Quien controla los datos, controla el margen.
El evento The Recycler Live & Trade Days 2026 sigue ampliando su programa con la participación de Antonio Sánchez Navarro, CEO de Nubeprint, quien aportará una visión centrada en datos e inteligencia artificial. El encuentro, que se celebrará del 20 al 22 de mayo en Dortmund, reunirá a profesionales del sector para debatir sobre decisiones estratégicas en un entorno cada vez más exigente.
Durante años, el negocio se apoyó en el hardware, los contratos y el suministro de consumibles. Este modelo funcionó mientras el mercado crecía, ya que el aumento del volumen absorbía ineficiencias y protegía los márgenes. Sin embargo, hoy nos encontramos en un mercado maduro, donde la presión sobre los márgenes es constante y responde a una transformación estructural.
La base instalada en disputa —es decir, las impresoras no gestionadas directamente por fabricantes— se está reduciendo. A medida que los OEM integran servicios, plataformas y modelos cerrados, el espacio competitivo para actores independientes disminuye. El mercado no desaparece, pero sí se redistribuye, especialmente en perjuicio de quienes no controlan la información.
Cuando el producto deja de diferenciar
El hardware ya no ofrece una ventaja competitiva sostenible. La calidad entre fabricantes es homogénea y las diferencias técnicas apenas influyen en la decisión del cliente.
Ante esta realidad, muchos actores han optado por competir en precio, lo que ha provocado una erosión continua de los márgenes.
Si el producto no diferencia y el precio reduce rentabilidad, la ventaja debe encontrarse en otro lugar: los datos. Cada página impresa genera información, y cada flota conectada produce datos estratégicos.
La cuestión clave ya no es si los datos existen, sino quién es capaz de estructurarlos, analizarlos y convertirlos en decisiones antes que los demás.
El cambio silencioso del sector
Algunos fabricantes entendieron hace tiempo que los datos son un activo estratégico. Por ello, han desarrollado plataformas propias y ecosistemas cerrados que les permiten anticipar la demanda y optimizar sus operaciones.
Mientras tanto, gran parte del canal sigue operando de forma reactiva:
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Previsiones basadas en históricos
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Stock acumulado “por si acaso”
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Producción tras recibir pedidos
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Intervenciones técnicas evitables
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Capital inmovilizado
Este modelo no es un error, sino una herencia de otra etapa. Sin embargo, en un mercado que no crece para todos, la inacción implica pérdida progresiva de margen.
La solución no pasa por sustituir el modelo actual, sino por complementarlo con una capa de inteligencia basada en datos que mejore la precisión operativa.
Gestión por intuición vs. gestión por certeza
Hoy conviven dos formas de gestionar:
Empresas basadas en intuición:
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Compran según patrones históricos
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Producen con previsiones aproximadas
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Mantienen alto nivel de stock
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Compiten en precio
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Reaccionan tarde al mercado
Empresas basadas en certeza:
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Anticipan la demanda con precisión
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Ajustan producción al consumo real
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Optimizan inventarios
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Reducen capital inmovilizado
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Minimizan incidencias técnicas
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Protegen márgenes
La diferencia entre ambos modelos no es tecnológica, sino estructural.
De Business Intelligence a Inteligencia Artificial
El sector ya ha vivido una situación similar con el Business Intelligence. Muchas empresas implementaron herramientas sin cambiar su forma de decidir, generando dashboards atractivos pero sin impacto real.
Con la inteligencia artificial ocurre algo parecido. Aunque su potencial es enorme, muchos proyectos fracasan o se detienen por problemas como:
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Falta de retorno claro
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Costes subestimados
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Datos no estructurados o de baja calidad
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Expectativas irreales
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Desconexión con el negocio
El error común es empezar por la tecnología (“queremos IA”) en lugar de partir del problema (“qué decisión queremos mejorar”).
La inteligencia operativa basada en datos no es un experimento, sino una capa estratégica construida sobre información ya disponible.
La pregunta clave del sector
En los próximos años, la redistribución de margen y cuota no dependerá del hardware, sino de quién sea capaz de:
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Anticipar la demanda
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Reducir capital inmovilizado
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Optimizar producción
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Minimizar intervenciones innecesarias
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Controlar la información
La cuestión no es si invertir en datos, sino cuánto margen se está dispuesto a perder mientras se espera.
Dortmund: un debate necesario
En Dortmund se abordarán cuestiones clave como:
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Cómo evitar errores en proyectos de IA
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Identificar barreras reales (culturales y estratégicas)
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Establecer expectativas realistas
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Convertir datos en ventaja competitiva
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Entender el papel de los ecosistemas cerrados