El sueño americano. ¿Cómo la inteligencia artificial ayuda a la pequeña empresa?

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Resumen

El 26 de septiembre de 2019 tuvo lugar en la Fundación Rafael del Pino la conferencia de Karen G. Mills, Senior Fellow en la Harvard Business School, ex miembro del Gabinete del presidente Barack Obama, titulada “El sueño americano: ¿cómo la inteligencia artificial ayuda a la pequeña y mediana empresa?”. En su intervención, Mills quiso abordar dos asuntos, que están relacionados. El primero de ellos es la inteligencia artificial. Mucha gente piensa que la primera forma en que nos afectará la inteligencia artificial son los coches autónomos. Esto, sin embargo, todavía pertenece a un futuro lejano. En cambio, el impacto de la inteligencia artificial sobre la banca y, en particular, en la actividad bancaria relacionada con las pequeñas empresas se va a producir mucho más pronto. De aquí a dieciocho meses o, como mucho, dos años podrá apreciarse su efecto en la banca para pequeñas empresas y consumidores. La otra cosa de la que quiero hablar es de la importancia de las pequeñas empresas y del impacto que tendrá la inteligencia artificial en ellas. Por ambos motivos escribió su libro Fintech, Small Business & the American Dream: How Technology Is Transforming Lending and Shaping a New Era of Small Business Opportunity. La razón de hacerlo se produjo hace diez años, cuando trabajaba en la administración de Barack Obama como responsable de las pequeñas empresas. Una de las cosas que hacía difícil este trabajo era el momento en que había que llevarlo a cabo. Acepté el puesto en el primer trimestre de 2009, cuando se inició la recesión provocada por la crisis financiera. La crisis afectó mucho más a las pymes que a las grandes empresas, por lo que la destrucción de empleo fue mucho más intensa en ellas. La causa de este comportamiento diferente estriba en que, en las crisis financieras, las empresas que más sufren son aquellas más dependientes del crédito. Este es el caso de las pequeñas empresas. Por eso, desde la Casa Blanca había que hacer algo para conseguir que las pequeñas empresas volvieran a tener acceso al crédito. Para ello, se creó un sistema de garantía crediticia para este tipo de compañías, que cubría el 90% del préstamo. El impacto de esta medida fue inmediato. Más de mil bancos en menos de seis meses volvieron a prestar a las pequeñas empresas. Esto le enseño el grado tan enorme de dependencia del crédito que tenían estas compañías, así como el impacto que se puede generar si se consigue que haya disponibilidad de crédito para ellas. Hoy en día, la importancia de esta cuestión se aprecia perfectamente si se tiene en cuenta que la mitad de la gente en Estados Unidos, y el 70% en España, trabaja para una pequeña empresa. A pesar de ello, los gobiernos y los economistas no han prestado suficiente atención a las pequeñas empresas. Esto se debe a que los gobiernos y los economistas piensan primero en los consumidores. Después lo hacen en la inversión en equipos, que la realiza mayoritariamente la gran empresa. Luego piensan en el gasto público. Por ello, la mayoría de los grandes modelos macroeconómicos tienden a ignorar a las pequeñas empresas. Por eso hay que recordar que las pequeñas empresas en España aportan el 70% del empleo y el 90% del PIB. Otra cuestión que hay que tener en cuenta respecto a las pequeñas empresas es que, cuando nos referimos a ellas, no estamos hablando de Silicon Valley. De lo que estamos hablando es de esos pequeños negocios que forman parte de la vida diaria de la gente. En Estados Unidos hay treinta millones de pequeñas empresas, de las cuales veinticuatro millones no tienen empleados. Ese último segmento, además, está creciendo debido a la ‘gig economy’, o economía de los pequeños encargos. La mayoría del resto de negocios son, por ejemplo, cafés, tintorerías, etc. Hay un segmento en particular que es importante, que es el de las pequeñas empresas que actúan como proveedores de otras compañías. Este es un segmento al que es preciso prestar una atención particular porque es un segmento que necesita capital para poder gestionar su negocio. ¿Cuál es el problema? Que la banca no ha cambiado en los últimos cincuenta o cien años. Una pequeña empresa que demande un crédito necesita aportar una pila de papeles, que el banco revisa exhaustivamente. Pero, como no pueden ver dentro de las empresas, suele pedir garantías personales para poder conceder el préstamo, ya que, si no pueden ver dentro de las empresas, no pueden saber cómo hacen dinero las pequeñas empresas. A este problema se le conoce como opacidad informativa. La tecnología, sin embargo, ayuda a resolverlo porque, a través del big data, etc., permite a los bancos ver dentro de las pequeñas empresas. La segunda causa de fricción que dificulta la financiación de las pequeñas empresas es el retraso en el proceso de concesión de créditos, debido al tiempo que se necesita para analizar multitud de negocios todos ellos pertenecientes a sectores diferentes. La utilización del big data puede ser de gran ayuda, ya que aportaría al banco información sobre cientos de negocios del mismo sector que el demandante del crédito y le permitiría saber si lo hace igual, mejor o peor que los demás. Por tanto, el big data, el machine learning y la inteligencia artificial pueden eliminar las barreras que dificultan el proceso de concesión de préstamos y, en consecuencia, acortarlo. La innovación, en el campo de la tecnología, empieza muy despacio. Luego se acelera y se alcanza la madurez, pero viene alguien que introduce una nueva disrupción y la aceleración continúa. En el caso de la banca, las primeras empresas de Fintech aparecieron en 2010. En 2014 parecía que se iban a comer el mundo y que los bancos estaban condenados a la desaparición porque parecían incapaces de cambiar. Los bancos, sin embargo, tienen grandes activos que pueden movilizar contra estos nuevos disruptores. En particular, cuentan con dos grandes activos que han demostrado ser muy importantes. El primero es su clientela. El ‘fintech’ ha pasado mucho tiempo tratando de captar clientes que confíen en esas empresas a la hora de pedir un crédito. El segundo activo es el dinero. Los bancos tienen depósitos a bajo coste que utilizan para prestar dinero. El Fintech, en cambio, obtiene el dinero de los ‘hedge funds’, pero ese dinero es mucho más caro. Así es que las primeras empresas de Fintech tuvieron problemas de financiación y se vieron obligadas a retroceder. De repente, sin embargo, el mundo se transformó con la entrada en el sector de las grandes tecnológicas, como Amazon, que se convirtieron en prestamistas de las pequeñas empresas. Entonces, la banca despertó y empezó a invertir en tecnología. ¿Quién va a ganar? ¿Quién va a resultar perdedor? Los grandes bancos, las grandes empresas de tarjetas de crédito, las grandes empresas tecnológicas, las compañías de Fintech y las empresas de infraestructuras tecnológicas de medios de pago son los cuatro grupos de actores en este mercado. Este es el entorno, pero todavía no sabemos quiénes serán los ganadores. Esta transformación está teniendo lugar en estos mismos momentos. Sucede a través de las APIs (interfaz de programación de aplicaciones, por sus siglas en inglés), que extraen los datos de las cuentas bancarias, así como la información de las tarjetas de crédito. Esta información la reúnen en una caja negra en la cual los algoritmos pueden crear inteligencia que permiten la transformación de la visión que ofrece una empresa. A partir de ella, quienes prestan pueden ver inmediatamente en sus pantallas el gráfico que refleja cuál es la solvencia de un demandante de crédito. Esta representación gráfica también puede emplearse en las pequeñas empresas, por ejemplo, para predecir el flujo de caja. Esto es lo que denomina la utopía de las pequeñas empresas. En este caso, el sistema utiliza la misma información que los bancos, pero para ver cómo va a ser el flujo de caja. Esto permite a las empresas conocer con antelación si van a necesitar un crédito y conseguir la aprobación anticipada del mismo por parte del banco. Al compartir la información, el banco, a su vez, sabe si la empresa va a necesitar ese crédito en dos semanas porque puede ver la proyección del flujo de caja. Esto va a suponer un gran cambio para las pequeñas empresas, porque podrán evitar crisis derivadas de falta de liquidez en un momento determinado. Ahora bien, esto también tiene un lado oscuro. Se trata de que sucedería si en el historial crediticio de una empresa o una persona, que está guardado en la caja negra, hay un error. En ese caso, habría que corregirlo, como se hace ahora si uno detecta un error en su cuenta o en los cargos de su tarjeta de crédito. Pero ¿qué pasa si ese error está en el algoritmo? Además, si el algoritmo está bloqueado para que no puedan acceder terceros a él, ¿dónde van a conseguir los reguladores la experiencia necesaria para hacer su trabajo? Por ejemplo, ¿cómo van a conocer la forma en que la máquina toma sus decisiones? ¿Cómo van a saber si no hay sesgos en los datos? Por último, ¿quién es el propietario de los datos? En Europa, el dueño de los datos es el cliente. Esta es una de las cuestiones fundamentales para determinar la evolución futura del Fintech y la banca, porque será necesario que los clientes den permiso a los bancos para utilizar esos datos con el fin de éstos puedan ofrecerles mejores servicios. En Estados Unidos, en cambio, las cosas no son tan claras. Hay siete reguladores federales, más otros dos en cada uno de los cincuenta estados, que pueden actuar en esta cuestión. Y no son capaces de ponerse de acuerdo, con lo cual, no se está avanzando en la regulación. Para tratar de averiguar por dónde van a ir las cosas en el futuro hay que hacerse tres preguntas. La primera de ellas es quién tiene los clientes. Quien los tiene son los grandes bancos, los pequeños, las empresas de tarjetas de crédito y las grandes tecnológicas. La segunda pregunta es quién aporta el capital. Ahí los bancos tienen una ventaja, que es que consiguen el capital de forma más barata a través de los depósitos de los clientes. Y la tercera pregunta es quién tiene la mejor tecnología. Hay muchas tecnologías, pero las claves residen en quién tiene la mejor estructura; quién entiende mejor los algoritmos, la inteligencia artificial, y quien consigue los mejores clientes. Y aquí los mejores son las grandes tecnológicas. Por tanto, ¿qué va a ocurrir? Primero, que la tecnología va a transformar el crédito a las pequeñas empresas de aquí a dos o cuatro años. Segundo, que los ganadores serán los bancos y las grandes tecnológicas porque operan con costes más bajos, porque se van a centrar en productos específicos para las pequeñas empresas y porque van a crear una relación crediticia. Esto se producirá porque habrá más prestatarios solventes que consigan un crédito, porque mejorará la experiencia del cliente, y porque se evitarán situaciones de falta de liquidez. Tercero y último, la regulación financiera respecto a la propiedad de los datos determinará el éxito del Fintech como industria. Pero hoy los reguladores no están preparados para lidiar con los monopolios de empresa como Amazon, Paypal o Square.