Este fin de semana he tenido el privilegio de correr el maratón de Boston. Y como uno no viaja hasta Massachusetts todos los días, aproveché el lunes por la mañana, con las piernas aún protestando, para darme una vuelta por el MIT Museum. Estaba en Cambridge, tenía tiempo, y llevo años con la espinita de ver cómo cuentan en casa los del MIT lo que está pasando con la inteligencia artificial.

Y mira, fui buscando robots y salí pensando en mis hojas de Excel.

Porque entre todas las secciones de la exposición sobre IA —que las hay para aburrir, desde pacientes virtuales para enseñar empatía a médicos hasta publicidad hiperpersonalizada— hubo un panel que me paró en seco. Un panel pequeño, de madera oscura, con una etiqueta blanca dibujada en la esquina superior. Título: Pricing items. Y el texto, traducido: “Las empresas de venta minorista están usando la IA para fijar precios óptimos para sus productos. En algunos casos, los precios incluso se adaptan al consumidor individual.”

Dos frases. Ni una más. Y sin embargo, ahí está condensado prácticamente todo el trabajo que hago cada semana para mis clientes.

El precio ya no es un número, es una decisión viva

Quien me lee sabe que buena parte de lo que hago con empresas  gira en torno a lo mismo: construir modelos de coste por hora, repartir costes fijos entre líneas de negocio, aplicar escandallos, y acabar fijando un precio que tenga sentido. Un precio que cubra, que margine, y que el mercado acepte.

Hasta aquí, esto es contabilidad analítica de toda la vida. Lo que hacía mi abuelo con lápiz, lo hacemos nosotros con Excel. Mismo oficio, mejores herramientas.

Pero lo que decía el panel del MIT es otra cosa. Va un paso más allá. Dice que el precio óptimo ya no se calcula una vez al trimestre en una reunión, sino que se recalcula continuamente, en función de la demanda, del inventario, del competidor, del día de la semana, del clima — y en algunos casos, hasta del perfil del comprador concreto que tienes delante de la pantalla.

Amazon lleva años haciendo esto. Cambian el precio de un producto decenas de veces al día. Y no es magia: es un algoritmo que cruza datos y decide, en milisegundos, a cuánto vender ese tornillo o esa caja de tijeras para maximizar el beneficio esperado.

¿Y esto para cuándo en la pyme española?

Aquí viene la pregunta incómoda. Porque una cosa es Walmart, y otra cosa es un almacén de hierro en Linares o un distribuidor de ferretería en Coruña. ¿Tiene sentido hablar de pricing dinámico con IA cuando todavía hay empresas que actualizan su tarifa una vez al año en un PDF?

Mi respuesta, después de ver ese panel y pensarlo durante todo el vuelo de vuelta: sí, pero no como te lo venden.

No hace falta un algoritmo de deep learning para empezar. Hace falta tener los datos. Punto. Saber qué cuesta cada referencia, cuánto rota, qué margen deja, qué competidores la ofrecen y a qué precio. Si tienes eso —y te sorprendería la cantidad de pymes que no lo tienen ordenado— la IA es el siguiente escalón, no el primero.

De hecho, la parte de la exposición que más me hizo reflexionar fue la segunda: Strategy in advertising. Anunciantes que usan IA para dirigir su publicidad a la audiencia más receptiva. Esto, aplicado a una pyme vendiendo en Amazon, no es ciencia ficción: es exactamente lo que estamos haciendo ya con las campañas de Sponsored Products. Pujas ajustadas por palabra clave, presupuestos que se reasignan solos hacia los productos que convierten, listados optimizados en función del comportamiento real del comprador.

La ventaja competitiva ya no es el precio más bajo

Esto es lo que me llevo del MIT Museum. Durante décadas, competir en retail ha sido competir en precio. El más barato gana. Pero cuando todo el mundo tiene acceso a las mismas herramientas de IA para fijar precios, el precio deja de ser una ventaja: se convierte en una higiene mínima.

La ventaja real va a estar en otro lado. En conocer al cliente mejor. En tener datos más limpios. En tener procesos que permitan reaccionar en días, no en trimestres. Y sobre todo —y esto es muy de mi cosecha— en tener a alguien dentro de la empresa que entienda qué diablos está haciendo el algoritmo y por qué.

Porque delegar el precio a una caja negra sin saber qué hay dentro es una forma elegante de arruinarse despacio.

Volví a Madrid con agujetas, una medalla, y la sensación de que lo que hacemos aquí e no está tan lejos de lo que cuentan en Cambridge. Solo que allí lo enseñan en un museo, y aquí lo hacemos con Excel entre factura y factura.

Y mira, a mí eso me gusta.