Si queremos aplicar la inteligencia artificial para pymes, no son necesarios presupuestos elevados y equipos dedicados a experimentar con nuevas tecnologías.
Pero ¿cómo debe manejar una pyme la integración IA?, ¿merece la pena invertir en IA?, ¿qué herramientas necesito?, ¿cuánto me va a costar?, ¿necesito contratar a alguien especializado?
Inicialmente, una pyme puede empezar a utilizar inteligencia artificial sin realizar una gran inversión inicial.
Lo más importante no es el presupuesto, lo más importante es centrarse en las tareas que más sentido tiene mejorar con IA, en las herramientas que mejor partido les podemos sacar y cómo hacerlo de forma legal y sin poner en riesgo información de la empresa o de sus clientes.
En esta guía vamos a ver cómo integrar inteligencia artificial para pymes de forma práctica, progresiva y con una inversión controlada.
¿Qué puede aportar la IA a una pyme?
La inteligencia artificial puede participar en muchas de las tareas diarias de una pyme.
Al integrar la IA en una pyme, especialmente conviene centrarse en tareas que consumen tiempo. Por ejemplo:
- Redactar y revisar emails.
- Crear propuestas comerciales.
- Resumir documentos.
- Preparar reuniones.
- Generar contenidos para redes sociales.
- Analizar hojas de cálculo.
- Clasificar información.
- Crear borradores de informes.
- Preparar respuestas para preguntas frecuentes.
- Investigar mercados y competidores.
- Adaptar contenidos a diferentes públicos.
- Extraer información de documentos.
- Crear procedimientos y documentación interna.
- Apoyar determinadas tareas administrativas.
Al plantearnos integrar la Ia en una pyme lo primero es entender que utilizar la IA no significa sustituir personas por herramientas.
Consiste realmente en redistribuir el tiempo, mejorando determinados procesos, para que las personas puedan dedicar su atención a las tareas que realmente aportan valor.
Para llevarlo a cabo lo mejor es hacerlo poco a poco, integrándola inicialmente en procesos concretos donde exista una oportunidad clara de mejora.
¿Por dónde empiezo a integrar la inteligencia artificial para pymes?
Lo primero no es elegir una herramienta como ChatGPT, Claude, Copilot o Gemini.
Lo primero es plantearnos qué es lo que se puede mejorar.
Por ejemplo, imaginemos una empresa que recibe decenas de consultas comerciales cada semana.
Si cada empleado responde de una manera diferente, no existe un criterio claro sobre precios, condiciones, plazos o información que debe solicitarse al cliente, introducir una IA no solucionará necesariamente el problema.
El proceso por el que empecemos a integrar la IA debe ser un proceso que se pueda clasificar y ordenar con el objetivo de automatizarlo. Siguiendo con el ejemplo de las consultas comerciales, la IA se puede utilizar para:
- Clasificar las consultas.
- Identificar el tipo de cliente.
- Preparar un borrador de respuesta.
- Recuperar información relevante.
- Proponer la siguiente acción.
- Registrar determinados datos.
La IA funciona mucho mejor cuando existe un proceso que mejorar.
Pasos para integrar la inteligencia artificial para pymes
A continuación, vamos a desgranar uno por uno los pasos que debemos realizar para integrar la inteligencia artificial para pymes.
Paso 1: Identifica las tareas que más tiempo consumen
Antes de buscar herramientas de inteligencia artificial, lo primero es analizar cómo funciona realmente la empresa.
Podemos dedicar un tiempo a pensar y analizar tareas sencillas, por ejemplo, que cumplan algunas de estas características:
- Se realizan frecuentemente.
- Consumen bastante tiempo.
- Son repetitivas.
- Siguen un patrón relativamente estable.
- Generan documentos o textos.
- Implican procesar información.
- No requieren una decisión humana compleja en cada paso.
Por ejemplo, a responder emails repetitivos, normalmente nos consume tiempo, es una tarea que se realiza constantemente y la IA la puede asumir para poder automatizarla, al menos, de forma parcial (una persona puede revisar el contenido antes de enviarlo).
Crear una propuesta comercial será una tarea que no hagamos tan a menudo, pero nos consume mucho tiempo y la IA es capaz de generar en base a propuestas comerciales anteriores, una nueva propuesta comercial, en la que basta que se revise.
Hay tareas, como analizar un error nuevo que nunca había ocurrido, que la IA no puede participar dado que no tendrá información previa de ese error y esas serán tareas que seguirán siendo manuales.
No se trata de automatizar necesariamente la tarea completa, ni la IA puede intervenir en todo.
Hay que pensar que si conseguirnos reducir un proceso de 30 minutos a 10 minutos ya supone una mejora importante.
Paso 2: Elige el primer caso de uso de IA
Hay que empezar poco a poco. No se puede automatizar todo en la empresa de un día a otro.
Por ejemplo, si dedicamos 10 horas semanales a preparar propuestas comerciales similares, podemos utilizar IA para generar un primer borrador a partir otras propuestas comerciales anteriores, pasándola a la IA los nuevos datos como información del cliente y las condiciones del servicio.
Una vez la IA genera la propuesta comercial, solo es necesario que un empleado revise y modifique.
Si reducimos el tiempo de preparación de cada propuesta de 60 a 25 minutos, estamos incrementando enormemente nuestra eficacia en esa tarea.
Es mejor ir poco a poco, proceso a proceso y demostrar valor en un proceso concreto antes de decidir continuar con otras tareas.
Paso 3: Empieza con pocas herramientas
Normalmente no necesitaremos diez herramientas de inteligencia artificial diferentes.
Hay herramientas como ChatGPT, Claude, Copilot o Gemini que son muy versátiles porque nos permiten utilizarlas para muchas tareas diferentes:
- Redacción y comunicación
- Emails.
- Propuestas.
- Documentos.
- Publicaciones.
- Guiones.
- Respuestas a clientes.
- Revisión de textos.
- Análisis de información
- Resumir documentos.
- Analizar datos.
- Extraer información.
- Comparar documentos.
- Detectar patrones.
- Convertir información desestructurada en tablas.
- Productividad
- Preparar reuniones.
- Crear agendas.
- Generar actas.
- Convertir notas en tareas.
- Crear procedimientos.
- Organizar información.
Inicialmente debemos localizar la herramienta que resuelve mejor un caso de uso concreto con el nivel de seguridad, integración y control que necesita mi empresa.
Para poder elegir la herramienta, toda la empresa o por departamentos podemos hacer un brainstorming y comentar qué herramientas estamos usando o cuáles creemos que nos pueden ayudar.
Se puede establecer un tiempo de prueba antes de tomar la decisión definitiva.
Los profesionales de cada ámbito son los que mejor pueden decidir cuál les conviene más utilizar, y es incluso muy posible que algunos de ellos ya están utilizando alguna, incluso si la empresa no la ha aprobado de forma específica (Shadow AI).
Paso 4: Aprende a dar contexto a la IA
Una de las mayores frustraciones que encuentro cuando imparto cursos de IA para empresas en SocraTech es que la herramienta “no funciona” o “no hace lo que le pido”.
La solución siempre es la calidad del prompt.
Es necesario darle a la IA toda la información necesaria para que pueda tener toda la información para lo que quiere hacer. Esto se llama darle contexto a un prompt.
Si el prompt es demasiado genérico, tendrá poco contexto.
Por ejemplo: “Responde a este email de un cliente.”
El resultado que generará la IA será genérico, poco detallado y seguramente no nos valga.
Es mejor escribir un prompt más completo, que proporcione más contexto:
- Qué vende la empresa.
- A quién vende.
- Qué problema resuelve.
- Características del producto.
- Información del cliente.
- Objetivo de la propuesta.
- Tono de comunicación.
- Extensión.
- Información que debe incluir.
- Información que no debe inventar.
Un ejemplo de un prompt más completo:
“Actúa como responsable de atención al cliente de una empresa que vende software de gestión para pequeñas empresas.
Un cliente nos escribe porque ha contratado el plan Profesional y no consigue importar correctamente sus datos desde Excel.
Objetivo: redactar una respuesta útil y clara que explique los siguientes pasos sin utilizar lenguaje técnico innecesario.
El cliente debe saber que puede utilizar nuestra plantilla de importación y que, si el problema continúa, puede enviarnos el archivo para revisarlo.
Tono: profesional, cercano y resolutivo.
No prometas funcionalidades que no aparecen en la información proporcionada.
Escribe una respuesta de entre 100 y 150 palabras.”
La calidad de la respuesta no va a venir determinada por usar una herramienta como Claude o ChatGPT, sino por la cantidad de información que tiene lA para poder desarrollar la tarea.
Es decir, la diferencia está en la calidad del contexto que recibe la IA.
Paso 5: Crea una pequeña biblioteca de prompts
Cuando un prompt funciona bien, no tiene sentido que cada empleado vuelva a escribirlo desde cero.
Si cada vez que hacemos una tarea reinventamos la rueda, desperdiciamos un montón de tiempo.
Dentro de un departamento, o un grupo de profesionales que se dedican a lo mismo, es muy interesante crear una biblioteca interna de prompts para las tareas más habituales.
Algunas ideas de casos que se suelen repetir constantemente:
- Ventas
- Preparar una propuesta.
- Analizar una oportunidad.
- Preparar una reunión.
- Redactar un email de seguimiento.
- Marketing
- Crear ideas de contenido.
- Adaptar un artículo a LinkedIn.
- Crear variantes de un anuncio.
- Analizar una campaña.
- Administración
- Resumir documentos.
- Extraer información.
- Clasificar solicitudes.
- Crear borradores de comunicaciones.
- Dirección
- Resumir informes.
- Analizar escenarios.
- Preparar reuniones.
- Identificar tendencias.
El crear esta biblioteca de prompts nos ayuda a cementar el conocimiento de la empresa sobre cómo utilizar IA, además de estandarizar las respuestas que genera la IA para que diferentes empleados obtengan resultados uniformes.
Paso 6: Establece unas reglas básicas de uso
En algunos casos, según la herramienta IA que utilicemos y la licencia de esa herramienta, algunas herramientas usan el contenido que les aportas para entrenar nuevas versiones de la herramienta.
Es decir, usan la información de tu empresa.
Entonces no basta con usar una herramienta, debemos comprobar que sea seguro aportar información a la herramienta.
Al contratar una herramienta debemos comprobar la licencia y establecer unas reglas de uso generales.
Debemos definir con calidad:
- Qué herramientas están autorizadas.
- Qué información puede introducirse.
- Que información NO puede introducirse.
- Cómo tratar los datos personales.
- Límites al utilizar información confidencial.
- Quién y cómo se van a revisar los resultados.
- La obligatoriedad de siempre revisar los resultados generados antes de usarlos.
Esto es especialmente importante cuando se utilizan datos de clientes, contratos, información financiera, información de empleados o documentación interna.
Se debe establecer siempre una política sencilla de uso responsable de IA y formar al equipo sobre ella.
Paso 7: Mantén siempre supervisión humana
La inteligencia artificial tiene alucinaciones y las alucinaciones de momento no tienen solución.
Las IAs tienen a inventarse información cuando no tienen la información que les estamos pidiendo.
Las alucinaciones, además, pueden parecer respuestas totalmente convincentes que son en realidad completamente incorrectas.
La IA puede fallar y tener los siguientes problemas:
- Inventar información.
- Interpretar incorrectamente un documento.
- Confundir datos.
- Generar referencias inexistentes.
- Utilizar información desactualizada.
- Sacar conclusiones incorrectas.
Por eso, hay una regla de oro al usar IA: El trabajo generado por IA siempre debe ser revisado por un profesional.
Especialmente en los casos donde la información se vaya a usar en casos críticos como entregarla a un cliente, un contrato, cifras de finanzas, o información pública de la empresa.
No es tan importante un post en redes sociales como un balance anual.
Debemos plantearnos la IA como una herramienta para acelerar el trabajo, pero siempre necesitamos que un profesional valide los resultados.
La IA no debe ser la que tome la decisión final.
Paso 8: Mide si realmente estás ganando tiempo
Otro error habitual es implantar IA y esperar a ver qué pasa, sin medir nada.
Una frase bastante común es “parece que ahora vamos más rápido.”, pero eso es una percepción, no un indicador objetivo.
Se puede medir de forma sencilla si la IA está aportando valor:
- Tiempo: ¿Tardamos menos en hacer una tarea ahora que hemos implantado la IA?
- Volumen: ¿El equipo es capaz de sacar ahora adelante más tareas?
- Calidad: ¿El resultado requiere menos correcciones?
- Capacidad: ¿El equipo puede dedicar más tiempo a tareas de mayor valor?
- Coste: ¿Cuánto cuesta mantener el proceso antes y después?
- Impacto comercial: Podemos medir de forma objetiva el Número de oportunidades, los tiempos de respuesta, las reuniones que hemos conseguido, los leads que han convertido…
¿Cuánto cuesta empezar con IA en una pyme?
Existen numerosas herramientas de inteligencia artificial para pymes que tienen diferentes funcionalidades y precios.
Podemos empezar experimentando con herramientas gratuitas, o con una inversión muy limitada, y, poco a poco, aumentar el gasto cuando vayamos viendo mejoras.
Es importante diferenciar entre el coste de herramientas y el coste de implantación.
Una licencia de Claude, ChtGPT, Copilot o Gemino tiene un precio muy razonable.
El gasto que realmente hay que controlar es el tiempo que los empleados le dedican a probar herramientas.
Que los empleados dediquen tiempo a probar herramientas sin una metodología puede ser mucho más caro.
Por eso, el presupuesto inicial debería contemplar dos elementos:
- Herramientas: el pago mensual o anual en licencias de IA.
- Tiempo: las horas dedicadas por el equipo a aprender y adaptar procesos.
Sabiendo esto está claro que la forma de reducir el gasto en tiempo de pruebas es que los empleados reciban una formación que les permita aprender y subir el nivel de forma que se reduzca el tiempo de pruebas, y con ello el gasto.
Una formación les puede dar a los empleados rápida y eficazmente el conocimiento que necesitan para integrar las herramientas en el día a día.
En una pyme, el objetivo no debería ser gastar más en IA, debería ser obtener más valor por cada euro y cada hora invertidos.
Además, hay que tener en cuenta que resulta ineficaz que varias personas investiguen por su cuenta, esto lleva a que cada uno utilice la IA de forma diferente.
Esto lleva a resultados desiguales en los trabajos que la empresa desarrolla y presenta.
Es importante que se compartan recursos: si un empleado consigue un prompt que genera unos buenos resultados, ese debería ser el prompt que usen todos. Es decir utilizar la IA de forma estandarizada y coherente.
Además de que proporcione unos resultados homogéneos, sale más barato compartir el know-how y los recursos en vez de tener a varios empleados realizando pruebas.
Una formación como las formaciones en inteligencia artificial para empresas de SocraTech sirve para que las pymes puedan pasar de la experimentación con herramientas de IA a un uso práctico, estructurado y seguro, adaptado a sus procesos y equipos.
