La inteligencia artificial entra en una nueva etapa. Tener acceso a herramientas cada vez más potentes será progresivamente menos diferencial. El reto será saber dónde pueden aportar valor y contribuir a la productividad, incorporarlas a los procesos y convertir las experiencias individuales en capacidades de toda la empresa.
Hace solo tres años, acceder a una inteligencia artificial capaz de escribir, analizar información o ayudarnos a resolver un problema complejo era una posibilidad reservada principalmente a especialistas y grandes organizaciones. La IA generativa lo cambió casi de un día para otro. Cualquier persona podía abrir un chat y empezar a experimentar.
Esta primera democratización ha sido extraordinariamente rápida. En Cataluña, ACCIÓ sitúa ya en el 30% las empresas de más de nueve trabajadores que han incorporado tecnologías vinculadas a la IA, seis puntos más que el año anterior y más del doble que en 2023. En la Unión Europea, una de cada cinco empresas utilizaba IA en 2025.
Pero estas cifras explican solo una parte de la historia. Una encuesta reciente de la OCDE a más de 5.000 pymes de siete países constata que cerca de un tercio ya utiliza IA generativa. Entre las que la utilizan, sin embargo, solo el 29% la ha incorporado a las actividades centrales del negocio. Los usos sencillos, puntuales e individuales continúan siendo más habituales que los recurrentes y vinculados a los procesos clave de la empresa.
Aquí es donde creo que se produce el verdadero cambio de fase.
Durante los primeros años, el reto ha sido probar la IA, perderle el miedo, descubrir qué sabía hacer y formar a los primeros usuarios. Todo ello sigue siendo necesario. Pero la diferencia competitiva empezará a aparecer en otro lugar. No tanto entre las empresas que tienen IA y las que no la tienen, sino entre las que acumulan experiencias individuales y las que son capaces de convertir estos aprendizajes en una nueva manera de trabajar.
No es una cuestión menor. Diversos estudios empresariales publicados este año llegan, desde perspectivas diferentes, a una conclusión similar. Poner herramientas más potentes a disposición de los trabajadores mejora determinadas tareas y puede aumentar la productividad individual, pero eso no garantiza por sí solo una transformación de la empresa. El salto se produce cuando se revisan procesos, responsabilidades, formas de tomar decisiones y maneras de compartir el conocimiento. McKinsey lo sitúa precisamente aquí: las empresas que obtienen más valor de la IA no se limitan a acelerar con tecnología lo que ya hacían, sino que empiezan a replantearse cómo se hace el trabajo, incluso la organización de las compañías. Microsoft llega a una conclusión similar cuando observa que los factores organizativos explican mejor el impacto de la IA que las habilidades individuales de los usuarios.
Esta distinción es especialmente relevante para las pymes.
Es evidente que una empresa pequeña dispone de menos recursos para experimentar. Tiene menos especialistas, menos capacidad de inversión y menos tiempo para dedicar a proyectos que no ofrezcan un retorno claro. La OCDE continúa constatando una diferencia importante de adopción según la dimensión empresarial e identifica las competencias, los datos, la financiación y la capacidad digital como algunos de los principales condicionantes.
Pero sería un error concluir que esta nueva etapa beneficia necesariamente a las empresas más grandes.
Una de las características más interesantes de la IA generativa es que reduce la complejidad necesaria para acceder a capacidades que hasta hace poco requerían conocimientos técnicos, programación o inversiones importantes. Una pyme puede hoy analizar documentos, explotar información, preparar contenidos, automatizar tareas administrativas o acceder a conocimiento especializado con herramientas que hace muy poco quedaban fuera de su alcance. En la misma encuesta de la OCDE, el 65% de las pymes que utilizan IA generativa afirma que les ha ayudado a mejorar el rendimiento de los trabajadores, y casi tres de cada diez consideran que les ayuda a competir con empresas más grandes.
Aquí hay una oportunidad que no deberíamos menospreciar. En determinadas actividades intensivas en información y conocimiento, la IA puede reducir algunas de las desventajas tradicionales de dimensión. Una pyme difícilmente tendrá los mismos equipos especializados que una gran corporación, pero puede disponer de capacidades que antes solo eran viables con esos equipos.
Al mismo tiempo, las empresas pequeñas tienen una característica que puede jugar a su favor. A menudo hay menos distancia entre detectar un problema, tomar una decisión y modificar una manera de trabajar. Si esta agilidad se aprovecha bien, no es necesario reproducir los grandes programas corporativos de inteligencia artificial. Se puede empezar identificando procesos concretos que consumen tiempo, acumulan información o dependen excesivamente de tareas manuales, probar una manera mejor de hacerlos y extender aquello que funciona.
Esta es probablemente una de las ideas que más deberíamos incorporar al debate empresarial sobre IA. Antes de preguntarnos qué herramienta debemos comprar, conviene preguntarnos qué trabajo nos gustaría hacer de otra manera.
La tecnología, además, está evolucionando precisamente en esta dirección. Las principales plataformas ya no quieren limitarse a responder dentro de un chat. Empiezan a trabajar con los archivos, las aplicaciones y la información del usuario, y los agentes pueden asumir tareas de varios pasos con un grado creciente de autonomía. Esta evolución amplía enormemente las posibilidades, pero también nos obliga a tomar nuevas decisiones. Habrá que pensar mejor qué datos compartimos, qué permisos damos, qué podemos delegar, qué debe validar siempre una persona y cómo controlamos los costes de unos usos cada vez más intensivos. La regulación europea añade otra dimensión a esta necesidad de gobernar bien la tecnología.
Son cuestiones que iremos profundizando en este mismo boletín. Pero todas forman parte de un mismo cambio. Cuanto más fácil sea dar capacidad a la IA, más importante será que la empresa sepa qué quiere hacer con esa capacidad.
Quizá esta sea la nueva etapa que tenemos por delante. Ya no se trata tanto de descubrir qué sabe hacer la IA, sino de decidir qué queremos hacer nosotros de otra manera gracias a ella. Y este es un cambio que empieza mucho menos en la tecnología que en la manera en que pensamos y organizamos el trabajo.
Juanjo Berbel, presidente de la comissión de Digitalización e Inovación de Pimec
