Si te deben dinero, puedes echarte a temblar. El impacto que tiene la morosidad en las pymes españolas sitúa este problema como una de las mayores amenazas a las que se enfrentan estas empresas. De acuerdo a un reciente estudio, hasta 25.000 compañías abandonaron su actividad por el retraso en el pago de facturas de sus clientes. La preocupación ante esta situación sería menor si fuera un fenómeno aislado, pero no lo es: en los últimos 10 años, se estima que fueron 500.000 los negocios que echaron el cierre por este motivo.
En 2015, se estimaba que el 25% ponía fin a su trabajo porque le debían dinero y el 55% reconocía haber tenido problemas en el último año. De acuerdo a datos de axesor al menos una de cada cinco empresas cerradas durante la crisis era perfectamente viable y se vio obligada a cerrar por un problema de liquidez.
Con un periodo de pago de facturas en un promedio superior al que marca la ley —61 días en la empresa pública, cuando la ley establece un máximo de 30 y 71 en la privada, donde no deberían pasar de los dos meses—, el pequeño empresario se ve obligado a estudiar detenidamente a quién le deja a deber para garantizar la viabilidad de su negocio.
Y es que, en la práctica, la inmensa mayoría de operaciones comerciales son a crédito. Un problema de estas dimensiones termina teniendo su coste: la gestión de crédito comercial que realizan las empresas puede equivaler hasta el 1% de su facturación, un precio que la mayoría de compañías no son conscientes de estar pagando.
La gestión del riesgo, como tantos otros sectores, ha experimentado una transformación gracias a la digitalización. La cantidad de información que puede recogerse de clientes morosos permiten elaborar informes de riesgo en los que a cada persona, física o jurídica, puede atribuírsele una puntuación. De esta forma se obtiene una orientación de la capacidad de impago de cada uno de ellos. Y en este momento es cuando entran en juego el big data y la inteligencia artificial.
La explosión de la primera de ellas es fruto de la revolución de la información que supone internet y viene incrementada por el desarrollo de nuevas tecnologías. El volumen de datos que trae consigo la digitalización no tiene parangón: el 90% de toda la información disponible en el mundo se ha generado en los últimos dos años. El problema es qué hacer con todo esto, ya que, a día de hoy, apenas analizamos el 1% de ellos. El papel de la inteligencia artificial en este punto es fundamental, ya que, gracias a algoritmos de machine learning —la rama de esta tecnología que permite a las máquinas aprender de su propio trabajo—, es posible establecer parámetros para detectar patrones en la información que transmitan un mensaje que sea de utilidad más allá de figurar como una gota más en un océano informativo. Como, por ejemplo, el riesgo que hay de que un potencial cliente vaya a pagarnos a tiempo.
Los proyectos más recientes que han abordado el problema mediante esta tecnología han revelado un nivel de acierto en los modelos de seguimiento del riesgo de crédito considerablemente superior al obtenido utilizando técnicas tradicionales. La inteligencia artificial ha incrementado su eficacia entre un 25% y un 50% en estos términos, alcanzando el 90% de acierto gracias a la automatización del proceso.
En el caso de las empresas de recobro, aquellas que han adoptado una estrategia de analítica de datos por medio de inteligencia artificial han aumentado sus ingresos un 30% y han conseguido ahorrar un 25% de sus costes operativos. Algunos estudios incluso cifran el crecimiento del negocio por encima del 15%.
Para alcanzar estos resultados y afrontar una nueva manera de realizar su trabajo de una forma considerablemente más eficiente, el primer paso que debe dar cualquier compañía es el de potenciar las habilidades digitales necesarias entre sus empleados. Pero no es una tarea sencilla. La escasez de talento digital es uno de los grandes problemas que encuentran las empresas a la hora de afrontar su transformación. Un informe presentado durante el último foro de Davos destacaba que la mitad de los CEOs a nivel mundial —la cifra aumenta hasta el 63% si hablamos de España — están preocupados por la dificultad de encontrar perfiles expertos en digitalización.
La situación no presenta demasiados cambios si nos centramos en la gestión del riesgo: dos de cada tres directivos de banca, seguros y mercados de capital considera que la carencia de competencias digitales limita la efectividad de su operativa, según un estudio sobre gestión de riesgo realizado a nivel global.
Otra cuestión que cobra especial relevancia con la digitalización de la sociedad es la ciberseguridad. El carro de la transformación al que deben subirse las empresas si no quieren terminar extinguidas —el impacto es tan inmediato que el 50% de las empresas españolas asegura haber percibido los resultados de sus primeras estrategias— no podía traer solo ventajas: tenía que haber algún dolor de cabeza. El malware es cada vez más avanzado y utiliza técnicas de inteligencia artificial para atacar los sistemas de las compañías de forma masiva y automatizada.
Afortunadamente, la respuesta que pueden dar las empresas a esta amenaza gana solidez a medida que avanza la tecnología. Las empresas de ciberseguridad también recurren al aprendizaje automático —el 87% de los profesionales del sector en EE UU ya utiliza inteligencia artificial en sus empresas, de acuerdo a un informe reciente— y las compañías apuestan por soluciones en la nube —el 90% de las organizaciones a nivel global utilizan al menos una plataforma cloud—, que garantizan un mayor control de accesos, permiten conexiones de punto a punto y cuyos centros de datos cuentan con una mayor seguridad.
Con todo, la aplicación de inteligencia artificial en el análisis de grandes cantidades de datos —una constante en los ámbitos más diversos— está definiendo un nuevo modelo en la gestión del riesgo de crédito que proveerá a las empresas de mecanismos eficientes para prevenir problemas con futuros impagos.
Javier Cortés es periodista especializado en nuevas tecnologías. Graduado en Filología Hispánica por la Universidad Complutense, escribe en EL PAÍS RETINA sobre transformación digital, innovación y talento.