Las pymes en problemas con la inteligencia artificial
Avances de la inteligencia artificial en mundo pyme y cuáles son los mayores desafíos que enfrentan a la hora de implementarla de manera efectiva.
La clave para aprovechar las ventajas de la inteligencia artificial es tener la empresa ordenada, tener una integración real de todos los procesos del negocio en un mismo sistema,
ShutterstockMientras algunos siguen debatiendo qué hacer con la inteligencia artificial (IA), otros avanzan, pero a nivel local, sobre todo, entre las pymes surgen fallas estratégicas en su implementación.
Los números son elocuentes: 8 de cada 10 empresas planea invertir en IA este año, pero sólo 3 de cada 10 lo hace estratégicamente. Sin embargo, la brecha no está en la inversión, sino en la integración de la tecnología a los procesos del negocio.
La falta de datos unificados y sistemas conectados limita el impacto real de la IA en la toma de decisiones. De ahí que surja la necesidad de un cambio de enfoque sobre la base de que antes de incorporar nuevas herramientas, las empresas deben ordenar e integrar su información para que la inteligencia artificial pueda generar valor real.
O sea, la brecha entre el interés y la aplicación concreta refleja que el problema no es la inversión en tecnología, sino la integración de la inteligencia artificial a los procesos reales del negocio o industria.
Datos para pensar
El año pasado, según el estudio "IA en las Pymes" de Microsoft, 8 de cada 10 empresas argentinas continuará invirtiendo o invertirá por primera vez en inteligencia artificial en 2026.
Sin embargo, tal como se expuso en el último Summit Somos Pymes, solo 3 de cada 10 hace inversiones estratégicas en IA. Además, el Monitor Nacional de Inteligencia Artificial 2025 remata el diagnóstico: apenas el 6% de las organizaciones tiene una implementación amplia de la tecnología.
Es decir, existe mucho entusiasmo, pero poca integración real. La pregunta que queda en el aire es por qué. Según explica Germán Viceconti, director de NeuralSoft, el problema no es la falta de voluntad ni de inversión, es que la IA se incorpora como una capa por encima de procesos que siguen siendo caóticos o desconectados.
El orden es lo primero
“Una empresa que tiene sus finanzas en un sistema, sus ventas en otro y su stock en un tercero no puede aprovechar la inteligencia artificial porque la está alimentando mal, y el producido de una IA mal alimentada es exponencialmente malo. La IA, lo que en realidad hace, es multiplicar lo que tenés. Si hay caos, multiplica el caos. Si hay orden, consistencia y alineamiento estratégico, potencia la estrategia", dice el ejecutivo de unas de las líderes en software ERP.
El diagnóstico que propone invierte la lógica habitual: antes de preguntarse qué herramienta de IA adoptar, las empresas deberían preguntarse si tienen información integrada para que esa IA funcione. Sin esa base, la tecnología más avanzada produce el mismo resultado que los sistemas aislados de siempre: decisiones tardías tomadas con datos incompletos.
"Una de las principales cuestiones que necesitan las empresas es información clara para decidir. Y para eso primero tiene que haber integración real de todos los procesos del negocio en un mismo sistema", señala el directivo.
Gestión operativa
En tal sentido, ya hay varias herramientas disponibles en el mercado, como ser un ERP que integra inteligencia artificial proyectiva directamente en la gestión operativa. La herramienta no solo centraliza la información de todas las áreas (compras, ventas, finanzas, producción, stock) sino que la procesa para ofrecer proyecciones de desempeño, detectar anomalías en tiempo real y simular escenarios antes de tomar decisiones críticas.
El espíritu de estas herramientas de IA no es vivir en un módulo aparte, sino que trabaje sobre los datos reales de la empresa, los que se generan todos los días en cada operación. De esta manera puede anticipar si se van a cumplir los objetivos del mes, alertar cuando algo se desvía del patrón habitual o proyectar qué pasa si se toma una decisión hoy.
Por ende, el cambio de paradigma es pasar de usar IA para automatizar tareas puntuales, el uso más extendido hoy, a integrarla como parte del proceso de toma de decisiones estratégicas.