PERSPECTIVA
Desde la información más experta hasta la ventaja estructural
Por qué la toma de decisiones nativa de la IA definirá a los ganadores en los mercados de materias primas
5MINUTOS DE LECTURA
29 junio 2026
PERSPECTIVA
Por qué la toma de decisiones nativa de la IA definirá a los ganadores en los mercados de materias primas
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29 junio 2026
El comercio de materias primas siempre premió la velocidad, el juicio y el apetito por el riesgo. Pero la base de la ventaja está cambiando.
Hoy en día, la restricción ya no es el acceso a la información, sino la capacidad de interpretar, priorizar y actuar más rápido que los competidores. La IA no solo mejora las decisiones. Está habilitando un nuevo sistema para tomarlas. Lo llamamos el motor de decisión de materias primas.
El comercio está evolucionando de la implementación de estrategias periódicas a un sistema vivo de hipótesis, pruebas y adaptación.
El cambio es estructural y determina directamente quién captura las ganancias. Durante la próxima década, el comercio de materias primas se dividirá en dos grupos: organizaciones limitadas por modelos estáticos (flujos de trabajo que dependen en gran medida de la intervención humana y optimización ocasional) frente a aquellas que operan con sistemas de negociación que aprenden continuamente y potenciadas por IA.
Con la magnitud de los mercados de materias primas, incluso las pequeñas diferencias de rendimiento pueden acumularse rápidamente.
Hasta un 18 %
de aumento de las ganancias y pérdidas comerciales brutas a partir de mejoras basadas en IA en todo el ciclo de vida comercial1.
La mayoría de los ejecutivos creen que la IA será decisiva en el comercio. Pocas empresas tienen la certeza de que la están escalando de maneras que generen ganancias sostenidas y medibles.
Muchas organizaciones permanecen atrapadas entre la ambición y la ejecución. Las iniciativas de IA suelen estar fragmentadas entre diferentes departamentos, desconectadas de los flujos de trabajo centrales y limitadas por plataformas tradicionales que no están diseñadas para el aprendizaje continuo. Los desafíos de datos, la propiedad poco clara y el patrocinio cauteloso retrasan aún más el progreso.
El resultado: Una IA que parece prometedora en las pruebas piloto, pero que tiene dificultades para alcanzar un desempeño constante en el entorno de negociación.
Las empresas líderes están avanzando más allá de la experimentación, ya que se centran en cuatro grupos de valores:
¿El tema unificante? Mensurabilidad. Cada uno de estos mapas se asigna directamente a resultados medibles, desde el aumento de las ganancias y pérdidas, y la reducción de la latencia, hasta la precisión de cobertura y las tasas de excepción2.
A pesar del aumento de la inversión, solo una pequeña minoría de empresas ha aumentado con éxito la IA en el comercio.
Varias barreras se repiten. La experimentación fragmentada evita que las señales fluyan por las oficinas delanteras, medias y posteriores. Los equipos directivos suelen distribuir la inversión de manera demasiado dispersa o se muestran reacios a comprometerse decididamente con un número reducido de áreas de alto impacto y valor. ETRM heredado, ERP y herramientas de comercio personalizadas limitan la integración, mientras que los desafíos de calidad de datos ralentizan la adopción cuando la perfección se trata como un requisito previo en lugar de una restricción de diseño.
Solo el 11 %
de los ejecutivos de la industria energética afirma haber escalado el uso de la IA para realizar predicciones comerciales.
En el comercio, como más ampliamente en toda la empresa, la ventaja impulsada por la IA es, en última instancia, una construcción de liderazgo, que se basa en la forma en que los directores ejecutivos alinean el valor, los modelos operativos y la gobernanza en torno a la inteligencia.
Vincula las iniciativas de IA a resultados comerciales medibles, como la mejora de la ejecución, la eficiencia de los márgenes y la captación de oportunidades, para que los equipos puedan identificar claramente las áreas en las que se genera valor y cómo se puede ampliar su impacto.
Rediseñar flujos de trabajo de comercio y ritmos de decisión para que la IA esté integrada directamente en la actividad diaria, respaldada por incentivos y funciones que reflejan un modelo operativo que combina trabajo humano y de IA.
Establecer bases de datos compartidas, canales de señal y motores de políticas que permitan que los sistemas de IA funcionen de manera segura, consistente y a escala empresarial.
Integrar mecanismos de gobernanza, como controles previos a la negociación, monitoreo en tiempo real y auditabilidad, para que la autonomía aumente sin comprometer la confianza o la responsabilidad.
Crear un ritmo constante de pruebas, implementación y retiro que mantenga los modelos relevantes a medida que evolucionan los mercados, los datos y las condiciones comerciales.
Las organizaciones que rediseñan la toma de decisiones (integrando la IA en la forma en que interpretan señales, toman medidas y aprenden de los resultados) operarán a una velocidad y un nivel de precisión fundamentalmente diferentes.
Para los directores ejecutivos, la implicación es clara. La pregunta ya no es si adoptar la IA, sino con qué rapidez transformar la manera en que se toman las decisiones en toda la empresa.
Aquellos que tienen éxito no solo mejorarán el desempeño, sino que cambiarán la base de la competencia.
1 Caso combinado de liderazgo en los grupos de generación alfa y eficiencia de ejecución. No incluye el incremento adicional derivado de la administración de riesgos ni la reducción de los costos operativos gracias a la eficiencia operativa; análisis de Accenture, 2026.
2 Cada grupo medido en comparación con su propio denominador. Los porcentajes no son acumulables; análisis de Accenture, 2026.