La llegada de la crisis por la COVID-19 ha supuesto un duro golpe para todos los sectores industriales, entre ellos la pequeña y mediana empresa. Ya en los inicios del confinamiento, en el mes de marzo, CEPYME advertía que el 96 % de las pymes españolas creía que la crisis afectaría de forma negativa o muy negativa a su negocio, tal como concluyó su Barómetro pymes.
Ese mismo mes de marzo se cerraba con una caída en el número de pequeñas y medianas empresas de 85.690, que dejó un total de 2.803.769 pymes en España. Y apenas dos meses más tarde, el estudio del Consejo General de los Colegios de Gestores Administrativos preveía el cierre a corto plazo de otras 240.000 pymes. Sin embargo, según los expertos en inteligencia de negocio, este complicado futuro podría mejorar gracias a las innovaciones tecnológicas de las que hasta ahora prácticamente solo las grandes empresas se beneficiaban.
«Cualquier tipo de empresa puede aprovechar la inteligencia artificial (IA) y apoyarse en ella para salir de la crisis con independencia de su tamaño. La gran diferencia será su aproximación», dice Josep Curto Díaz, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC. En su opinión, nos encontramos en una situación similar a la de principios de los años setenta, cuando solo las grandes compañías podían invertir en los primeros ordenadores, pero con una diferencia fundamental respecto a esa época. «Las pymes tienen capacidades limitadas tanto en presupuesto como en madurez analítica, y en la actualidad solo las grandes empresas pueden crear soluciones muy específicas para sus procesos de negocio. Sin embargo, las pymes pueden beneficiarse de aquellos servicios de proveedores tecnológicos que han embebido la inteligencia artificial», afirma.
Como explica el profesor de la UOC, para poder evitar la alta inversión que se deriva de crear sistemas ad-hoc, las pymes tienen la opción de enlazar con los servicios de inteligencia artificial en la nube, unos servicios, conocidos dentro del mercado como machine learning as a service (aprendizaje automático como servicio), que reducen las complejidades operativas y tecnologías para usar inteligencia artificial. Estas plataformas se fundamentan en el pago por uso, por lo que sus precios están ligados a la cantidad de datos y a las prestaciones de rendimiento necesarias. «Este tipo de soluciones, ya existentes en el mercado, como BigML o DataRobot, reducen sin duda alguna la inversión necesaria y las complejidades tecnológicas», dice el profesor Curto Díaz.
Pero ¿qué estrategias son las que pueden desarrollar las pymes a partir de esos servicios? La respuesta engloba desde la optimización de recursos humanos para facilitar la búsqueda de empleados adecuados hasta la gestión de campañas de marketing, pasando por pasarelas de pago que incluyen capacidades para detectar el fraude, servicios de comunicación con clientes (chatbots) o ciberseguridad. «Lo importante es que, en el momento de contratar estos servicios, las pymes revisen si se ofrecen capacidades inteligentes y automatizadas de generación de datos, captura, almacenamiento, análisis y visualización, además de la futura integración con otros sistemas más avanzados como IA en modalidad de autoservicio», señala y pone como ejemplo Square, que además de permitir gestionar pagos y transacciones en una tienda, incluye la posibilidad de contratar distintos servicios de forma modular. «No solo se trata de apostar por la IA, sino también por sistemas en la nube que permiten trabajar de forma adecuada con los datos», señala Josep Curto.
La democratización del big data
Este escenario en el que no solo las grandes empresas sino también el pequeño comercio se benefician del análisis de datos es posible porque «el big data se ha ido democratizando», recuerda Josep Navarro, profesor colaborador de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC. «La tecnología evoluciona tan rápido y los costes se abaratan de forma tan progresiva que lo que hace unos años era inviable hoy es una realidad a un coste muy razonable».
Como explica el profesor Navarro, con la crisis por la aparición del coronavirus ha habido un considerable número de pymes que ha empezado a vender por e-commerce o comercio electrónico «y ni siquiera se lo han instalado, sino que han utilizado un e-commerce de un tercero en la nube. Toda la información que han obtenido de ese comercio en línea, que seguramente va incluida en el pago por uso, puede reportarles datos valiosos». Sin embargo, para poder beneficiarse de ella, las pymes deben cambiar de mentalidad, advierte el profesor de la UOC. «Muchas de ellas aún toman sus decisiones basándose o en su intuición o en datos pasados: cuánto he vendido, qué tipo de producto vendí, a quién se lo vendí… Se ciñen a lo que se llama un análisis descriptivo. Sin embargo, si queremos intentar predecir lo que podría pasar y optimizar así nuestra cuenta de resultados, la intuición y los datos pasados no bastarán», advierte, y señala que la clave para poder predecir circunstancias y adaptarse a ellas está en el big data (los macrodatos) y en la IA. «Los datos no lo predicen todo, pero sí pueden dar cierta garantía en la toma de ciertas decisiones empresariales. Ayudan a optimizar y a poder ir incorporando variables que normalmente no tenemos en cuenta, porque nos permiten cruzar diferentes tipos de datos», explica.
Acceder a más información y tenerla estructurada tiene un valor, ya que permite conocer mucho más tanto el negocio propio como las tendencias. De hecho, el uso de la IA será más intensivo en los próximos años. Según el informe de PwC Sizing the Prize, el PIB mundial crecerá por encima del 14 % debido precisamente a la IA. «El análisis de datos no es solo para las compañías que invierten millones. También sirve para saber cuántos negocios hay en la zona con el mismo código de actividad, quién accede a la ubicación de tu negocio en Google y cómo te busca, saber si te encuentran por tu actividad principal o por otro concepto… Todo eso me tiene que ayudar a ver nuevas líneas de producto o nuevos negocios, pero también a trabajar la fidelización y el conocimiento del cliente, que es lo que hace diferencial a la pyme», señala Navarro y recuerda que hoy las relaciones entre las empresas y el cliente están cambiando. «Gran parte de la venta de toda la vida se hacía porque el comercial conocía muy bien al cliente por la visita física. Ahora la visita física es cada vez menor, y en los últimos tres meses ha sido nula. Hoy para tener éxito hay que conocer al cliente de otra forma, y el big data puede ayudarnos mucho en ese sentido», afirma Josep Navarro.
El internet de las cosas
Mejorar la cuenta de resultados de una pyme puede lograrse aumentando las ventas o reduciendo los gastos. Y hay otro avance tecnológico que puede facilitar el futuro a las pymes apostando tanto por las ventas como por la reducción de los gastos. Gracias al internet of things (IoT) o internet de las cosas (IdC), el pequeño y mediano empresario puede controlar más sus gastos prestando atención, entre otros aspectos, a los consumos energéticos. Pero el IoT también puede servir para aumentar ventas centrándose en otro tipo de datos. «Por ejemplo, podemos usar un sensor de temperatura o de control de apertura de puertas de una cámara frigorífica o de conteo de personas, que tiene un precio muy razonable, y optimizar así el negocio. Incluso es posible hacer mapas de calor para ver por dónde se mueven las personas dentro de la tienda, algo que puede interesarme para saber en qué pasillo debo ubicar los productos que quiero vender antes», explica Josep Navarro.
Es así, evolucionando hacia empresas data driven, como las pymes pueden innovar en su funcionamiento y mejorar sus cuentas a partir de los datos. «Si todo lo basas en el precio puede funcionar, pero no siempre es la estrategia más acertada. Tanto el big data como el IoT son buenos aliados para el futuro de las pymes», señala el profesor Navarro.
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