Nueve de cada diez compañías aseguran que incrementarán su presupuesto de AI Readiness (datos, modernización de plataformas y capacitación) al menos un 10%, mientras que un tercio prevé aumentos de hasta el 49% en partidas relacionadas con estrategia y cambio cultural.
Sin embargo, el 76% de las organizaciones concentra la inteligencia artificial (IA) en solo uno a tres casos de uso, situándose aún en la fase piloto
Incluidas en el estudio ‘Playbook for crafting AI strategy’ (MIT Technology Review), dichas estadísticas -que, ciertamente, se basan en una muestra dominada por grandes corporaciones con una facturación superior a los 500 millones de dólares- presentan, de forma subyacente, un mensaje relevante para las pymes de nuestro territorio.
«La barrera ya no es la tecnología, sino la capacidad de convertir una idea en proyecto realista»
Paul Berenguer, Bové Montero y Asociados.
La barrera ya no es la tecnología, sino la capacidad de convertir una idea en proyecto realista, evaluar el retorno y escalar con seguridad jurídica y de datos.
En el estudio, las pequeñas y medianas empresas –más expuestas a limitaciones presupuestarias– señalan la financiación como su principal freno para avanzar, muy por encima de los retos técnicos.
Otro informe reciente (‘AI in the Enterprise’, de OpenAI) demuestra que la IA genera valor cuando actúa sobre procesos críticos (por ejemplo: servicio al cliente automatizado, búsqueda y etiquetado de productos y personalización de comunicaciones, entre otros).
La realidad de la pyme y la IA
Situados en este contexto y a partir de cuál es la realidad específica de las pymes, la clave radica en comenzar con evaluaciones rápidas basadas en muestras limitadas de datos y centrarse en métricas claras y tangibles de éxito.
En lugar de crear soluciones independientes y complejas, las pymes deben integrar directamente las funcionalidades de IA en sus plataformas existentes, como un CRM o la propia plataforma de ecommerce, aprovechando al máximo las opciones flexibles y económicas disponibles en modelos de consumo bajo demanda.
Las pymes deben integrar directamente las funcionalidades de IA en sus plataformas existentes, como un CRM o la propia plataforma de ecommerce
Asimismo, formar rápidamente a empleados clave para que actúen como impulsores internos expertos en adopción y uso de estas tecnologías, acelera los resultados y minimiza dependencias.
En lo que concierne a la estrategia, la evidencia empírica es contundente: la calidad del dato y su liquidez (capacidad de combinarse y analizarse sin fricciones) son los factores que más limitan la velocidad de despliegue de la IA.
Por eso, resulta imperativo mapear fricciones, calcular el retorno (para periodos de 3-6 meses), evaluar la madurez de los datos y diseñar un producto mínimo viable (o MVP, por sus siglas en inglés).
La calidad del dato es uno de los factores que más limitan la velocidad de despliegue de la IA
Y tener en cuenta que más allá de la tecnología en sí, como en cualquier transformación digital, la clave del éxito reside en el cambio de mentalidad y de cultura.
Volvamos por un momento al informe del MIT Technology Review. Este advierte de la ‘paradoja del coste’: las medianas compañías sufren una presión financiera mayor que las grandes, pero necesitan la IA para competir.
Para estas empresas, resulta ideal la colaboración con un partner que entienda tanto las necesidades del negocio como los aspectos prácticos de la tecnología. Y es fundamental que este facilite la gestión del cumplimiento normativo y la protección de los datos, simplificando trámites y garantizando que la empresa pueda avanzar con seguridad y confianza.
El 98 % de los ejecutivos prefiere sacrificar la ventaja de ser pioneros a cambio de una IA ‘segura y fiable’
De hecho, el 98 % de los ejecutivos prefiere sacrificar la ventaja de ser pioneros a cambio de una IA ‘segura y fiable’.
Desde la perspectiva de la pyme, esto implica avanzar con calma antes que asumir riesgos innecesarios, garantizando que se mantenga el control sobre la información utilizada.
Por ello, es fundamental trabajar con proveedores de soluciones que aseguren que los datos aportados por la empresa se mantengan protegidos y no sean reutilizados sin consentimiento.
Además, incorporar controles prácticos y sencillos, como revisiones periódicas por parte de empleados clave o sistemas automáticos básicos que prevengan errores o malos usos, ayudará a mitigar riesgos.
Otro aspecto importante es anticiparse a las obligaciones regulatorias, preparando desde el principio documentación sencilla sobre cómo se utiliza la tecnología y cuáles son sus impactos en la empresa, lo que a su vez facilitará adaptarse a futuras normativas.
Finalmente, mantenerse atento a la seguridad digital en general es clave para evitar situaciones incómodas o peligrosas, garantizando así que la adopción de la IA se convierta en una ventaja y no en una fuente adicional de preocupación (o en un riesgo reputacional o regulatorio).
La pregunta no es si la pyme puede permitirse invertir en IA; es si puede dejar de hacerlo mientras su competencia convierte los pilotos en productividad real
En definitiva, si 2023 y 2024 fueron los años de la curiosidad y las demos, 2025-2026 debería ser el bienio de la acción disciplinada.
Porque la pregunta no es si la pyme puede permitirse invertir en IA; es si puede dejar de hacerlo mientras su competencia convierte los pilotos en productividad real.
