Tener datos ya no es suficiente. La verdadera ventaja competitiva está en convertirlos en decisiones mejores, más rápidas y trazables.
Esa fue una de las principales conclusiones de The Optimization Effect, el encuentro organizado por DECIDE | Linkroad para analizar cómo la inteligencia artificial y la optimización matemática están cambiando la forma en que las empresas abordan la complejidad operativa. y regulatoria sin caer en los errores comunes del mercado.
A continuación, sintetizamos los tres ejes estratégicos que definieron la jornada:
1. La certidumbre regulatoria como activo de inversión
Frente a la percepción de que las normativas asfixian el desarrollo, el análisis de la regulación europea e internacional demuestra lo contrario. Un marco jurídico claro estabiliza el escenario de inversión a largo plazo.
Antes de desplegar soluciones complejas, las organizaciones deben hacerse una primera pregunta esencial: ¿realmente necesitamos un sistema de IA para resolver este problema?
Cuando sí es necesaria, el desarrollo debe cumplir de forma estricta con tres requisitos fundamentales: enfoque centrado en el ser humano, responsabilidad compartida en todo su ciclo de vida y trazabilidad absoluta para evitar sistemas opacos.
2. Excel y optimización matemática: aliados, no sustitutos
Los datos del I Barómetro de la Optimización Matemática en España y Portugal reflejan una desconexión crítica en el tejido empresarial:
- El 98,5% de las organizaciones detecta un margen de mejora claro en su eficiencia operativa.
- Sin embargo, el 84,5% sigue gestionando decisiones complejas mediante analítica básica u hojas de cálculo.
Excel cumple su función: es versátil, accesible y resuelve la gestión cotidiana de cualquier organización. Sin embargo, su arquitectura no está pensada para resolver problemas combinatorios. Cuando variables críticas como la asignación de capacidades, la planificación de la producción, el inventario o las rutas logísticas se cruzan, el número de escenarios posibles asciende a millones. En ese punto, las hojas de cálculo pierden capacidad de prescripción.
La optimización matemática cubre esa brecha. Al integrar estos motores analíticos en la operativa diaria, las empresas consiguen retornos de inversión iniciales situados entre el 5% y el 20%. La viabilidad de esta tecnología está contrastada: el 90% de los modelos desarrollados supera la fase piloto y se despliega con éxito en los sistemas de producción reales de la compañía.
3. Los modelos no tienen que ser perfectos: tienen que ser útiles
Otro de los aprendizajes de la jornada fue la necesidad de reducir el miedo a la complejidad.
La capacidad de cómputo actual y la madurez de los motores de resolución algorítmica han resuelto por completo la barrera técnica de procesar grandes volúmenes de variables.
Para las empresas, el miedo a la implementación se reduce con una estrategia clara: avanzar mediante proyectos piloto y externalizar el modelado complejo con especialistas en lugar de sobrecargar la estructura interna.
Se debe evitar el error de intentar diseñar un modelo perfecto que replique el 100% de la realidad desde el primer día.
Bajo la premisa estadística de que «todos los modelos son erróneos, pero algunos son útiles», se recomienda no buscar una perfección absoluta desde el inicio. En su lugar, el objetivo debe ser programar el 80% de las variables que generan el verdadero impacto económico. Esto permite poner la tecnología en marcha de manera rápida, segura y con la posibilidad de mejorarla paso a paso.
Si quieres profundizar en las métricas, conclusiones y metodologías presentadas durante el evento, puedes descargar el The Optimization Effect: I Barómetro de la Optimización Matemática en España y Portugal completando el formulario.
