Debemos de asumir que la Inteligencia Artificial ya no es un tema reservado a los foros tecnológicos o a las universidades, y que hoy en día forma parte de la agenda empresarial, marcando diferencias reales en la industria europea y española. Tampoco se trata de un lujo ni de un experimento de las compañías; la inclusión de Inteligencia Artificial es un factor decisivo para competir en un escenario marcado por cadenas de suministro frágiles, inflación persistente y una presión constante del mercado por producir más con menos recursos.
Es ante esta situación que cualquier directivo o responsable de operaciones se enfrenta a la disyuntiva que puede definir el rumbo de su empresa: ¿apostamos por construir un equipo interno de Inteligencia Artificial, o buscamos un socio especializado que acelere el proceso? La respuesta, como suele ocurrir en la estrategia empresarial, no es única ni universal. No obstante, lo que sí es evidente es que decidir a tiempo marcará la diferencia entre mantenerse en la carrera o ser olvidado por los consumidores.
El desafío de la Inteligencia Artificial en España
Al revisamos los datos, vemos que, según cifras oficiales de 2024, solo el 11.4% de las empresas españolas de más de diez empleados utiliza Inteligencia Artificial, frente al 13,5% de media en Europa. Si bien la diferencia no parece tan grave, basta con mirar más de cerca para descubrir una brecha mucho más profunda.
Entre las grandes corporaciones, en torno a un 44% ya ha incorporado IA en sus procesos. En las PyMEs, en cambio, solamente un 2% de ellas ha dado el paso. En corto, esto significa que, mientras las grandes compañías se benefician de mejoras en costes, productividad y cuota de mercado, las miles de pequeñas y medianas empresas corren el riesgo de quedarse atrás.
Si bien el número de empresas españolas interesadas en esta tecnología es mucho mayor (teniendo previsto aumentar su inversión, sobre todo, en IA generativa), hay obstáculos que dificultan el paso final: la regulación europea, la gestión de riesgos y la protección de datos, entre otros factores, siendo el más grave la falta de talento.
En 2023, prácticamente la mitad de las ofertas de empleo relacionadas con Inteligencia Artificial en España se quedaron sin cubrir, incluyendo perfiles relacionados a la ciencia de datos y a tecnologías propias de Inteligencia Artificial. Competir por este talento es caro y arriesgado: los salarios suben, la rotación es alta y construir un equipo sólido para los objetivos de una empresa puede llegar a demorarse demasiado; como resultado, muchas empresas consideran que este camino es, directamente, inviable.
El impacto real de la Inteligencia Artificial en aplicaciones industriales
A pesar de las dificultades, la industria ha sabido encontrar el hueco donde implementar la IA, con soluciones prácticas que destacan especialmente por su capacidad de generar ahorros y mejoras operativas desde el comienzo: el mantenimiento predictivo y la optimización de la cadena de suministro.
Por un lado, el mantenimiento predictivo aprovecha la Inteligencia Artificial para analizar los datos que recogen los sensores de la maquinaria interna con el fin de detectar anomalías y anticipar posibles fallos antes de que sucedan. A corto plazo, esta solución permite a las industrias reducir en torno a un 30% el número de paradas imprevistas, con un alto potencial de, además, recortar los costes de mantenimiento de los equipos. En esencia, el mantenimiento predictivo ayuda a las empresas a anticipar problemas críticos, dotando a sus profesionales de una mayor seguridad y tiempo efectivo de producción.
Por otro lado, en el terreno logístico, la integración de sistemas de IA permite a las compañías prever la demanda de sus productos, ajustar sus inventarios y organizar las rutas de transporte en tiempo real. Como resultado, obtienen unas entregas más rápidas, un menor consumo de combustible y un menor número de errores en la operación diaria.
La externalización como solución a la falta de talento en IA
Con este panorama, surge la pregunta de cómo avanzar sin quedarnos bloqueados, asumiendo el escaso talento y los costes derivados de construir un equipo interno especializado. La respuesta no es otra que la externalización del desarrollo.
No es cuestión de renunciar al control, sino más bien de asegurar resultados que espera la empresa. Al trabajar con un socio tecnológico, es la propia compañía la que define objetivos, plazos y presupuestos, evitando las incertidumbres de contratar y retener a un equipo propio en un mercado tan competitivo como el actual.
Otra de las diferencias clave es el tiempo de implementación de la Inteligencia Artificial. Mientras un proyecto interno puede tardar meses en producir resultados, contar con un socio especializado puede acelerar el proceso a unas pocas semanas. Esta rapidez acorta la curva de retorno donde, según estudios recientes, por cada euro invertido en IA, las empresas recuperan de media 3.5 euros en un plazo de 14 meses.
Sin duda, uno de los factores decisivos al externalizar es el financiero. Montar un equipo interno implica una gran inversión de dinero, mientras que externalizar el desarrollo convierte este gasto en un coste operativo más predecible, ajustable y escalable. La empresa acaba pagando solo por lo que necesita en cada momento, y tiene total libertad para adaptar su gasto a los cambios en la demanda.
Además, se relegan al socio escogido las responsabilidades de ejecución, mantenimiento y actualizaciones de la solución desarrollada, liberando al equipo interno para centrarse en desarrollar sus productos, atender a clientes y mejorar los procesos centrales de la compañía.
Elegir entre un modelo interno o uno externo es una decisión estratégica que influirá en la competitividad de la empresa durante años. Para las grandes corporaciones con suficientes recursos, es probable que la construcción de equipos internos especializados sea viable. No obstante, para la mayoría de las empresas industriales en España, la externalización es el camino más eficiente para cerrar la brecha tecnológica con los competidores, acelerar la innovación y reducir riesgos. El futuro de la industria española dependerá, en buena medida, de cuántas compañías tomen esta decisión a tiempo.
