Dónde encaja la IA en la cuenta de resultados de un fabricante

Casi todo lo que se escribe sobre la IA en la industria trata de la planta de producción: sistemas de visión, mantenimiento predictivo, planificación. La oportunidad menos vistosa llega cuando el producto ya ha salido de fábrica, en las horas que un fabricante dedica a ayudar a otros a instalarlo y repararlo. Ahí es donde está el margen.

El servicio es la parte más rentable del negocio

Dos de las grandes consultoras han publicado la diferencia entre lo que los fabricantes ganan con los equipos nuevos y lo que ganan con el servicio posterior a la venta. Miden márgenes distintos sobre muestras distintas, de modo que los dos paneles siguientes no pueden compararse entre sí. Cada uno compara el servicio con los equipos nuevos dentro de un mismo estudio.

La valoración de McKinsey de 2023 es más tajante: los márgenes de los servicios posventa son casi siempre, como mínimo, el doble de los márgenes de las unidades nuevas. Bain constató que el servicio ya suponía el 22 % de los ingresos en su muestra y que había crecido un 9 % anual entre 2010 y 2013, frente al 5 % de los equipos.

Para un fabricante que vende a través de distribuidores e instaladores, buena parte del «servicio» no es ningún contrato. Es la línea de asistencia técnica, el técnico de campo que resuelve lo que el instalador no pudo y la reclamación de garantía cuando un producto se configuró mal. Esos costes salen directamente de ese margen.

Dónde se sitúa el soporte técnico en la cuenta de resultados

Siete partidas, en tres bloques de la cuenta. En dos de ellas, una guía hace algo por sí misma. En las otras cinco, el efecto depende de lo que hagan después los instaladores.

Para qué sirve realmente la IA en este terreno

La mejor evidencia sobre la IA en el trabajo de soporte procede de un estudio con 5.179 agentes de atención al cliente de una misma empresa, publicado por el National Bureau of Economic Research de Estados Unidos. En el documento de trabajo, un asistente de IA generativa aumentó el número de incidencias resueltas por hora un 14 % de media. El efecto se concentró en el personal novel y menos cualificado, que mejoró un 34 %, con un impacto mínimo en los más experimentados. Se trataba de un asistente generativo que ayudaba a los agentes de una empresa de software, no de una guía que responde a instaladores.

Es la misma función que cumple una guía en una red de instaladores: el instalador que nunca ha montado este modelo recibe la respuesta que daría su mejor ingeniero.

La estimación de McKinsey de 2023, según la cual la IA generativa podría elevar la productividad de la atención al cliente en una cuantía equivalente a entre el 30 y el 45 % de los costes de la función, es una estimación basada en un modelo, no una medición. Es un techo con el que razonar, no una cifra para incluir en un presupuesto.

Lo que sigue necesitando personas

La IA no arregla un producto que falla en campo, no redacta la documentación que usted no tiene ni sustituye al ingeniero que diagnostica la avería que nadie había visto antes. En productos regulados y críticos para la seguridad, una IA que improvisa una respuesta es un riesgo, no un ahorro; el artículo complementario sobre IA determinista y generativa explica por qué.

La pregunta útil para un consejero delegado es más concreta que «cuál es nuestra estrategia de IA». Es esta: ¿cuántas horas al año dedica nuestra gente a repetir lo que ya dicen nuestros manuales, y a qué las dedicaría si no? El desglose de costes muestra cómo poner cifra a esas horas.