Gamco, cómo ordenar los datos para que las empresas medianas sean más rentables con inteligencia artificial

Durante mucho tiempo se ha considerado que sólo las grandes corporaciones podían acceder a las últimas tecnologías. Se pensaba que cualquier avance estaba únicamente al alcance de unos pocos que podían acometer grandes inversiones en sistemas y se asumía que llegaría mucho más tarde a los demás. 

La startup española de inteligencia artificial Gamco, que ofrece servicios a empresas en su plataforma sin necesidad de inversiones en los sistemas actuales de sus clientes, quiere demostrar que esto no es así. La compañía defiende que, aunque no todas las empresas pueden pagar la factura de una gran consultora, eso no significa que la tecnología les esté vedada.

Para ello, Gamco ha puesto mucho esfuerzo en desarrollar un servicio basado en el aprendizaje automático al alcance de la clase media de las empresas españolas y que permite predecir problemas en los pagos de los clientes y el potencial de venta y cómo materializar este potencial (producto, servicio, promociones, etc.).

"Se trata de distinguir entre dos problemas diferentes: el problema de negocio, que es el que nuestros algoritmos solucionan, y el problema del acceso a la tecnología, que Gamco soluciona a través de un servicio externo aprovechando la conectividad y sin interferir en los sistemas actuales de sus clientes", comenta Fernando Pavón, consejero delegado de Gamco.

En declaraciones a D+I, Pavón resalta que la IA facilita a las empresas medianas la capacidad de extraer de los datos hechos relevantes para el negocio y actuar conforme a ellos. Todo ello alineándose con los objetivos concretos de la empresa en cada momento y "siempre trabajando de una manera automática y actualizada".

Ventajas de la IA

Esto ofrece tres ventajas a la compañía: se aprende de manera continua de los datos que se van conociendo, se obtiene información relevante y actualizada y se actúa para maximizar los objetivos del negocio (aumentar el margen, asegurar la calidad de productos y servicios a los clientes, minimizar los costes de operación, etc.).

En este sentido, detalla que la IA y, en concreto, el aprendizaje automático permiten a las empresas medianas organizar los datos, que en la mayoría de ocasiones están dispersos en diferentes sistemas y aplicaciones, poco disponibles a los usuarios que los necesitan y no actualizados.

"Lo anterior no es más que digitalizar la mediana empresa, organizando la información, haciéndola disponible a los usuarios y sistemas que la necesitan, en el momento oportuno y con la máxima seguridad", incide.

Una vez llegado a este momento se puede explotar el conocimiento relevante para el negocio de manera automática usando las capacidades de la IA, lo que para una mediana empresa se puede resumir en dos aspectos. Por un lado, permite la predicción, por ejemplo, de la demanda o del tiempo que se va a tardar en servir un pedido, así como el mantenimiento predictivo de instalaciones.

Equipo de Gamco Gamco

Por otro, facilita detección de patrones de comportamiento para identificar clientes que pueden generar más negocio o aquellos que pueden suponer un riesgo, por ejemplo, de abandono de los productos y servicios o de impago.

Pavón incide en que la IA permite fusionar información muy heterogénea, así como responder rápidamente y de manera automática a cambios en el negocio y en los clientes, "porque esos cambios vendrán reflejados en los nuevos datos que se están obteniendo".

Además, se puede ajustar la solución software perfectamente a la realidad particular de cada cliente en toda su complejidad, ayudando a liberar el talento propio para realizar labores que el sistema automático no puede realizar y el humano no tenía tiempo de realizarlo. De esta manera, puede ser un "asistente fantástico" a los equipos de las medianas empresas, que suelen estar muy limitadas por los recursos humanos.

"En resumen, la IA dota a las empresas de una herramienta muy potente para solucionar problemas complejos, respondiendo a las necesidades del negocio y a la vez optimizando y mejorando los servicios y productos que ofrecen a los clientes", remarca el consejero delegado de Gamco.

Obstáculos para su implantación

Por otro lado, Pavón identifica tres obstáculos principales que hacen que las empresas medianas no estén usando esta tecnología: no tener disponible los datos necesarios, no tener acceso a la tecnología y no disponer de las capacidades para implantar esa tecnología en la empresa. 

Para conseguir superar estos obstáculos y que estas compañías usen más la IA lo primero es darles confianza de que esta tecnología existe, es asequible y no sólo está pensada para las grandes corporaciones o aquellas que generan millones de datos todos los días. 

Para lograr esa confianza, una herramienta puede ser presentar casos de uso de clientes, a ser posible nacionales y de empresas medianas y no los llevados a cabo por las grandes compañías internacionales, ya que estos no son los que llevarán a la mediana empresa nacional a implantar y probar soluciones basadas en el aprendizaje automático.

En su opinión, quizás la mejor herramienta para promover el uso y aprovechamiento de estas tecnologías son las pruebas de concepto (POC, por sus siglas en inglés), mediante las cuales la mediana empresa, de una manera rápida y medible, pueda evaluar el impacto real de la IA y el aprendizaje automático en sus problemas y necesidades concretas. "Con la ventaja de que esta POC será muy fácilmente escalable. Ya se habrá hecho lo más difícil: aprender con los datos concretos de la empresa", añade. 

Papel pionero de Gamco

En este contexto, Pavón destaca que Gamco ha sido pionera en llevar soluciones software basadas en la IA a grandes empresas del sector del gran consumo y de la banca. Ahora quiere usar esta experiencia para ayudar a la mediana empresa a resolver los problemas que tiene, especialmente a la hora de prever problemas de pagos de sus clientes y de desarrollar el negocio con sus clientes actuales o ayudando a captar clientes de gran valor.

Para ello, ofrece servicios en formato de pago mensual, "muy accesibles a la mediana empresa", que aportan digitalización, disponibilidad y seguridad de los procesos y datos actuales; servicios de predicción de problemas de pago de los clientes, mediante la solución ARM (Advanced Risk Management); y servicios de optimización comercial, mediante la solución SAIL (Sales Artificial Intelligence Launch).

Gamco quiere dirigirse a un ámbito mucho más extenso que a las grandes corporaciones. Para ello, lo primero es realizar una labor de educación, enseñando que esta tecnología existe y se puede aplicar a una mayoría de negocios actuales, que se enfrentan a problemas irresolubles con las herramientas "tradicionales" o que se pueden solucionar, pero solo con costes muy importantes.

Con este objetivo, ha renovado completamente su página web, potenciando la conexión con sus clientes y todas aquellas empresas que puedan beneficiarse de la IA. Además, apuesta "muy fuerte" por ofrecer soluciones concretas, de despliegue rápido y con costes muy asumibles para el desarrollo de negocio (SAIL) y la predicción de impagos por otro (ARM).

Por otro lado, está desarrollando una estrategia para ayudar a empresas que se pueden llegar a beneficiar en un futuro próximo de las enormes ventajas de la IA, en etapas previas de digitalización y gestión del dato. Para ello, las ayuda a mantener toda la información relevante de la compañía en entornos seguros y a la vez accesibles y fácilmente operables por todos los usuarios que lo necesiten independientemente de su nivel de "conocimientos informáticos".

Asimismo, tampoco olvidan su vocación de adaptarse a cada uno de los problemas concretos de sus clientes, permitiendo el ajuste de sus soluciones a las necesidades particulares de cada cliente y la facilidad de escalarlas tanto en funcionalidad como en capacidades de almacenamiento, comunicaciones o computación.

Respecto a los orígenes de Gamco, Pavón explica que surgió primero de un conocimiento profundo de la IA y de la experiencia en aplicarlo a clientes concretos, con necesidades complejas y en sectores tan dispares como el control industrial, la seguridad y las telecomunicaciones.

"A partir de ahí nos dimos cuenta de que la IA proporcionaba herramientas muy potentes, que eran desconocidas en España, fuera de los ámbitos de investigación, y que permitían desarrollar aplicaciones que se integraran fácilmente con los sistemas y procesos actuales de las empresas, con un retorno muy importante y en muy poco tiempo", remarca.