Como reportó Bloomberg, empresas como Walmart y Uber tuvieron que frenar el uso interno de IA después de que sus empleados agotaran presupuestos anuales enteros en meses, sin que eso se tradujera necesariamente en resultados concretos.
Una encuesta global de Bain & Company reveló que, aunque la IA es una prioridad para la mayoría de las grandes empresas, solo alrededor de un tercio tiene una estrategia clara para convertir esa inversión en valor de negocio.
Si eso pasa en corporaciones con equipos dedicados y presupuestos enormes, el riesgo para una PyME que adopta la tecnología sin una estrategia previa es proporcionalmente mayor.
El problema según Zicarelli no es tecnológico. Es que muchas organizaciones confunden información con criterio.
"Una empresa puede conocer cada movimiento de su cartera de clientes, monitorear cientos de variables en tiempo real e incorporar las plataformas más sofisticadas del mercado, pero seguir sin responder preguntas bastante básicas: dónde están sus mejores oportunidades de crecimiento, qué clientes tienen mayor potencial, qué acciones comerciales generan resultados."
La adopción de IA crece entre las empresas, pero el desafío ya no es sumar herramientas sino integrarlas a una estrategia de negocio.
El dato ya no alcanza: el recurso escaso es el criterio
Hay un cambio estructural que está en el centro de este argumento y que va más allá de las PyMEs.
Durante décadas, la ventaja competitiva de una empresa estuvo en tener más información que sus competidores. Hoy esa ventaja desapareció: cualquier empresa puede acceder a más datos de los que puede procesar.
Lo que escasea ahora es la atención, la capacidad de distinguir qué importa de lo que no importa.
Las áreas comerciales conviven con dashboards, métricas, alertas y reportes que compiten entre sí. La IA puede ayudar a ordenar ese ruido, pero no puede reemplazar a alguien que entiende el contexto, conoce a los clientes y sabe tomar decisiones en situaciones ambiguas.
Esto conecta con algo que investigadores de la London School of Economics documentaron en otro contexto: que McKinsey reporta que sus empleados ahorran un 30% del tiempo que antes dedicaban a recopilar y analizar datos gracias a la IA, pero que ese tipo de ganancia individual es muy difícil de traducir en mejora medible a escala de toda la organización.
La herramienta funciona. El sistema alrededor de la herramienta es lo que determina si ese funcionamiento genera valor real.
La inteligencia artificial puede detectar patrones y automatizar tareas, pero no reemplaza las decisiones estratégicas de una empresa.
Qué cambiaría: el orden correcto de las cosas
El argumento de Zicarelli no es que las PyMEs no deban adoptar IA. Es que el orden importa.
Primero entender cómo genera valor la empresa, cómo construye relaciones con clientes, cuáles son los procesos que sostienen su crecimiento. Después elegir la herramienta.
"La conversación sobre inteligencia artificial y estrategia comercial debería empezar bastante antes que la elección de una herramienta", dice. "Sin esa comprensión previa, la inteligencia artificial corre el riesgo de convertirse en una solución brillante para un problema mal definido."
Cuando ese orden se respeta, el potencial es real. Detección de patrones que serían imposibles de identificar manualmente, anticipación de riesgos comerciales, priorización de oportunidades.
El crecimiento de la IA en las PyMEs está cambiando la forma de trabajar, aunque los resultados dependen más de la organización que de la herramienta elegida.
La diferencia entre una empresa que aprovecha la IA y una que la adopta sin más no está en el presupuesto ni en la herramienta elegida. Está en si alguien se sentó antes a definir qué problema está tratando de resolver.
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