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La IA ya está en el trabajo, pero las empresas aún no logran integrarla
El principal desafío para las empresas ya no es experimentar con Inteligencia Artificial, sino incorporarla a sus procesos, capacitar al talento y establecer reglas para su uso.
Inteligencia artificial-pyme
La Inteligencia Artificial (IA) ya forma parte de la vida diaria de muchos trabajadores; sin embargo, su uso todavía no se ha convertido en una capacidad integrada dentro de las empresas.
De acuerdo con el estudio de Endeavor Data Unit, 55% de los colaboradores utiliza la IA de forma constante, pero solo 31% de las organizaciones tiene una integración amplia y apenas 6% reconoce un impacto económico significativo.
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Patricia Gameros, directora de Marketing de Endeavor, explica que la diferencia está en pasar del uso personal a una estrategia que involucre a toda la organización.
Hoy muchas personas ya emplean Inteligencia Artificial, pero su uso sigue ocurriendo principalmente de forma individual y aislada. Integrarla realmente implica identificar procesos prioritarios, contar con datos confiables, definir reglas de seguridad, capacitar al talento y rediseñar la forma de trabajar".
Retos de la adopción
La adopción enfrenta obstáculos que van más allá del presupuesto. El estudio señala que 64% de las organizaciones identifica la ciberseguridad y privacidad como barreras, mientras que 60% menciona la falta de talento y 58% el presupuesto.
Patricia Gameros explica que las empresas que están obteniendo resultados comienzan por identificar problemas concretos del negocio, como reducir tareas repetitivas, mejorar la productividad, disminuir costos o fortalecer la experiencia del cliente. A partir de ahí pueden determinar qué herramientas necesitan, qué información deben preparar y qué capacidades requiere el equipo.
"El mayor error que están cometiendo las empresas mexicanas es confundir adopción con transformación", señala.
Además, el reporte muestra que 85% de las organizaciones reconoce una oportunidad significativa para profundizar la integración de la IA; sin embargo, la mitad permanece en la etapa de "Explorando" y solo 3% alcanza la de "Liderando".
Vincent Speranza, director general de Endeavor México, señala que la ventaja no estará necesariamente en quién utilice más herramientas, sino en quién logre incorporarlas a sus procesos. "La Inteligencia Artificial ya está presente en las organizaciones, pero todavía no forma parte de su arquitectura real".
¿Qué pueden hacer las pymes?
Para las pequeñas y medianas empresas (pymes), comenzar no requiere una infraestructura sofisticada, por ello Patricia Gameros recomienda partir de tres prioridades.
La primera es identificar un problema específico. Antes de adquirir herramientas, una pyme debe revisar dónde pierde más tiempo, qué tareas son repetitivas o qué proceso limita su crecimiento.
La segunda consiste en revisar la calidad y disponibilidad de sus datos. La Inteligencia Artificial necesita información ordenada, accesible y protegida para generar resultados confiables, por lo que es necesario definir qué información utilizará y bajo qué condiciones.
La tercera es preparar al equipo. Esto implica asignar a una persona responsable, capacitar a los colaboradores que utilizarán las herramientas y establecer reglas básicas de privacidad, seguridad y supervisión.
"No es necesario contar con una infraestructura sofisticada desde el inicio, pero sí tener claridad sobre qué información se utilizará y bajo qué condiciones", explica Patricia Gameros.
Antes de realizar una inversión mayor, la recomendación es desarrollar pilotos acotados, medir sus resultados y escalar únicamente aquellos que demuestren valor para el negocio. Además, la capacitación permite que los colaboradores pasen de utilizar la IA para tareas repetitivas a emplearla en análisis y toma de decisiones.
El maño de la empresa no representa el nivel de implementación
El tamaño de una empresa tampoco determina quién puede avanzar más rápido. Las grandes organizaciones tienen mayor acceso a presupuesto, datos e infraestructura, pero suelen enfrentar sistemas heredados y procesos más complejos, mientras que las empresas pequeñas, aunque cuentan con menos recursos, pueden probar y modificar procesos con mayor rapidez.
El tamaño de una compañía puede influir en la cantidad de recursos disponibles, pero no determina quién puede liderar la adopción", afirma Patricia Gameros.
El estudio señala que ningún sector ni tamaño de empresa ha consolidado todavía una ventaja definitiva en Inteligencia Artificial. Para las organizaciones, esto mantiene abierta una oportunidad de diferenciación, siempre que logren pasar de experimentar con herramientas a construir capacidades internas.
La ventaja competitiva, concluye Patricia Gameros, no estará en quién invierta más, sino en quién aprenda más rápido y consiga integrar la IA de manera consistente en su operación.