Hoy en día, pocas expresiones generan tanta expectativa y preocupación en las pequeñas y medianas empresas (pyme) como “inteligencia artificial”. La promesa es atractiva: automatizar tareas, bajar costos, optimizar la logística y aumentar ventas. En la práctica, sin embargo, la implementación suele ser más compleja y presenta obstáculos que retrasan los resultados esperados.
El economista Erik Brynjolfsson sintetiza esa dinámica con la imagen de una “curva en J” de la productividad: después de incorporar una nueva tecnología, es común experimentar una caída inicial en el rendimiento antes de ver mejoras sostenidas.
“No es un error: es parte del proceso”, explica Brynjolfsson, citando investigaciones vinculadas al MIT. Esas investigaciones muestran que la adopción de inteligencia artificial implica dificultades tempranas hasta que la organización completa su adaptación y reaprovecha las capacidades tecnológicas.
Eso aclara por qué muchas pyme perciben que la IA no rinde: invierten en herramientas, capacitan a su personal y reorganizan procesos, pero no obtienen ganancias inmediatas en productividad. Estudios recientes subrayan la diferencia entre emplear herramientas aisladas de IA y transformar de manera estratégica los métodos de trabajo.
Hay una diferencia clara entre usar herramientas de IA y rediseñar la forma de trabajar
Aun así, los beneficios son reales. Investigaciones indican que las pyme que integran la IA de forma efectiva pueden mejorar su productividad en hasta un 30%. A escala global, se proyecta que esta tecnología podría acelerar significativamente el crecimiento de la productividad en economías avanzadas.
¿Por qué cuesta la adopción?
El primer desafío es la escala. Las grandes empresas cuentan con recursos, equipos técnicos y margen para tolerar la caída inicial de la curva J; muchas pyme, con márgenes estrechos, no pueden asumir ese período de menor rendimiento y necesitan resultados más rápidos.
En segundo lugar, existe un déficit de capacidades internas. Informes de consultoras como McKinsey señalan que, aunque el uso informal de IA entre empleados es frecuente, la adopción a nivel organizacional y estratégica sigue siendo limitada: solo una minoría integra la IA de manera sistemática.
La tercera barrera es la fragmentación tecnológica. Muchas pyme incorporan soluciones aisladas —una para marketing, otra para inventarios, otra para atención— sin una visión integrada del negocio. Eso aumenta la complejidad sin traducirse en mejoras sustantivas de productividad.
Ante este contexto, es necesario entender la curva en J y adaptarse: lo destaco en mi libro El futuro de las pymes. En Argentina, Estados Unidos, Uruguay y Paraguay encontré un patrón recurrente en el sector pyme: confusión, falta de conocimiento y tendencia a la inmovilidad.
El avance tecnológico puede convertirse en un freno si no se acompañan cambios organizacionales
El avance tecnológico suele representar un obstáculo más que una solución automática cuando no se modifica la forma de trabajar.
Claves para integrar la IA
Algunas recomendaciones concretas pueden marcar la diferencia:
Empezar por resolver problemas concretos, no por adquirir tecnología por sí misma. Identificar procesos críticos (por ejemplo, gestión de stock o atención al cliente) y aplicar soluciones dirigidas suele dar mayor impacto que herramientas genéricas. Rediseñar procesos completos: la IA aporta productividad cuando se integra en los flujos operativos, no como un parche aislado. Capacitar y acompañar al equipo: la dimensión cultural y las habilidades internas son determinantes; sin ello, la resistencia y la falta de formación limitan los resultados. Medir, aprender y escalar: comenzar con pilotos pequeños, analizar resultados, ajustar y expandir gradualmente reduce riesgos. Aceptar la caída inicial: una baja de productividad al comienzo suele ser parte del proceso de adaptación y no necesariamente indica que la iniciativa fracasó.
La inteligencia artificial no es una solución instantánea, sino un proceso de cambio que requiere inversión, aprendizaje y tiempo. Las pyme que persistan y adapten sus procesos podrán operar con mayor eficiencia en un entorno donde la tecnología es cada vez más determinante para el crecimiento.
El autor es Analista Económico y director de Focus Market
