¿Qué tipo de IA es el adecuado para los procesos de tu PYME?

La transformación digital ha revolucionado el panorama empresarial, y las pequeñas y medianas empresas (PYMEs) no son la excepción. Dentro de este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un aliado fundamental para optimizar la eficiencia, la productividad y la competitividad de estas empresas. No obstante, es crucial comprender que no todas las soluciones de IA son adecuadas para cada tipo de proceso. Por esta razón, seleccionar la tecnología correcta, según el tipo de proceso, se convierte en un paso clave para garantizar el éxito de la implementación de IA.

En este post, exploraremos qué tipo de tecnologías de IA son más adecuadas según el tipo de proceso: operativo, de soporte, de gestión o estratégico.

Procesos Operativos: Robotic Process Automation (RPA)

En la base de la pirámide tecnológica se encuentran los procesos operativos, aquellos que consisten en tareas repetitivas y rutinarias. Estas actividades pueden ser automatizadas para liberar recursos humanos, mejorar la eficiencia y reducir errores. En esta capa, la Robotic Process Automation (RPA) es la solución ideal, ya que no requiere de IA avanzada, pero sí de automatización que simula el comportamiento humano en tareas mecánicas, como ingresar datos, procesar información o gestionar documentos.

Las principales soluciones de RPA utilizadas en el programa son UiPath y Microsoft Power Automate. Según Gartner, UiPath es el líder en este campo debido a su robustez y versatilidad, mientras que Power Automate es una opción más accesible económicamente, ya que está incluida en la suite de Microsoft. La elección de herramientas de RPA responde a la necesidad de automatizar actividades operativas de bajo valor añadido, como la gestión de inventarios, control de calidad en producción, o la gestión de pedidos​​.

Estas herramientas se enfocan en emular tareas humanas que antes requerían intervención directa, como procesar correos electrónicos o actualizar bases de datos, permitiendo a las empresas optimizar sus procesos operativos sin requerir un análisis complejo de datos.

Procesos de Soporte: Chatbots y generación de contenidos

En los procesos de soporte, las PYMEs han comenzado a integrar aplicaciones de IA más sofisticadas, capaces de automatizar interacciones complejas y asistir en tareas cognitivas que normalmente requerirían una cantidad significativa de tiempo y recursos humanos. Estas soluciones no solo mejoran la eficiencia operativa, sino que también permiten a las empresas ofrecer una mejor atención tanto a clientes como a sus propios equipos.

Una de las principales aplicaciones que destaca en este ámbito es ChatGPT de OpenAI, la cual ha demostrado ser extremadamente efectiva para reducir los tiempos en tareas administrativas, como la atención al cliente o la gestión de recursos humanos. A través de un diseño adecuado de prompts, ChatGPT resuelve de manera eficiente el problema de la “página en blanco”, generando respuestas coherentes y específicas que agilizan procesos internos y mejoran la eficiencia del soporte. Además de ChatGPT, herramientas como Gemini de Google y Claude de Anthropic están comenzando a ganar terreno en la automatización de estos procesos.

Sin embargo, los procesos de soporte no se limitan únicamente a chatbots o generadores de contenido. Las aplicaciones de comunicación y trabajo colaborativo juegan un rol fundamental en la optimización de la productividad de las PYMEs. Soluciones como Copilot, dentro del entorno de Microsoft, y Gemini en Google Workspace, son piezas esenciales para facilitar la colaboración entre equipos y mejorar la eficiencia en las tareas cotidianas.

Copilot, aunque en una etapa relativamente temprana, promete integrar la IA de manera eficiente en herramientas ampliamente utilizadas como Word, Excel y Teams. A pesar de que su rendimiento actual aún tiene margen de mejora, se espera que con el tiempo se consolide como una herramienta esencial para la gestión colaborativa de datos y proyectos.

Por otro lado, Gemini Business y Enterprise dentro de Google Workspace han avanzado significativamente en términos de integración y funcionalidad. Su implementación en aplicaciones como Gmail, Google Docs y Google Sheets ha permitido a las empresas mejorar notablemente su eficiencia en la gestión de proyectos y en la comunicación entre equipos. Aunque actualmente Gemini está disponible únicamente en inglés, lo que limita su uso en regiones de habla hispana, su nivel de funcionalidad es sorprendente, permitiendo la gestión automatizada de documentos, correos electrónicos y proyectos con una precisión y eficiencia notables.

Otra tendencia clave en los procesos de soporte es el uso de motores de búsqueda asistidos por IA. Herramientas como Copilot de Bing, Google SGE y Perplexity están siendo utilizadas por muchas PYMEs para obtener información precisa de manera rápida y eficiente. Aún más interesante es la creciente tendencia de utilizar chatbots para realizar búsquedas, gracias a su capacidad de comprender el contexto y ofrecer respuestas más detalladas que los motores de búsqueda tradicionales. ChatGPT Search, actualmente en fase piloto y disponible solo para 10,000 usuarios a nivel mundial, es una de las herramientas más esperadas por las empresas para optimizar la búsqueda y el análisis de datos. Una vez esté disponible para el público en general, se espera que revolucione la forma en que las PYMEs buscan información y toman decisiones basadas en datos precisos.

Un área adicional dentro de los procesos de soporte es la generación de imágenes mediante IA. En este campo, Midjourney y Adobe Firefly son dos de las soluciones más avanzadas. Midjourney se destaca por su capacidad de crear imágenes con un alto nivel de personalización y calidad, mientras que Adobe Firefly sobresale como una herramienta gratuita que ofrece un gran valor a las PYMEs, eliminando la necesidad de depender de costosos bancos de imágenes. Además, la reciente adquisición de Leonardo por Canva promete traer innovaciones en este espacio, combinando capacidades de generación de imágenes con herramientas de diseño gráfico, lo que facilitará aún más la creación de contenido visual personalizado para las PYMEs.

Procesos de Gestión: Modelos de IA personalizados y paquetizados

En los procesos de gestión, las PYMEs tienen la oportunidad de aprovechar modelos de Inteligencia Artificial (IA), tanto paquetizados como personalizados, para tomar decisiones estratégicas que transformen su manera de operar. Estos modelos de IA permiten integrar la inteligencia artificial en la planificación empresarial, facilitando la toma de decisiones mediante la interpretación de datos complejos.

Una de las grandes ventajas de estos modelos es su capacidad para gestionar no solo datos estructurados, sino también información no estructurada que proviene de diversas fuentes. Esto permite a las empresas cruzar datos y obtener nuevas perspectivas que no serían posibles con herramientas tradicionales. Aunque estos modelos no siempre ofrecen cálculos exactos, su verdadera fortaleza radica en la capacidad de interpretar la información de manera más profunda. Con ellos, las PYMEs pueden identificar patrones, tendencias y correlaciones, lo que les ofrece una base sólida para tomar decisiones más informadas y estratégicas. Este análisis detallado permite detectar oportunidades o riesgos que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos.

En el ámbito de la personalización de los modelos, OpenAI y sus GPTs destacan como una opción sumamente versátil. Estos modelos permiten utilizar la técnica RAG (Retrieval-Augmented Generation), lo que les capacita para gestionar hasta 8000 tokens (aproximadamente 6000 palabras) de contexto, además de agregar información adicional relevante al modelo. Esto mejora de manera significativa la precisión de las respuestas, un aspecto clave cuando se trata de interpretar grandes volúmenes de datos y tomar decisiones empresariales basadas en ellos. Esta capacidad para adaptar el contexto y gestionar bases de datos personalizadas convierte a los GPTs de OpenAI en una herramienta imprescindible para las empresas que desean tomar decisiones bien informadas a partir de grandes volúmenes de información.

Por otro lado, los Projects de Claude (Anthropic) también ofrecen una opción potente, especialmente por su ventana de contexto mucho mayor, que alcanza los 128,000 tokens (aproximadamente 96,000 palabras). No obstante, Claude carece de la funcionalidad RAG, lo que limita su capacidad para agregar información adicional externa a su contexto de trabajo. Aunque puede gestionar más información en teoría, esta falta de precisión en la personalización y manejo de datos externos hace que los GPTs de OpenAI resulten ser una herramienta más efectiva para las PYMEs que necesitan manejar y analizar grandes volúmenes de datos con una precisión mayor.

Estos modelos IA no solo optimizan la gestión de la información en las empresas, sino que también mejoran su capacidad para tomar decisiones estratégicas basadas en análisis detallados de los datos más relevantes para su operación.

Además, esta capa de modelos IA está diseñada para ayudar a las PYMEs a supervisar múltiples aspectos críticos de su gestión, desde la planificación estratégica hasta el rendimiento de sus plantas y las decisiones operativas. Esto asegura que las decisiones clave estén alineadas con los objetivos generales de la empresa. Herramientas como Google Vertex AI también juegan un papel crucial en este espacio, ya que permiten a las PYMEs con capacidades técnicas más avanzadas desarrollar sus propios modelos de IA. Aunque esto puede ser más complejo, otorga a las empresas un nivel mucho mayor de personalización y control sobre sus procesos operativos.

Procesos Estratégicos: Programación de Modelos IA a medida

En la cúspide de la pirámide de adopción tecnológica se encuentran los procesos estratégicos, donde las empresas que han alcanzado un alto nivel de madurez en la integración de la IA buscan diseñar y programar sus propios modelos personalizados. Esta capa está reservada para aquellas organizaciones que poseen la capacidad técnica suficiente para llevar la inteligencia artificial a un nivel mucho más profundo, creando soluciones a medida que se alineen perfectamente con sus objetivos de negocio a largo plazo. Aquí, el verdadero poder de la IA radica en la capacidad de ajustarse a las necesidades particulares de cada empresa, permitiendo una personalización total que ofrece una ventaja competitiva diferenciada.

Los entornos tecnológicos como Google Vertex AI, AWS y Azure son los que dominan este espacio. Estos entornos no solo permiten a los desarrolladores construir, entrenar e implementar modelos de IA altamente personalizados, sino que también ofrecen la escalabilidad necesaria para adaptarse al crecimiento y las necesidades cambiantes de las empresas. Para las PYMEs que tienen los recursos técnicos, la inversión en estos entornos puede transformar radicalmente su capacidad para tomar decisiones estratégicas basadas en datos y anticiparse a los movimientos del mercado.

Una de las mayores ventajas de estos entornos es la flexibilidad que ofrecen. A diferencia de las soluciones de IA paquetizadas, las empresas que operan en este nivel pueden ajustar y configurar sus modelos de IA para alinearse perfectamente con sus procesos y metas estratégicas. Esto les permite no solo tener un control total sobre la IA que utilizan, sino también desarrollar capacidades únicas que son difíciles de replicar por sus competidores. En un mercado cada vez más competitivo y volátil, esta capacidad de personalización puede ser un diferenciador clave.

Además, herramientas como LangChain han facilitado la orquestación de múltiples modelos de IA y fuentes de datos, permitiendo que las empresas combinen distintas tecnologías para resolver problemas complejos de manera más eficiente. En este sentido, la adopción de IA multicanal, donde varios modelos trabajan en conjunto, ofrece nuevas oportunidades para mejorar la toma de decisiones, especialmente en situaciones donde los datos provienen de diferentes áreas del negocio y necesitan ser interpretados en conjunto.

Un punto crucial en la adopción de IA en los procesos estratégicos es la visión a largo plazo. La IA no solo se trata de optimizar los procesos actuales, sino de crear las condiciones necesarias para que las empresas puedan anticipar los cambios del mercado y adaptarse rápidamente a nuevas realidades. Por ejemplo, un modelo de IA bien diseñado podría ayudar a una empresa a prever cambios en las preferencias de los consumidores, permitiéndole ajustar su estrategia de marketing y productos mucho antes que sus competidores. Esto otorga una agilidad única en el entorno empresarial actual, donde la capacidad de responder rápidamente a los cambios del mercado es esencial para mantenerse competitivo.

Otro aspecto clave es que los modelos de IA personalizados permiten a las empresas integrar tecnologías emergentes como el aprendizaje por refuerzo o la IA generativa, lo que abre nuevas posibilidades en términos de innovación. Las empresas pueden experimentar con estas tecnologías para desarrollar productos, optimizar operaciones o incluso crear nuevos modelos de negocio. Por ejemplo, una PYME que utilice IA para modelar su cadena de suministro podría aplicar IA generativa para identificar mejoras en la logística, reduciendo costos y mejorando los tiempos de entrega.

En resumen, en este nivel estratégico, las empresas ya no están limitadas por las capacidades de soluciones predefinidas o genéricas. Al diseñar sus propios modelos de IA, tienen la libertad de ajustar cada detalle para alinearse con sus objetivos estratégicos y aprovechar plenamente las capacidades de la inteligencia artificial. Esta capacidad de personalización y control total sobre los procesos empresariales puede marcar la diferencia en términos de competitividad a largo plazo. No solo permite a las empresas anticipar cambios en el mercado, sino que también las coloca en una posición única para liderar la innovación en su sector, adaptándose a las demandas futuras con una agilidad y precisión incomparables.

La adopción de la Inteligencia Artificial dentro de las PYMEs ha dejado de ser una opción para convertirse en una necesidad competitiva. Sin embargo, la clave para aprovechar todo su potencial radica en elegir la tecnología IA adecuada para cada tipo de proceso dentro de la empresa. No se trata solo de implementar herramientas tecnológicas, sino de entender cómo cada una puede transformar áreas específicas del negocio.

Automatizar tareas repetitivas con RPA es un primer paso importante que libera recursos, pero no es suficiente. Las aplicaciones de IA van más allá de la simple automatización; apoyan procesos administrativos complejos, facilitando la colaboración y mejorando la eficiencia operativa. A medida que las empresas integran IA en la gestión, el verdadero valor emerge cuando se emplea para interpretar datos de manera profunda, encontrando patrones que antes no eran visibles y que permiten tomar decisiones más acertadas y estratégicas.

El verdadero salto llega cuando la IA entra en la fase creativa de los procesos estratégicos. No solo es capaz de analizar grandes volúmenes de datos, sino de inspirar nuevas ideas y definir estrategias que pueden guiar a la empresa hacia nuevas oportunidades. Esta capacidad para idear y anticiparse a través de modelos personalizados marca la diferencia entre las empresas que simplemente operan y aquellas que lideran la innovación.

En este sentido, la IA no es solo una herramienta, sino un catalizador de cambio que impulsa a las PYMEs a evolucionar. La elección correcta de la tecnología, alineada con los objetivos del negocio y aplicada de manera estratégica, puede ser el motor que no solo las mantenga competitivas hoy, sino que las prepare para navegar y liderar el futuro. La clave está en saber diferenciar entre automatización, apoyo operativo, gestión estratégica e ideación creativa, para llevar a la empresa a un nuevo nivel de eficiencia, innovación y crecimiento.