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Predecir si las empresas tendrán éxito o no es crucial para guiar las decisiones de inversión y diseñar políticas económicas efectivas. Sin embargo, las investigaciones anteriores sobre empresas de alto crecimiento, las empresas que se cree que son clave para impulsar el desarrollo económico, ha mostrado una precisión predictiva baja, lo que sugiere que el crecimiento puede ser en gran medida aleatorio. ¿Esta suposición aún se mantiene en la era de la IA, en la que ahora están disponibles grandes cantidades de datos y métodos analíticos avanzados? ¿Pueden las técnicas de IA superar las dificultades para predecir empresas de alto crecimiento? Estas preguntas se plantearon en un capítulo I en coautoría en el Manual de Gruyter de emprendimiento de las PYME, que revisó las contribuciones científicas sobre la predicción del crecimiento de la empresa con métodos de IA.
Según la definición de Eurostat-OCD (Organización para la Cooperación y Desarrollo Económico), las empresas de alto crecimiento son empresas con al menos 10 empleados en el período de crecimiento inicial y “crecimiento promedio anualizado superior al 20% anual, durante un período de tres años”. El crecimiento puede medirse por el número de empleados de la empresa o por su facturación. Un subconjunto de empresas de alto crecimiento, conocidas como “gacelas”, son empresas jóvenes, típicamente nuevas empresas, que tienen hasta cinco años y experimentan un crecimiento rápido.
Las empresas de alto crecimiento impulsan el desarrollo, la innovación y la creación de empleo. La identificación de empresas con potencial de alto crecimiento permite a los inversores, incubadoras de nueva creación, aceleradores, grandes empresas y formuladores de políticas detectar oportunidades potenciales de inversión, asociaciones estratégicas y asignación de recursos en una etapa temprana. El pronóstico de los resultados para las nuevas empresas es más desafiante que hacerlo para las grandes empresas debido a datos históricos limitados, alta incertidumbre y dependencia de factores cualitativos como la experiencia del fundador y el ajuste del mercado.
¿Qué tan aleatorio es el crecimiento firme?
El pronóstico de crecimiento preciso es especialmente crucial dada la alta tasa de falla de las nuevas empresas. Una de cada cinco nuevas empresas fallan en su primer año, y dos tercios fallan en 10 años. Algunas nuevas empresas también pueden contribuir significativamente a la creación de empleo: la investigación que analiza los datos de las empresas españolas y rusas entre 2010 y 2018 ha demostrado que, si bien “Gazelles” representaba solo alrededor del 1% –2% de todas las empresas en ambos países, fueron responsables de aproximadamente el 14% del crecimiento del empleo en Rusia y el 9% en España.
Las empresas de alto crecimiento se “ampliamente consideradas esenciales para estimular el crecimiento económico y el empleo”, pero son difíciles de identificar. Las partes interesadas necesitan predicciones de crecimiento precisas para ayudar a optimizar la toma de decisiones y minimizar los riesgos al identificar a las empresas con el mayor potencial de éxito.
En un esfuerzo por comprender por qué algunas empresas crecen más rápido que otras, los investigadores han investigado varios factores, incluida la personalidad de los empresarios, la estrategia competitiva, los recursos disponibles, las condiciones del mercado y el entorno macroeconómico. Sin embargo, estos factores solo explicaron una pequeña porción de la variación en el crecimiento de la empresa y fueron limitados en su aplicación práctica. Esto llevó a la sugerencia de que predecir el crecimiento de los nuevos negocios es como jugar un juego de azar. Otro punto de vista argumentó que el problema de la predicción del crecimiento podría provenir de los métodos empleados, lo que sugiere una “ilusión de aleatoriedad”.
Como el crecimiento de la empresa es un proceso complejo, diverso, dinámico y no lineal, la adopción de un nuevo conjunto de métodos y enfoques, como los impulsados por Big Data y la IA, pueden arrojar una nueva luz sobre el debate y el pronóstico del crecimiento.
AI ofrece nuevas oportunidades para predecir empresas de alto crecimiento
Los métodos de IA se adoptan cada vez más para pronosticar el crecimiento de las empresas. Por ejemplo, el 70% de las empresas de capital de riesgo están adoptando AI para aumentar la productividad interna y facilitar y acelerar el abastecimiento, el examen, la clasificación y el monitoreo de las nuevas empresas con alto potencial. Crunchbase, una plataforma de datos de la compañía, afirma que las pruebas internas han demostrado que sus modelos de IA pueden predecir el éxito de la inicio con “95% de precisión” al analizar miles de señales. Estos desarrollos prometen cambiar fundamentalmente la forma en que los inversores y las empresas abordan la toma de decisiones en los mercados privados.
Las ventajas de las técnicas de IA radican en su capacidad para procesar un volumen, variedad y velocidad mucho mayor de los datos sobre las empresas y sus entornos en comparación con los métodos estadísticos tradicionales. Por ejemplo, los métodos de aprendizaje automático como el bosque aleatorio (RF) y el menor operador de contracción y selección del operador de selección (LASSO) ayudan a identificar variables clave que afectan los resultados comerciales en conjuntos de datos con una gran cantidad de predictores. Se ha demostrado que un modelo de lenguaje grande “fusionado” predice el éxito de la inicio utilizando información fundamental estructurada (organizada en tablas) y descripciones textuales no estructuradas (no organizadas y más complejas). Las técnicas de IA ayudan a mejorar la precisión de las predicciones de crecimiento de la empresa, identificar los factores de crecimiento más importantes y minimizar los sesgos humanos. Como han notado algunos estudiosos, la predicción mejorada indica que quizás el crecimiento de la empresa es menos aleatorio de lo que se pensaba anteriormente. Además, la capacidad de capturar datos en tiempo real es especialmente valiosa en entornos dinámicos y de ritmo rápido, como las industrias de alta tecnología.
Los desafíos permanecen
A pesar del rápido progreso de la IA, todavía existe un potencial considerable para el avance. Aunque la predicción de las empresas de alto crecimiento se ha mejorado con las técnicas de IA modernas, los estudios indican que sigue siendo un desafío. Por ejemplo, el éxito de la inicio a menudo depende de factores intangibles y cambiantes que los datos no capturan fácilmente. Se recomiendan avances metodológicos, como la incorporación de una gama más amplia de predictores, diversas fuentes de datos y algoritmos más sofisticados.
Uno de los principales desafíos para los métodos de IA es su capacidad para ofrecer explicaciones para las predicciones que hacen. Las predicciones generadas por modelos de aprendizaje profundo complejos se asemejan a una “caja negra”, con los mecanismos causales que transforman la entrada en la salida que queda sin estar clara. La producción de IA más explicable se ha convertido en uno de los objetivos clave establecidos por la comunidad de investigación. Comprender lo que es explicable y lo que no es (todavía) explicable con el uso de métodos de IA puede guiar mejor a los profesionales para identificar y apoyar a las empresas de alto crecimiento.
Si bien las nuevas empresas ofrecen el potencial de rendimientos de inversión significativos, conllevan riesgos considerables, lo que hace que una selección cuidadosa y una predicción precisa crucial. A medida que evolucionan los modelos de IA, integrarán cada vez más diversas y no estructuradas fuentes de datos y señales de mercado en tiempo real para detectar indicadores tempranos de éxito potencial. Se espera que los avances mejoren aún más la escalabilidad, la precisión, la velocidad y la transparencia de las predicciones impulsadas por la IA, remodelando cómo se identifican y admiten las empresas de alto crecimiento.
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Cita: los métodos de IA ayudan a predecir la aparición de ‘gacelas’ y otras empresas de alto crecimiento, pero quedan desafíos (2025, 13 de mayo) recuperado el 13 de mayo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-05-ai-methods-emergence-gazelles-high.html
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