¿CÓMO LAS PYMES PUEDEN DUPLICAR SUS INGRESOS RESOLVIENDO EL PROBLEMA DE MAPEO DE LA IA?

Por: Fernando Cárdenas E.

A diario vemos la misma frustración en los dueños y administradores de empresas que utilizan las versiones pagas de las diferentes opciones de IA. No ven un cambio real en sus estados financieros y en el retorno del capital de sus empresas. ¿Por qué la IA parece ser una "curiosidad" y no un motor de crecimiento?

Un nuevo estudio titulado realizado por profesores de INSEAD y Harvard (Kim, Kim & Koning, 2026), realizado con 515 empresas de alto crecimiento, nos da la respuesta técnica a un problema muy práctico.

EL CONCEPTO CLAVE: EL "PROBLEMA DE MAPEO"

El estudio identifica que la mayor barrera para la productividad no es el acceso a la tecnología, sino lo que llaman el "Problema de Mapeo ".

La mayoría de las PYMES cometen el error de buscar aplicaciones "locales": usan la IA para redactar un correo más rápido o resumir una reunión. Esto ahorra minutos, pero no transforma el negocio. El "mapeo" consiste en descubrir dónde y cómo la IA puede reorganizar todo un proceso de producción para crear valor estratégico.

EL EXPERIMENTO: ¿QUÉ DIFERENCIA A LAS EMPRESAS QUE GANAN?

Los investigadores dividieron a las empresas en dos grupos. Ambos tenían acceso a las herramientas, pero a un grupo se le enseñó específicamente a mapear casos de uso de alto valor observando cómo otros reorganizaban sus flujos de trabajo.

Los resultados tras solo 3 meses fueron contundentes para el grupo que resolvió el problema de mapeo:

• Descubrieron un 44% más de casos de uso, especialmente en áreas críticas como desarrollo de producto y estrategia.

• Completaron un 12% más de tareas totales.

• Aumentaron en un 18% la probabilidad de adquirir nuevos clientes.

• ¡Lograron ingresos 1.9 veces superiores! (Casi duplicaron su facturación frente al grupo de control).

EL CONCEPTO DEL MAPEO EN LA PRÁCTICA

El "mapeo" se define como el proceso de descubrimiento gerencial mediante el cual una empresa identifica precisamente dónde y cómo la inteligencia artificial puede transformar sus procesos productivos únicos para generar valor real. A diferencia del uso básico de herramientas para tareas aisladas y obvias —como redactar correos o resumir textos—, el mapeo implica una "búsqueda amplia" que tiene por objetivo reorganizar toda la cadena de valor, especialmente en áreas críticas como la estrategia y el desarrollo de productos. Es el puente fundamental que convierte la tecnología disponible en una ventaja competitiva tangible, resolviendo la dificultad que tienen los líderes para adaptar las capacidades de la IA a la estructura específica de su negocio.

Para las PYMES, esto representa una oportunidad de crecimiento sin precedentes, ya que permite escalar la productividad y captar clientes sin necesidad de aumentar proporcionalmente el capital externo o la contratación masiva. En conclusión, el estudio subraya que el éxito con la IA no depende simplemente de acceder a la tecnología, sino de la capacidad de la gerencia para rediseñar sus flujos de trabajo y "mapear" las herramientas en el núcleo de su producción.

EFICIENCIA DE CAPITAL: UN DATO VITAL PARA COLOMBIA

En nuestro contexto colombiano, donde las tasas de interés para crédito empresarial pueden ser un desafío y el acceso a capital externo es limitado, el estudio muestra que las empresas que mapearon correctamente la IA redujeron su necesidad de capital externo en un 39.5%.

Esto significa que la IA, bien implementada, permite que una PYME crezca orgánicamente, financiando su expansión con la eficiencia generada en lugar de depender exclusivamente de préstamos bancarios.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES PARA LA PYME EN COLOMBIA

Para encontrar aplicación práctica, a continuación presento propuestas de cómo aplicarlo en el ecosistema empresarial colombiano:

- Dejar de automatizar tareas para reorganizar procesos: Si solo usa IA para escribir posts en redes sociales, está perdiendo el tiempo. El estudio muestra que las mayores ganancias están en el desarrollo de productos y la estrategia.

- El rol del Gerente como "Explorador de Casos": El estudio demuestra que la IA no es un tema de "TI" o de sistemas; es un tema de gerencia. El dueño de la PYME debe dedicar tiempo a adoptar las mejores prácticas de gestión y a reorganizar los flujos de trabajo. El éxito depende de la capacidad de descubrimiento administrativo.

- Menos capital, más inteligencia: Si su empresa está buscando capital para contratar más personal operativo, primero evalúe si una "reorganización asistida por IA" le permitiría manejar ese aumento de demanda con su equipo actual. El estudio prueba que se puede hacer mucho más con los mismos recursos (o incluso con menos).

- Pasos de acción inmediata: 1) Auditoría de Procesos: Identifique el proceso que más tiempo consume en su empresa (no la tarea, el proceso completo). 2) Mapeo: Reúna a sus líderes y pregunte: "¿Cómo cambiaría este proceso si la IA hiciera el 50% del trabajo pesado?". 3) Benchmark: Investigue tres empresas internacionales similares que ya estén usando IA y adapte su estructura de trabajo, no solo sus herramientas.

En conclusión, el éxito con la IA no se trata de quién tiene el modelo más avanzado, sino de quién entiende mejor su propio negocio para saber "mapear" la tecnología y utilizarla en los procesos correctos para mejorar la productividad y rentabilidad del negocio.

LAS PYMES Y SUS MODELOS DE NEGOCIOS EN LA ERA DE LA IA

Por: Fernando Cárdenas E.

Muchos gerentes de pymes ven la inteligencia artificial como una herramienta aislada (un chatbot aquí, un generador de textos allá y consultas por acá). Sin embargo, la investigación del MIT CISR (Centro de investigación de la Escuela de Administración del MIT, dedicado a liderar organizaciones digitales basadas en datos), que analizó a 2.378 empresas entre 2013 y 2025, revela que la IA no es un accesorio, sino el motor de un cambio sistémico en la estructura de ingresos y en los modelos de negocio de las PYMEs. 

Durante la última década, ha quedado claro que "digitalizarse" no es una opción, sino una necesidad de supervivencia en el entorno competitivo actual. Los datos del MIT CISR sustentan esta afirmación: entre 2013 y 2025, la participación de las empresas en los ecosistemas digitales aumentó del 30% al 81%. Sin embargo, esta tendencia ya no basta. Hoy en día, no basta con ser digital; ahora el juego competitivo se centra en cómo la inteligencia artificial (IA) redefine los modelos de negocio.

El MIT CISR predice que en los próximos cinco años veremos una evolución dramática hacia modelos de negocio orientados a resultados y habilitados por IA autónoma. Para una pyme en Colombia, esto no es ciencia ficción; es el mapa para dejar de competir por precio y empezar a competir por valor real.

LA ACCIÓN QUE REALIZA LA PYME Y LOS PROCESOS DE EJECUCIÓN 

La investigación propone un cambio de visión en función de dos ejes estratégicos que todo gerente de pyme debe evaluar: 1. El tipo de acción que la pyme realiza para el cliente y 2. Cómo son sus procesos de ejecución:

1. Acción que realiza la pyme en nombre del cliente: 

Se trata de entender si la pyme actúa como apoyo al cliente, es decir, lo asiste o le ayuda a lograr algún objetivo. O si, por el contrario, la empresa toma algún tipo de decisiones y ejecuta acciones por él, es decir, lo “representa”. 

La gran diferencia en la era de la IA radica en el grado de autonomía que le otorgamos a la tecnología para interactuar con el mercado. No es solo "usar ChatGPT"; es decidir qué rol desempeña tu pyme en la vida del cliente. 

Cuando la Pyme ASISTE al cliente (Enfoque en Proceso) 

En este modelo, la IA actúa como copiloto o "superempleado". El cliente mantiene el control total de la ejecución, pero la pyme le ofrece herramientas inteligentes para que lo haga mejor, más rápido o con más información. Un ejemplo en el ámbito de los servicios profesionales puede ser una firma de abogados que implementa un sistema de IA para analizar contratos de arrendamiento. La IA no firma el contrato, sino que le entrega al cliente un resumen de los "puntos de riesgo" y sugiere cláusulas. En este caso, la pyme asiste al cliente para que este tome una decisión informada. Otro ejemplo en el comercio es una tienda de repuestos industriales que usa un asistente virtual para que el cliente suba la foto de su pieza rota. La IA identifica la pieza y sugiere el reemplazo exacto en el inventario. Aquí, la pyme asiste en la fase de búsqueda, pero el cliente decide y ejecuta la compra. 

Cuando la Pyme REPRESENTA al cliente (Enfoque en Resultados)

Este caso es más sofisticado. Aquí, el cliente no quiere "comprar un servicio", quiere un resultado. La pyme, a través de agentes de IA autónomos, actúa en nombre del cliente dentro de límites predefinidos. Por ejemplo, una pyme de servicios de ingeniería que instala sensores de energía basados en IA en fábricas. El cliente no revisa el tablero de energía; la IA de la pyme representa al cliente, apagando equipos no esenciales o ajustando el consumo automáticamente cuando la tarifa eléctrica sube, garantizando un ahorro del 15% mensual. El cliente paga por el "ahorro", no por el software. O, por ejemplo, en marketing digital, una agencia que ya no le pide al cliente aprobar cada post o cada anuncio. El cliente define un objetivo y la IA de la agencia lo representa, comprando medios, ajustando artes y optimizando el presupuesto en tiempo real, sin intervención humana en cada paso.

2. Procesos de ejecución del negocio: ¿Procesos estructurados o adaptativos?

Ejecución ESTRUCTURADA (El Enfoque "Rígido" o de Reglas)

En este modelo, la empresa opera según procesos predefinidos y lógicos. La IA se utiliza para automatizar pasos que ya conocemos muy bien. Es el terreno de la eficiencia pura y de la reducción de errores. Se basa en flujos: "Si pasa A, entonces haz B". Es determinista; el camino está trazado de antemano. Por ejemplo, una pyme de Contabilidad/Auditoría que utiliza un software de IA para la conciliación bancaria. El proceso es rígido: la IA toma el extracto, lo cruza con las facturas y, si coinciden los valores y los NITs, lo marca como "conciliado". Si no coinciden, genera una alerta. El proceso no cambia; solo se hace automático y más rápido. O una pyme de manufactura de plásticos con un sistema de control de calidad basado en visión artificial. La IA tiene una "foto" de cómo debe ser la pieza perfecta. Si se detecta una desviación de 2 mm, descarta la pieza. El proceso es estructurado porque las reglas de "qué es bueno" y "qué es malo" son fijas y no evolucionan por sí solas.

Ejecución ADAPTATIVA (El Enfoque de "Resultados" u Objetivos)

Este es el núcleo de la innovación que propone el MIT CISR. Aquí, la empresa no define el "paso a paso", sino el objetivo final y los límites (Barandas guía). La IA genera el proceso en tiempo real a partir de los datos del entorno. Es probabilístico y emergente. La IA analiza múltiples variables y ajusta su comportamiento para maximizar un resultado, modificando el proceso si las condiciones varían. Por ejemplo, una pyme de entregas en una ciudad con tráfico impredecible como Bogotá. En un modelo adaptativo, no hay una ruta fija de entrega. La IA tiene como objetivo: "Entregar 20 paquetes antes de las 4 PM con el menor consumo de combustible". Si hay una protesta o un choque, la IA adapta la ruta, decide qué paquete entregar primero y avisa al cliente de forma autónoma. El proceso se construye mientras se ejecuta. O, por ejemplo, una Pyme de e-commerce donde, en lugar de que el dueño diseñe una campaña fija de "Descuento del 20% para todos los que no han comprado en un mes", le da una instrucción adaptativa a la IA: "Tengo $5.000.000 de presupuesto para reactivar clientes; maximiza el retorno de la inversión (ROI)". La IA, entonces, decide, de forma adaptativa, darle un cupón a Pedro, enviarle un video testimonial a María y llamar por teléfono a Juan, todo basado en el comportamiento individual de cada uno.

LOS MODELOS DE NEGOCIO EXITOSOS EN LA ERA DE LA IA

De la combinación de estos ejes (Acción realizada para el cliente y proceso de ejecución) surgen cuatro modelos que definirán quién gana y quién desaparece:

1. Existente+ (asistir al cliente con procesos estructurados): Es el paso inicial. La pyme utiliza la IA para mejorar lo que ya hace. Por ejemplo, una firma de contabilidad que utiliza IA para analizar datos y ofrecer recomendaciones financieras más rápidas.

2. Representante del Cliente (representar al cliente mediante procesos estructurados): Aquí, la IA actúa en nombre del cliente dentro de reglas claras. Por ejemplo, un administrador de flota que usa IA para comprar repuestos automáticamente cuando el sistema detecta desgaste, sin que el dueño mueva un dedo.

3. Curador Modular (asistir al cliente con procesos adaptativos): La empresa ayuda al cliente a armar "combos" personalizados de servicios propios y de terceros en tiempo real. Es el modelo de "solución integral" llevado al máximo.

4. Orquestador (representar al cliente mediante procesos adaptativos): el modelo más avanzado. La empresa representa al cliente y coordina de forma autónoma todo un ecosistema para lograr un resultado.

¿POR QUÉ LA ADAPTABILIDAD ES LA CLAVE PARA LA PYME?

La investigación destaca que las empresas que logran pasar de procesos estructurados a adaptativos (especialmente con actividades que representen al cliente en lugar de limitarse a asistirlo, es decir, en el modelo de Orquestador) registran un crecimiento de sus ingresos muy superior al promedio.

CONCLUSIONES PARA LAS PYMES COLOMBIANAS

• Los procesos estructurados aportan eficiencia: son ideales para tareas de cumplimiento (compliance), seguridad y back-office. Sin embargo, tienen limitaciones de creación de valor a largo plazo.

• Lo adaptativo es de donde viene la ventaja competitiva; es lo que te permite responder a mercados volátiles y ofrecer una personalización que la competencia, atrapada en procesos rígidos, no puede igualar.

• El rol del gerente pasa del micro-management a la definición de "guardarrieles o barandas". En la ejecución adaptativa, el gerente de la pyme ya no verifica si el empleado cumplió el "paso 3" del manual. Su nuevo rol, según el MIT CISR, consiste en establecer los límites.

• La verdadera transformación digital no ocurre cuando se compran computadores y se desarrolla y utiliza software. Ocurrirá cuando nuestras pymes dejen de ser máquinas de seguir instrucciones rígidas y se conviertan en organismos adaptativos que aprenden de cada interacción con el cliente para entregar, de manera autónoma, el mejor resultado posible.

• Para ganar ventaja competitiva, no se debe intentar  hacer todo con IA mañana. Es mejor preguntarse: ¿En qué proceso repetitivo pierden tiempo los empleados que podrían dedicar a actividades de mayor valor agregado para el cliente? ¿Es posible ofrecer un resultado garantizado en lugar de ofrecer solo un producto o servicio?

¿Por qué la tecnología no siempre impulsa la productividad? Lecciones para las PYMES en Colombia

 Por: Fernando Cárdenas E.

En mis varios años dedicado a tratar de mejorar la gestión y productividad de las PYMES en Colombia, he visto muchas iniciativas de los gobiernos nacional y locales, de las cámaras de comercio, de las incubadoras y aceleradoras y de las agencias de innovación y emprendimiento que pretenden mejorar la adopción tecnológica de este tipo de empresas para que sean más productivas y rentables. Sin embargo, la mayoría de estos programas no terminan siendo exitosos y las empresas no utilizan adecuadamente las tecnologías disponibles ni mejoran su desempeño. 

La pregunta es: ¿Por qué, si nuestras empresas y empresarios tienen acceso a las mismas herramientas que los empresarios de Silicon Valley o de otros lugares en países desarrollados, no vemos los mismos resultados en productividad y en rentabilidad?".

En un reciente documento de trabajo del NBER, "Technology and Economic Development" (2026), Acemoglu, Akcigit y mi profesor Simon Johnson, ofrecen una respuesta profunda y estructurada a este dilema. A continuación, resumo las conclusiones clave y ofrezco recomendaciones estratégicas para empresarios y líderes de política pública en contextos como el nuestro.

La "Ventaja del Atraso" y sus barreras

El estudio parte de una premisa alentadora: los países que no están en la "frontera tecnológica" (como Colombia) tienen una ventaja potencial porque pueden crecer más rápido simplemente adoptando e imitando tecnologías ya existentes, en lugar de tener que inventarlas desde cero. Esto es lo que los autores llaman la "ventaja económica de del atraso". Sin embargo, esta adopción no es automática. Los autores identifican que la brecha de ingresos entre países se mantiene no por la falta de tecnología per se, sino por la baja capacidad de absorción de las empresas y por diversas distorsiones locales del entorno.

¿Qué frena entonces la productividad y el desempeño de nuestras empresas?

Prácticas de gestión deficientes: Existe una correlación directa entre la calidad de la gerencia, de las prácticas de gestión y la adopción tecnológica. Las empresas con procesos de monitoreo y gestión mediocres simplemente no saben cómo aprovechar las nuevas herramientas.

Tecnología inadecuada: A veces, las tecnologías de frontera (como ciertas aplicaciones de IA diseñadas en países ricos) no se ajustan a las necesidades o a la dotación de factores de los países en desarrollo, lo que frena su difusión. Querer copiar sin considerar las características de las empresas y del entorno es una de las razones para los escasos efectos en desempeño.

Fricciones en el mercado de crédito y en la financiación: La falta de acceso a financiamiento e inversión impide que las empresas realicen la inversión inicial necesaria para actualizar su base tecnológica y experimenten con las nuevas tecnologías.

Barreras a la reasignación: En muchos países en desarrollo, las políticas que subsidian implícitamente la informalidad o que "castigan" a las empresas que crecen, con impuestos excesivos, impiden que el talento y el capital se muevan de firmas ineficientes a firmas tecnológicas. Para mejorar la productividad es necesario que la asignación de recursos como el capital y el talento se dirija a las empresas con mayor potencial y no a aquellas ineficientes que tienen subsidios, condiciones dominantes de mercado o influencias. 

Recomendaciones para el empresario (PYMES)

Invertir en la capacidad de absorción: Antes de comprar el software más avanzado, de adoptar las tecnologías 4.0 o de utilizar la inteligencia artificial los empresarios deben asegúrese de que su equipo tenga la formación técnica y de gestión necesaria y de que la PYME desarrolle sus capacidades organizacionales. El estudio muestra que la educación terciaria y la construcción de capacidades son el motor crítico para adoptar tecnologías avanzadas y por consiguiente para mejorar sustancialmente los niveles de productividad.

Priorizar la gestión sobre la innovación radical: Si la empresa está lejos de la frontera tecnológica (como es el caso en la gran mayoría de las empresas en Colombia), el mayor retorno de inversión vendrá de la imitación y adaptación de tecnologías probadas, apoyadas por prácticas de gestión sólidas (indicadores de desempeño, monitoreo constante).

Cuidado con las "Modas tecnológicas": Es necesario evaluar si las herramientas que se quieren implementar son "apropiadas" para su entorno local y si es el momento adecuado para la capacidad de absorción y la realidad de la empresa. No todas las soluciones diseñadas para mercados con mano de obra costosa funcionan en mercados donde el capital es el recurso escaso y la escala de los negocios es mayor.

Recomendaciones para Formadores de Política Pública

Facilitar la "Destrucción Creativa" y la Reasignación: Las políticas deben dejar de proteger a las empresas ineficientes o informales a costa de las formales que intentan escalar. Es vital eliminar los desincentivos fiscales que surgen cuando una empresa pequeña empieza a crecer y a adoptar tecnología.

Fortalecer la financiación de la innovación: El acceso al crédito o a otras formas de financiación está directamente vinculado con la probabilidad de que una firma invierta en I+D y que adopte nuevas tecnologías. 

Reforma educativa enfocada en la capacidad de absorción y a la adopción: No basta con educación básica. Para cerrar la brecha tecnológica, se requiere un impulso en la educación superior técnica y profesional que mejore las capacidades de la fuerza laboral y de las organizaciones para absorber, adoptar y utilizar las nuevas tecnologías.

Vigilancia de las instituciones: Los autores advierten sobre la "trampa del ingreso medio", donde grandes empresas establecidas usan sus conexiones políticas para bloquear la entrada de competidores más innovadores. La política pública debe garantizar un campo de juego nivelado para que las PYMEs estén en igualdad de condiciones y compitan con base en modelos de negocio, productos, servicios y procesos innovadores.

En conclusión, la tecnología es el motor del desarrollo, pero solo si el ecosistema —gerencial, institucional y educativo— está preparado para recibirla. Como formadores de política pública, como empresarios y emprendedores y como agentes inversionistas,  consultores y líderes, nuestra tarea es preparar ese terreno para poder acelerar la adopción y el uso adecuado de las nuevas tecnologías y lograr mejorar el desempeño y la productividad de nuestras empresas.

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, LA PRODUCTIVIDAD Y LAS PYMES

Por: Fernando Cárdenas E.

La inteligencia artificial generativa ya está cambiando la forma de trabajar en las empresas. En un estudio de investigación realizado por Brynjolfsson, Li y Raymond en 5172 empleados de servicio al cliente, la IA acelera la resolución de problemas, ayuda más a los trabajadores con menos experiencia y mejora el tono de las interacciones, pero sus efectos son desiguales y dependen de cómo se implemente. A continuación describo las conclusiones de la investigación y dejo unas conclusiones para las PYMEs en nuestros países en vía de desarrollo. 

¿QUÉ MUESTRA EL ESTUDIO?

La investigación publicada en The Quarterly Journal of economics en mayo de 2025,  analiza el despliegue de un asistente de IA generativa (basado en GPT 3) para 5.172 agentes de soporte técnico que atienden por chat a clientes pymes de una empresa de software en Estados Unidos. En el experimento la IA sugiere respuestas y enlaces a documentación interna en tiempo real; los agentes pueden aceptar, editar o ignorar las recomendaciones, por lo que la herramienta complementa  al trabajador en lugar de reemplazarlo. Los resultados del análisis muestran que: 

• La productividad medida como casos resueltos por hora aumenta en promedio 15% cuando los agentes tienen acceso al asistente de IA.

• Este aumento combina un menor tiempo por chat, más chats gestionados en paralelo y un pequeño incremento en la tasa de resolución, sin afectar de forma relevante la satisfacción del cliente.

• El hallazgo central es que la IA no beneficia igual a todos: favorece sobre todo a quienes estaban en la parte baja de la distribución de productividad y experiencia, es decir a los agentes menos productivos.

• En cambio, los agentes más productivos y experimentados casi no mejoran e incluso pueden ver ligeras caídas en la calidad de sus interacciones.

• Los agentes menos hábiles aumentan cerca de 30% los casos resueltos por hora; los “top performers” casi no se mueven.

• La IA acelera el aprendizaje y el rendimiento. Los agentes nuevos con dos meses de experiencia y acceso a IA rinden como los que tienen más de seis meses de experiencia sin IA.

• En términos de habilidades blandas, el texto de los agentes cambia: los de menor desempeño comienzan a escribir más parecido a los de alto desempeño y mejoran su fluidez en el lenguaje.

• Además, los clientes se vuelven más amables y piden menos “hablar con el supervisor”, y la rotación de trabajadores se reduce, sobre todo entre los recién llegados.

LECCIONES PARA PYMES EN COLOMBIA Y MERCADOS EMERGENTES

Aunque el estudio se centra en un gran corporativo global, ofrece lecciones directamente relevantes para pymes de servicios, call centers, BPO, software y comercio electrónico en Colombia y en economías similares. Y es posible también que estas consideraciones puedan aplicar a otro tipo de empresas en las cuales la información y los procesos puedan ser complementados con la IA. 

La IA como apoyo para talento junior

Bien utilizada, la IA generativa permite que trabajadores nuevos y con menor formación alcancen más rápido la productividad de un empleado experimentado. Para una pyme que no puede pagar personas con mucha experiencia, esto sugiere un modelo de equipo más ligero en personas senior y con mayor énfasis en personal junior con buen potencial  apoyado por IA.

No basta con comprar la herramienta: hay que diseñar la adopción y el uso correcto

En el caso estudiado, los agentes sólo mejoran si efectivamente usan las recomendaciones; quienes más se adhieren a la IA son los que más ganan. Esto nos hace pensar que en el caso de las pymes en nuestros mercados es muy importante que las empresas mejoren la capacidad de absorción para poder usar adecuadamente la IA. Es necesario invertir  en capacitación estructurada, aunque breve, y en ajustar los modelos de gestión de la empresa a las mejores prácticas con base en datos.

La IA funciona mejor en problemas “intermedios”

La productividad aumenta más en problemas que no son ni los más rutinarios ni los extremadamente raros. En aquellos donde el humano aún no tiene mucha experiencia, pero el modelo ya vio suficientes casos para aprender. Para una pyme, esto indica que la IA es especialmente útil en tareas que sus equipos ven con cierta frecuencia pero que todavía generan errores, demoras o cuellos de botella.

Cuidado con los mejores trabajadores

Los empleados de mayor productividad ven poca mejora en velocidad y ligeras caídas en algunas métricas de calidad cuando siguen demasiado a la IA.  Por esto es importante que las pymes no restrinjan la operación de su personal más productivo a seguir las recomendaciones de la IA, sin espacio para la creatividad y el criterio de sus mejores personas. No tener en cuenta esto puede limitar la innovación, el conocimiento y el mejoramiento de la organización.

PASOS PRÁCTICOS PARA PYMES QUE QUIERAN APLICAR ESTAS IDEAS

Para una pyme colombiana (o de otro mercado emergente), el mensaje no es “implemente IA ya”, sino “experimente de forma estratégica, empezando donde más se apalanca el talento humano”. Los siguientes pasos pueden servir de guía: 

1. Identificar procesos candidatos

Procesos intermedios que son rutinarios pero que requieren conocimiento y experiencia como las conversaciones e interacciones con clientes: atención al cliente, recuperación de cartera, soporte post venta, onboarding de usuarios. Procesos internos repetitivos pero con lenguaje como correos a proveedores, respuestas a solicitudes estándar, documentación técnica básica, etc. 

2. Diseñar la IA como copiloto, no como piloto automático 

Permitir que el trabajador edite y decida cuándo usar las recomendaciones y respuestas de la IA. Empezar con tareas de redacción, tono y estructura (por ejemplo, redactar un correo empático y profesional) y dejar las decisiones críticas en manos humanas de las personas más experimentadas.

3. Enfocarse en el talento junior

Priorizar el despliegue en equipos nuevos o en empleados con menor desempeño para ver mejoras visibles en productividad y calidad. Medir explícitamente la curva de aprendizaje, el tiempo que demora un nuevo empleado para llegar al nivel de uno experimentado, con y sin soporte de IA (Medir el impacto de la IA).

4. Codificar y proteger las “mejores prácticas” internas

Usar ejemplos de interacciones de alto desempeño para ajustar prompts, guías y plantillas, y no depender totalmente de un modelo genérico. Revisar periódicamente e insistir en que los mejores trabajadores tengan espacio para innovar, para desarrollar nuevos métodos de solución de los casos complejos.

5. Medir más que la velocidad

Hacer seguimiento a unas tres métricas simples por persona o por equipo. Por ejemplo:  velocidad (casos resueltos por hora o por día), tasa de resolución (porcentaje de casos con respuesta satisfactoria) y satisfacción del cliente (índice de satisfacción con la atención). Y vigilar la experiencia laboral: clima, rotación y percepciones de autenticidad en el trato con el cliente.

Con este enfoque, una pyme puede usar la IA generativa para cerrar brechas de productividad y habilidades sin deshumanizar su servicio, reforzando la capacidad de sus trabajadores menos experimentados y manteniendo el valor estratégico de su talento más experto.