, pero no acelera su implantación
Uno de los aspectos más llamativos del informe es la diferencia entre la percepción del valor de la tecnología y su adopción real. Entre las compañías que todavía no utilizan IA prescriptiva, el 95% considera que tendría un impacto positivo sobre el retorno de la inversión. Además, un 46% cree que ese beneficio sería moderado o incluso significativo. Apenas un 5% opina que no aportaría un efecto relevante sobre su actividad.
Estos datos apuntan a que el problema no reside en la falta de confianza hacia la inteligencia artificial. Por el contrario, las empresas parecen asumir que este tipo de soluciones puede mejorar la toma de decisiones, aunque esa convicción no termina traduciéndose en proyectos reales de implantación.
Daniel Herrero, Global Capability Lead de Decision Intelligence en Linkroad, resume esta situación al afirmar que muchas organizaciones ya conocen el impacto de la optimización matemática e incluso identifican posibles áreas de aplicación, pero que el principal obstáculo ya no es la visión tecnológica, sino la capacidad para ejecutarla dentro de la empresa.
La IA prescriptiva representa un paso más allá de la inteligencia artificial generativa o de los sistemas predictivos. Mientras estos últimos ayudan a anticipar escenarios futuros, la optimización matemática analiza miles o incluso millones de combinaciones posibles para recomendar la alternativa más eficiente teniendo en cuenta limitaciones reales como recursos disponibles, tiempos de producción, demanda o costes operativos. Este tipo de tecnología ya se emplea en ámbitos como la logística, la planificación industrial, el transporte o la gestión energética.
La paradoja es que el mercado reconoce el valor de estas soluciones mientras mantiene una elevada dependencia de herramientas como Excel, especialmente para resolver procesos de planificación que cada vez incorporan más variables y un mayor nivel de complejidad.
Las prioridades estratégicas pesan más que el presupuesto
El barómetro también identifica cuáles son los motivos que retrasan la adopción de esta tecnología. La principal barrera no es económica. El 19% de las empresas señala que existen otras prioridades estratégicas que ocupan la atención de la dirección, relegando la IA prescriptiva a un segundo plano.
A continuación aparecen la falta de planteamiento previo dentro de la organización y la ausencia de talento especializado, ambas con un 16%. También influyen la percepción de que se trata de una solución compleja, la dificultad para justificar el retorno económico de la inversión y un conocimiento todavía insuficiente sobre su funcionamiento. Llama especialmente la atención que únicamente un 10% menciona la falta de presupuesto como el principal impedimento para implantar estas soluciones.
Este reparto de respuestas desmonta una de las ideas más repetidas sobre la digitalización empresarial. La inversión económica ya no parece ser el principal cuello de botella, sino la capacidad de las organizaciones para incorporar nuevos modelos de decisión dentro de sus procesos habituales.
Los responsables del estudio sostienen que la implantación puede acelerarse mediante proyectos piloto de alcance limitado. De hecho, el 26% de las empresas consultadas considera que empezar con una prueba de bajo riesgo sería el factor que más facilitaría la adopción. También valoran positivamente que las soluciones puedan integrarse con los sistemas existentes sin grandes modificaciones y que no requieran disponer de un equipo interno altamente especializado.
Las compañías también demandan pruebas tangibles antes de comprometer recursos. Las demostraciones de producto aparecen como el recurso más útil para comprender el valor real de la IA prescriptiva, seguidas por calculadoras que permitan estimar el retorno de la inversión y por casos de éxito desarrollados dentro del mismo sector de actividad. Según el estudio, las empresas buscan evidencias prácticas que permitan justificar internamente el cambio tecnológico.
Todo ello refleja una evolución gradual del mercado español hacia modelos de decisión más avanzados, aunque todavía dominados por herramientas tradicionales. El informe detecta que el 57% de las empresas que aún no utiliza IA prescriptiva prevé explorarla durante los próximos dos o tres años, mientras que un 28% contempla emplearla únicamente como apoyo puntual para determinadas decisiones. Solo un 15% considera que esta tecnología no encaja en su modelo operativo.
La situación muestra que la inteligencia artificial continúa ganando espacio dentro de la estrategia empresarial, pero también confirma que, al menos por ahora, Excel y la experiencia acumulada por los profesionales siguen siendo la referencia principal para resolver la mayoría de las decisiones complejas en las grandes compañías españolas.
