El desarrollo de soluciones de inteligencia artificial y su aplicación en los retos de las grandes empresas españolas es ya una realidad consolidada. Sin embargo, dentro de este avance, persiste una brecha relevante entre el potencial identificado y la forma en la que las organizaciones toman sus decisiones.
En este contexto, el I Barómetro de la Optimización Matemática en España y Portugal, elaborado por DECIDE | Linkroad en colaboración con Gurobi, permite profundizar en una cuestión clave: cómo están abordando las empresas la toma de decisiones complejas y qué está limitando su evolución .
Un análisis basado en 400 grandes empresas
El estudio se ha realizado a partir de una muestra de 400 grandes compañías de España y Portugal, con más de 1.000 empleados, a través de perfiles directivos en áreas como operaciones, datos y transformación digital .
La investigación abarca sectores como industria, retail, energía, transporte y logística y servicios, lo que permite obtener una visión representativa de entornos con alta complejidad operativa, donde la toma de decisiones tiene un impacto directo en negocio .
Los resultados del Barómetro, que se presentarán públicamente el próximo 12 de mayo en el evento The Optimization Effect, evidencian que la práctica totalidad de las grandes empresas identifica margen de mejora en costes y eficiencia operativa, especialmente en ámbitos como logística, producción o planificación .
Estas áreas comparten una característica común: la necesidad de gestionar múltiples variables y restricciones de forma simultánea, lo que dificulta la toma de decisiones con enfoques tradicionales.
“la optimización matemática no es una tendencia más, es la capacidad que marca la diferencia entre gestionar la operativa y optimizarla de verdad” . Daniel Herrero. Global Capability Lead, Decision Intelligence en Linkroad
La brecha: decisiones complejas, métodos básicos
A pesar de este potencial, la forma en la que se toman estas decisiones hoy dista de aprovecharlo. Cuatro de cada cinco empresas siguen recurriendo a métodos básicos, como hojas de cálculo, reglas fijas o analítica tradicional .
Este dato refleja un desajuste claro entre la complejidad operativa actual y las herramientas utilizadas para gestionarla.
En este contexto, la IA prescriptiva (o optimización matemática) se posiciona como una de las principales palancas para transformar la toma de decisiones.
Su capacidad permite identificar la mejor decisión posible entre múltiples alternativas, teniendo en cuenta de forma simultánea miles de variables operativas y restricciones, y trasladando la inteligencia artificial desde el análisis hacia la acción .
Sin embargo, su adopción sigue siendo limitada: solo una de cada cuatro grandes empresas la utiliza de forma interna, lo que pone de manifiesto el recorrido que aún existe .
De la exploración a la integración
El análisis del Barómetro muestra que la optimización matemática ha superado la fase de desconocimiento, pero aún no se ha consolidado como una capacidad transversal.
Muchas organizaciones se encuentran en fases intermedias, combinando proyectos puntuales con iniciativas más estructuradas, mientras que la integración completa sigue siendo minoritaria .
En este sentido, el reto no es únicamente adoptar la tecnología, sino integrarla en los procesos de decisión de forma sostenida. PUedes conocer más sobre los datos del Barómetro en el evento del próximo 12 de mayo.
