Desafíos y Oportunidades: La Adopción de la Inteligencia Artificial en las Pymes
Deambulando por redes el otro día, me topé con un hilo en el que se debatía sobre el uso de la IA por parte de las pymes a nivel estatal. El hilo empezaba mencionando que solo un 2% de las pymes hacía uso de la inteligencia artificial, seguida de la palabra OPORTUNIDAD, algo que llamó mi atención por varios motivos:
Quería descubrir qué había detrás de la palabra OPORTUNIDAD, y rascando un poco descubrí que tras ella se escondía una empresa que ofrecía servicios de formación en temas de IA. No contento con ello, seguí indagando hasta ver que dicha formación consistía en cursos sobre el manejo de ChatGPT para la creación de plataformas digitales, tipo e-commerce.
Si los datos son reales, y solo un 2% del conjunto de pymes nacionales hace uso de la IA, hay que preguntarse el por qué de estas cifras.
La adopción de la IA en el sector empresarial
Resulta complejo encontrar datos concretos y actualizados sobre la adopción de la IA en el tejido empresarial. Son muchas las fuentes que arrojan información al respecto, pero contradiciéndose unas a otras. Algunos datos sorprendentes ya en el 2020: según el informe ONTSI, el 7% de las empresas españolas hacía uso de la IA, frente al 6% de media de la UE27, lo que situaba a España dentro del ranking de países con mayor adopción de esta tecnología, mucho antes incluso de que se lanzara ChatGPT.
Un hecho es que el sector empresarial está apostando por la IA, pero como dicen algunos expertos, es un camino que apenas hemos empezado a recorrer. Se habla de oportunidades, ventajas y desafíos, pero la realidad es que la adopción de la IA tiene afectaciones, no solo económicas, sino también en la cultura empresarial, y es que integrar la IA dentro de las empresas conlleva un cambio en la mentalidad a todos los niveles y capas de la organización.
Por otro lado, existen otros factores que limitan o frenan el proceso de adopción de la IA, tales como el coste de la infraestructura. Esta tiene un peso relevante debido a que puede tener elevadas repercusiones en las arcas de la organización. El uso de la IA, más allá de realizar consultas a ChatGPT, conlleva una inversión en tiempo y dinero para poder empezar a obtener resultados meramente satisfactorios, algo que puede frenar a las empresas más modestas.
Hitos y desafios en la era digital
En el sector digital se está produciendo una aceleración exponencial en términos de mejora continua e innovación, debido en parte al uso y la implementación de inteligencias artificiales, las cuales permiten a las empresas proveer de soluciones y sofisticadas funcionalidades a usuarios aún en proceso de adopción.
Uno de los puntos más críticos para las empresas a la hora de decidir implantar IA en los procesos internos, está estrechamente relacionado con el grado de madurez del producto. La presión de un mercado cada vez más competitivo obliga a poner sobre la hoja de ruta el ítem de la inteligencia artificial, pero como analizaremos ahora, esto se debe planificar adecuadamente. En este sentido, podemos decir que los productos digitales pasan por diversas fases durante su ciclo de vida, las cuales pueden resumirse en:
Fase de concepción del core business: en esta fase se define y desarrolla el producto principal de la organización. Podemos decir que todos los recursos son puestos a disposición del producto que mayor valor genera para la compañía. Sin embargo, a medida que el producto principal va creciendo, pueden surgir rápidamente subproductos o iniciativas complementarias que potencien el valor de la compañía. Estos subproductos pueden derivar en nuevas vías de negocio a su vez, diversificando el valor y abriendo nuevas oportunidades a la organización.
Fase de I+D: esta es la fase más crítica y difícil de implementar. En esta fase se entiende que la compañía ha alcanzado un grado de madurez, tecnológicamente hablando, en el que se puede atrever a investigar nuevos horizontes y productos a implementar, los cuales pueden no estar íntegramente relacionados con el Core business. Es en este momento donde tecnologías como la IA asoman y cogen una especial relevancia en el modelo de negocio de las compañías.
De forma simplificada, podríamos decir que la relación tiempo/inversión se produce de una forma semi lineal en los productos core de una organización. Esta estrecha relación se fundamenta en el incremento de infraestructura que las organizaciones tienden a sufrir al requerir de más servicios y más hierro a medida que el negocio va creciendo y se van originando nuevos subproductos o iniciativas. Sin embargo, existe un punto de inflexión cuando hablamos de la relación tiempo/inversión en la fase de I+D, en donde podríamos decir que los costes se disparan de forma exponencial en un periodo más corto de tiempo que el empleado en la fase de concepción del core business. Podríamos decir que ello suceden en el momento de maduración tecnológica de una compañía, momento en el cual se da paso a la innovación continua tras la consolidación y la estabilidad de las capacidades tecnológicas de su core business. Iniciativas como proyectos internos de IA, los cuales tienden a asomar en fases de I+D, tienen un impacto notorio sobre la economía de las organizaciones, debiéndose estudiar detenidamente como ir introduciéndolas de forma sutil en el día a día de cualquier compañía.
Estrategias de implantación de la IA en pymes
Llegados a este punto, en el que hemos analizado los diversos escenarios a los que se enfrentan las organizaciones del presente, es importante remarcar la importancia de la adopción de la IA por parte de las pequeñas y medianas empresas. La adopción es algo inevitable para la competitividad de cualquier empresa, que obliga a las organizaciones más pequeñas a adaptarse en un contexto de máxima competencia y de constante transformación, y a madurar tecnológicamente hablando a pasos agigantados para poder hacer frente a los nuevos desafíos.
La adopción de la IA pasa por transformar estas organizaciones de modo que puedan incorporarla para incrementar una mejora tanto en los procesos internos, como en los servicios y productos a ofertar. Sin embargo, la estrategia a emplear es la que puede determinar el éxito o el fracaso. Es por ello que la estrategia podría fundamentarse en los siguientes pasos:
Capacitación y formación interna: el proceso de transformación en el sector digital es algo complejo, que en cierto modo reside en la voluntad y la esencia de las personas de la organización. Sin dicha voluntad no existe dicha transformación. Pero además de dicha voluntad, se debe añadir un ingrediente adicional para el éxito de la operación, que consiste en dotar de conocimiento a todas las capas de la organización mediante formación continua. Conocer como operar e interactuar con la IA es fundamental para poder empezar a trazar un plan de transformación, y definir objetivos a corto y medio plazo, en donde las diversas capas de la organización se vean involucradas y participen activamente para los objetivos de la compañía.
Definición de un piloto: una vez adquiridos los conocimientos necesarios por parte de la organización que la capaciten para sacar todo el partido a la IA, cabe definir donde y como implementar esos conocimientos para sacar el máximo partido y aumentar el valor de su propuesta o modelo de negocio. Lo más lógico es no interferir en el core business implementado de buen inicio soluciones de IA, pese a que estas puedan elevar la propuesta de valor del producto digital desde la teoría. Por contra, lo más recomendado sería empezar implementando un proyecto piloto sobre una iniciativa anexa al core business, a modo de laboratorio de pruebas, que nos permita, no solo validar el potencial y las ventajas que ofrece la IA, sino también entrenarnos para dar el salto definitivo a una iniciativa mayor cuando dicha IA responda a la expectativas de la organización. Teniendo en cuenta que existen múltiples modelos de IA, toca estudiar qué modelo es el que mejor se adapta a las necesidades de nuestro piloto, tanto por coste e infraestructura como por tecnología, y entrenarlo para que este responda de forma coherente a las múltiples preguntas a las que podrá enfrentarse.
Escalado de la solución: llegar a este punto implica que la organización tienen entre manos un modelo de IA lo suficientemente entrenado como para poderlo llevar a un nivel superior. En este caso, nos podemos plantear escalar la IA entrenada a otras iniciativas core de mayor transcendencia, con el objetivo de elevar el valor de estas, y empezar a comercializar dicha funcionalidad y mitigar el coste y tiempo de inversión.
La era de las oportunidades o de la desaparición
En definidas cuentas, se podría decir que la IA ha abierto un sendero de oportunidades para el crecimiento y la mejora continua de las pequeñas y medianas empresas, las cuales se ven de un modo u otro obligadas a recorrer dicho sendero.
Podríamos afirmar que la irrupción de la IA está forzando a que pequeñas organizaciones deban experimentar el proceso de maduración tecnológica a marchas forzadas, lo que nos lleva a la pregunta del millón: es beneficioso o contraproducente la irrupción de la IA para el pequeño y mediano negocio?
