La IA y los datos son herramientas poderosas para mejorar la gestión empresarial, pero su adopción sigue representando un gran desafío para los directivos. Seguridad, retorno de inversión, integración tecnológica y digitalización: nuestros expertos en Riesgo y Smart Data te ayudan a transformar tus datos en verdaderos motores de crecimiento y soluciones para la toma de decisiones. Descubre todas las claves para gestionar tus riesgos y mantenerte un paso adelante.
Datos e IA en las empresas: barreras persistentes a pesar de su potencial
Aunque los beneficios de los datos y la inteligencia artificial (IA) son ahora reconocidos por los líderes empresariales, su implementación enfrenta numerosos obstáculos dentro de las compañías. Según el último Barómetro de Datos e IA publicado por Coface y Les Echos Études, el 86% de los tomadores de decisiones consideran hoy crucial saber explotar inteligentemente los datos de sus clientes, prospectos y proveedores. Este enfoque es ahora esencial para fortalecer la competitividad y la resiliencia de las empresas, a la vez que abre la puerta a nuevas oportunidades de crecimiento.
Sin embargo, hoy en día menos de una de cada cinco empresas aprovecha sus datos para guiar sus decisiones estratégicas.
Esta compleja realidad revela desafíos operativos, estructurales y culturales:
- Rentabilidad: ante los altos costos y la incertidumbre sobre el retorno de inversión (ROI), los directivos son extremadamente cautelosos con sus presupuestos, especialmente en las pymes, donde la implementación de herramientas avanzadas implica un compromiso significativo sin garantía inmediata de resultados.
- Seguridad y cumplimiento: los crecientes requisitos regulatorios, la seguridad y gobernanza de los datos, y las incertidumbres sobre el uso de la IA generativa frenan a los tomadores de decisiones, especialmente en grandes empresas y sectores sensibles o altamente regulados.
- Integración tecnológica: más allá de las preocupaciones financieras y de seguridad, la falta de madurez tecnológica en muchos departamentos internos complica aún más la ecuación para las organizaciones, que señalan la falta de tiempo, habilidades o un alineamiento claro con las prioridades del negocio.
1- ¡Piensa en grande… pero empieza en pequeño!
Las empresas que tienen éxito en sus proyectos de Datos e IA suelen ser aquellas que optan por un enfoque pragmático, comenzando por identificar casos de uso concretos en lugar de implementar una estrategia global demasiado ambiciosa. Es mejor empezar con una necesidad empresarial claramente identificada y casos de uso, como la evaluación del riesgo del cliente o el monitoreo de la salud financiera de un proveedor, la optimización de inventarios o la detección de fraude.
Este enfoque ofrece muchas ventajas en términos de eficiencia operativa: los resultados serán más rápidos, más fácilmente medibles y más concretos para los equipos de negocio. Es una buena forma de aprovechar oportunidades comerciales y optimizar gradualmente tu gestión de riesgos, mientras fortaleces la cultura del dato dentro de tu organización antes de expandir su uso a otras áreas de aplicación, en lugar de apuntar a una transformación integral desde el inicio.
2- Nuevas tecnologías: implementa sin complicar los sistemas existentes
Independientemente del nivel de madurez tecnológica de los equipos dentro de tu empresa, una solución digital de alto rendimiento debe ser capaz de adaptarse sin fricción a tus herramientas existentes y recursos disponibles. Seas una pyme, una empresa mediana o una multinacional, tus necesidades pueden diferir, pero el objetivo final es el mismo: elegir un sistema que promueva la interoperabilidad entre tecnologías sin agregar componentes adicionales a tu sistema actual.
Las soluciones de conectividad como APIs robustas, conectores nativos y formatos de exportación estandarizados buscan simplificar la integración con las herramientas de negocio existentes sin multiplicar los sistemas, preservando a la vez las inversiones tecnológicas previas y modernizando gradualmente la infraestructura de datos de tu empresa.
3- Haz que los datos sean accesibles y accionables
Incluso las soluciones más sofisticadas fracasan si no pueden traducirse en acciones concretas para los usuarios finales. Hoy, la accesibilidad y la intuitividad son tan importantes (¡o incluso más!) que la potencia tecnológica.
Paneles simplificados, scoring claro y unificado internacionalmente, alertas personalizables: el valor añadido de los datos reside precisamente en su capacidad para ser entendidos, monitoreados continuamente y convertidos en recomendaciones accionables. Las soluciones deben ser accesibles e intuitivas para integrarse de forma natural con los flujos de trabajo y procesos existentes de los equipos, facilitando una toma de decisiones rápida e informada en el día a día. Este enfoque centrado en el usuario asegura la adopción efectiva de estas soluciones y maximiza su impacto operativo.
4- P4- Tecnología poderosa + experiencia humana = una combinación ganadora
¿Cuál es la diferencia entre una solución de datos de alto rendimiento y una simple herramienta estadística? Su capacidad para combinar la potencia de cálculo de la IA con la inteligencia contextual de los expertos del negocio. La experiencia en campo ha demostrado que los proyectos exitosos de datos e IA capitalizan tanto en los algoritmos como en la experiencia humana.
La IA sobresale en analizar grandes volúmenes de datos, detectar patrones complejos y señales débiles (como variaciones en los puntajes de crédito, tensiones sectoriales o un aumento en los incidentes de pago). ¡Pero es la experiencia en el terreno la que da significado y contexto a los resultados! Al combinar “lo mejor de ambos mundos”, los datos inteligentes generan cursos de acción y se convierten en un verdadero motor para la toma de decisiones. Coface encarna perfectamente esta doble visión: nuestros expertos en Información Comercial transforman datos masivos en bruto en inteligencia estratégica exclusiva y accionable. Con la ayuda de datos descriptivos, prescriptivos y predictivos, puedes anticipar —o incluso prever— el riesgo comercial y aportar confianza a cada decisión.
Los tomadores de decisiones no buscan más datos, sino la capacidad de decidir más rápido y con mayor certeza. La IA integrada no reemplaza el análisis humano: lo vuelve más accesible, más inmediato y más estructurado.
En Coface, desarrollamos herramientas que entregan no solo información en bruto, sino señales débiles, alertas tempranas y recomendaciones contextualizadas. Esta capa de interpretación es esencial para transformar los datos en un verdadero motor de gestión.
- Guillaume Huguet, Director del Data Lab de Coface.
5 – Mide el valor añadido
Por definición, un proyecto basado en datos e inteligencia artificial no puede congelarse en el tiempo. Evoluciona constantemente en función de las necesidades de la empresa, la evolución del mercado y el enriquecimiento de los datos disponibles. Esto requiere la implementación de indicadores de rendimiento (KPIs) precisos y medidos regularmente.
ROI, tasa de adopción, precisión de predicción, reducción del riesgo: todos estos indicadores serán verdaderos impulsores de rendimiento para tu empresa. Estas métricas no solo te brindan mayor agilidad en la gestión de tu proyecto según las prioridades del momento, sino que también te permiten demostrar el valor añadido de una estrategia basada en datos a tus stakeholders. Esta medición continua del valor añadido es la mejor garantía de una inversión tecnológica exitosa y sostenible.
Ve más allá con Coface Business Information
Desde hace muchos años, los equipos de Business Information de Coface acompañan a empresas de todos los tamaños, en todo el mundo, en la implementación de soluciones de gestión de riesgo comercial basadas en datos e inteligencia artificial. Porque actuar significa anticipar, tú también puedes transformar tus datos en herramientas para la toma de decisiones.
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