El 84,5% de las decisiones empresariales complejas en grandes empresas españolas se toman principalmente a partir de la experiencia y el criterio de los equipos, o con el apoyo de herramientas básicas como hojas de cálculo, reglas fijas y analítica tradicional. Es una de las conclusiones del I Barómetro de la Optimización Matemática en España y Portugal, elaborado por DECIDE | Linkroad en colaboración con Gurobi, cuyo primer avance se presentó en mayo en Madrid.
El estudio se centra en el segmento de empresas que aún no ha adoptado la IA prescriptiva, la tecnología que permite no solo predecir escenarios, sino identificar la mejor decisión posible entre múltiples alternativas considerando variables y restricciones operativas complejas.
Entre las grandes empresas españolas que actualmente no utilizan IA prescriptiva, el 95% reconoce que tendría algún impacto positivo en su ROI. De ese porcentaje, el 46% lo califica de moderado o significativo, y solo el 5% considera que no tendría ningún efecto relevante.
«Muchas empresas ya saben que la optimización matemática funciona, saben que tiene impacto y, en algunos casos, ya saben dónde aplicarla. Lo que falta no es visión, es ejecución. Y eso tiene solución con el enfoque correcto», afirma Daniel Herrero, Global Capability Lead – Decision Intelligence en Linkroad.
Sobre las barreras, la principal es la priorización estratégica, señalada por el 19% de las empresas que no la utilizan. Le siguen, con un 16% cada una, el hecho de que la tecnología no se haya planteado hasta ahora y la falta de talento interno especializado. A continuación aparecen la complejidad percibida de la solución (14%), la dificultad para justificar el ROI ante dirección o inversores (13%) y la falta de conocimiento sobre qué es o cómo funciona (11%). La falta de presupuesto es el último freno, señalado solo por el 10%.
«Este ranking de barreras es muy revelador. La inversión no es el problema principal. El problema es la agenda, el conocimiento y la capacidad interna», añade Herrero.
Preguntadas sobre qué necesitarían para dar el paso, la respuesta más citada (26%) es empezar con un piloto de bajo riesgo que permita ver resultados concretos sin comprometer recursos ni procesos críticos. Le siguen, con un 19% cada una, que la solución no requiera un equipo técnico interno especializado y que se integre con los sistemas actuales sin grandes cambios. El impulso desde la dirección y la cuantificación clara del impacto económico se sitúan en el 18% cada uno.
En cuanto a los recursos que ayudarían a comprender el valor de la tecnología, las demostraciones de producto son el más valorado (38%), seguidas de las calculadoras de ROI (37%) y los casos de éxito del mismo sector (31%).
«La adopción no se acelera con más teoría, sino con evidencia. Cuando una empresa ve un caso aplicado a su realidad, entiende el impacto económico y cuenta con un equipo que le acompaña en la implementación, el salto de la exploración a la acción es mucho más natural», señala Begoña López Piedra, CMO de DECIDE | Linkroad.
Sobre el futuro, el 57% de las empresas que no utiliza actualmente IA prescriptiva le otorga un papel exploratorio o experimental en un horizonte de dos a tres años. El 28% la ve como un posible apoyo puntual en decisiones concretas y el 15% considera que no encaja en su modelo operativo.
«La optimización matemática ya impulsa decisiones de alto impacto en múltiples sectores. Y el camino más natural para que las organizaciones la incorporen comienza con un piloto bien diseñado: un problema real, métricas claras y el respaldo del equipo directivo», concluye Duke Perrucci, CEO de Gurobi.
La investigación fue realizada por Censuswide entre una muestra de 300 directivos en España de empresas de más de 1.000 empleados y con facturación mínima de 100 millones de euros, entre el 16 y el 26 de febrero de 2026. El estudio incluye también una muestra independiente de 100 directivos en Portugal.
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