Por estos días, pocas palabras generan tanta expectativa y ansiedad como inteligencia artificial en las pequeñas y medianas empresas (pyme). Para este segmento, la promesa resulta tentadora: automatizar procesos, reducir costos, optimizar la logística y aumentar las ventas. La realidad, sin embargo, suele mostrarse menos lineal y presenta varios desafíos.
El economista Erik Brynjolfsson describe el recorrido como una “curva J” de la productividad: tras la adopción de nuevas tecnologías, es habitual observar primero una caída en el rendimiento antes de percibir mejoras.
“No es un error: es parte del proceso”, amplía el académico en base a investigaciones vinculadas al Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), una de las principales universidades de investigación tecnológica del mundo, cuya labor en transformación digital y productividad es referente para la industria. Estas investigaciones aseguran que la adopción de inteligencia artificial genera inicialmente ciertas dificultades hasta que la organización logra adaptarse completamente.
Este fenómeno permite comprender por qué muchas pyme sienten que la IA no da resultado: invierten en herramientas, capacitan al personal, reorganizan procesos, pero la productividad no mejora al principio. Diversos análisis recientes recalcan que existe una diferencia fundamental entre usar herramientas de IA y transformar los métodos de trabajo.
Existe una diferencia fundamental entre usar herramientas de IA y transformar los métodos de trabajo
Aun así, los beneficios existen. Diferentes estudios muestran que las pyme que logran integrar la IA pueden aumentar su productividad hasta 30%. A nivel global, se proyecta que esta tecnología podría incluso duplicar el crecimiento de la productividad en economías avanzadas en los próximos años.
¿Por qué cuesta la adopción?
El primer obstáculo es la cuestión de escala. Las grandes compañías disponen de recursos, equipos técnicos y tiempo suficiente para tolerar la baja de rendimiento inicial asociada a la curva J. Las pyme, en contraste, operan con márgenes acotados y menos tolerancia al error: cada inversión debe generar resultados rápidamente.
En segundo término, influye la falta de capacidades internas. Según estudios de consultoras especializadas como McKinsey, con amplia trayectoria global en análisis de negocios y digitalización, aunque el uso informal de IA entre empleados es alto, la adopción organizacional efectiva todavía es baja: apenas una minoría de empresas logra integrarla estratégicamente.
La tercera barrera, menos visible pero relevante, es la fragmentación. Muchas pyme incorporan soluciones desconectadas: una aplicación para marketing, otra para inventarios, otra diferente para atención al cliente, sin diseñar una visión integrada de negocio. Como resultado, la complejidad aumenta, pero la productividad no acompaña ese crecimiento.
Frente a este panorama, se vuelve necesario adaptarse a la curva J., destaco en mi libro El futuro de las pymes. Lo importante de cambiar antes que crecer, y tanto en Argentina como en Estados Unidos, Uruguay y Paraguay, pude constatar una reacción común en el sector pyme: predominan la desorientación, la falta de comprensión y una notable quietud.
El avance tecnológico suele significar un freno más que una superación de las barreras de entrada a las nuevas herramientas
El avance tecnológico suele significar un freno más que una superación de las barreras de entrada a las nuevas herramientas.
Claves para integrar la IA
Algunas recomendaciones concretas pueden marcar la diferencia:
- Empezar por problemas, no por tecnología. La IA no es un fin en sí mismo.
- Identificar un proceso crítico (por ejemplo, gestión de stock o atención al cliente) y aplicar soluciones específicas suele tener mayor impacto que optar por herramientas genéricas.
- Pensar en procesos completos. La productividad mejora cuando se rediseña la manera de trabajar. La IA debe integrarse al flujo operativo, no funcionar como un parche. Capacitar y acompañar al equipo.
- El mayor desafío es cultural. La resistencia interna y la falta de habilidades suelen ser los principales obstáculos. Medir, ajustar y escalar.
- Las implementaciones exitosas suelen comenzar con pilotos acotados, aprender de los errores y, luego, escalar de forma progresiva.
- Aceptar el bajón inicial. Resulta contraintuitivo, pero si la productividad cae al principio, eso no necesariamente es negativo: la empresa está transitando la parte más difícil de la transformación.
La inteligencia artificial no es una solución automática sino un proceso de transformación, que supone costos, aprendizaje y tiempo. Las pyme que logran atravesar ese trayecto podrán operar con mayor eficiencia en un escenario donde la tecnología se ha vuelto condición fundamental para el crecimiento empresarial.
El autor es Analista Económico y director de Focus Market
