Las pymes, siendo el 99 % del tejido empresarial español, son un elemento crucial en la economía de nuestro país. Ahora bien, el reto que tienen es cómo aprovechar el potencial de la inteligencia artificial con recursos limitados. Existe una enorme brecha en el nivel de adopción, un 4,6 % en pequeñas empresas frente al 11,8 % en grandes corporaciones según el informe del ONTSI de 2023.
Por un lado, es cierto que las pymes tienen más restricciones presupuestarias que les permitan abordar proyectos personalizados, pero por otro lado tienen una gran ventaja a la hora de su implementación. Es más complejo modificar procesos y sistemas en una gran compañía, además, el uso de aplicaciones estándar de mercado puede ser muy costoso por el volumen de licencias en estas corporaciones y, pueden existir barreras por protocolos internos para la seguridad informática. Por lo tanto, las Pymes podrían encontrarse en situación de ventaja para adoptar esta tecnología de forma rápida y eficiente si tienen visión y carácter innovador.
En este escenario, las principales dificultades a la hora de explotar la inteligencia artificial en su negocio, además del presupuesto, son el desconocimiento de la tecnología, la dificultad de integración de la IA con sus sistema actuales, precaución por posibles riesgos de seguridad o privacidad de los datos, el alto coste de desarrollo y mantenimiento de la IA o, incluso, algunas incertidumbres de carácter ético como puede ser el cuestionamiento sobre el impacto de la IA en los puestos de trabajo. Es así como, a raíz de la aparición de ChatGPT se ha gestado un sentido de urgencia que está llevando a las PYMEs españolas a apoyarse en expertos externos para que les asesoren en su implementación y a capacitar a sus equipos para identificar donde puede ser más relevante aplicar esta tecnología en sus compañías.
En términos generales, las aplicaciones son similares a las que puedan implementar las grandes compañías, liderada por la automatización de procesos, mejorar la eficiencia de recursos, mejorar la toma de decisiones, personalizar las propuestas para sus clientes, desarrollo de nuevos productos y servicios o reducción de costes.
Uno de los casos de uso que ha facilitado la IA generativa es la aplicación de la eficiencia en el puesto de trabajo gracias a herramientas como ChatGPT, Copilot o Google Bard donde pueden automatizarse tareas diarias como priorizar correos, realizar resúmenes de reuniones, proponer respuestas a los correos, realizar presentaciones, generar copys a partir de imágenes o videos, etc
Otra casos de uso son los asistentes que gestionan los documentos internos de las compañías. Extrayendo información de los mismos, realizando resúmenes, realizando análisis comparativos de varios productos o generando contenido a partir de otros documentos y todo ello con lenguaje natural y, generando los siguientes beneficios para las PYMES:
- Facilita el trabajo a los equipos comerciales que tienen que trabajar con numerosos catálogos, detalles técnicos, pedidos, presupuestos, stocks, Q&A, etc.
- Automatiza la gestión en documentos de laboratorios en procesos que actualmente son manuales.
- Facilita la gestión de pliegos en licitaciones públicas. La gestión de la oferta pública suele ser compleja y acarrear riesgos importantes que pueden tener un gran impacto para las pequeñas compañías. La IA permite gestionar documentos de cientos de páginas donde es fundamental que no se escape ninguna clausula anómala o penalización.
La IA tradicional que se ocupa de la explotación de datos estructurados que provienen de sistemas continúa siendo de los proyectos más demandados por ser los que tienen un impacto directo en la cuenta de resultados. Sin duda, la optimización de toda la cadena logística es el objetivo principal y, suele iniciarse con modelos de previsión de demanda en los diferentes momentos de la cadena que incorporan variables complejas como las promociones y variables externas como el calendario o meteorología, logrando así, anticipar de manera precisa los productos que van a demandar los clientes en el punto de venta. Además, los pedidos de los retailers, las unidades a fabricar o los materiales que deben solicitar a sus proveedores. Todo esto, puede mejorar la previsión en un 30 o 40 %, es una diferencia que puede conllevar mucho ahorro en stock, transporte o evitando rotura de stock.
Vemos muchas ventajas para encontrar ayudas para la implementación de la IA en las PYMES españolas. Por ejemplo, desde la Comisión Europea se están realizando esfuerzos para dotar a las PYMES de la infraestructura necesaria para poder desarrollar su estrategia de IA y sus modelos para evitar que esto ralentice la adopción.
Actualmente, se suma que la tecnología está madura y tiene un potencial transformador enorme al que las PYMEs no pueden quedar ajenas. Existen numerosas ayudas desde Europa, hay aplicaciones de coste reducido que pueden ayudar a dar los primeros pasos y, por supuesto profesionales especializados para guiar desde las asociaciones o con soluciones más personalizadas. Todos los esfuerzos son pocos para avanzar en el conocimiento e implementación de la IA.
Por Victoria Corral, Strategic Growth Lead en Solver IA
