La inteligencia artificial entra en una nueva etapa. Tener acceso a herramientas cada vez m\u00e1s potentes ser\u00e1 progresivamente menos diferencial. El reto ser\u00e1 saber d\u00f3nde pueden aportar valor y contribuir a la productividad, incorporarlas a los procesos y convertir las experiencias individuales en capacidades de toda la empresa.<\/p>\n
Hace solo tres a\u00f1os, acceder a una inteligencia artificial capaz de escribir, analizar informaci\u00f3n o ayudarnos a resolver un problema complejo era una posibilidad reservada principalmente a especialistas y grandes organizaciones. La IA generativa lo cambi\u00f3 casi de un d\u00eda para otro. Cualquier persona pod\u00eda abrir un chat y empezar a experimentar.<\/p>\n
Esta primera democratizaci\u00f3n ha sido extraordinariamente r\u00e1pida. En Catalu\u00f1a, ACCI\u00d3 sit\u00faa ya en el 30% las empresas de m\u00e1s de nueve trabajadores que han incorporado tecnolog\u00edas vinculadas a la IA, seis puntos m\u00e1s que el a\u00f1o anterior y m\u00e1s del doble que en 2023. En la Uni\u00f3n Europea, una de cada cinco empresas utilizaba IA en 2025.<\/p>\n
Pero estas cifras explican solo una parte de la historia. Una encuesta reciente de la OCDE a m\u00e1s de 5.000 pymes de siete pa\u00edses 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 contin\u00faan siendo m\u00e1s habituales que los recurrentes y vinculados a los procesos clave de la empresa.<\/p>\n
Aqu\u00ed es donde creo que se produce el verdadero cambio de fase.<\/p>\n
Durante los primeros a\u00f1os, el reto ha sido probar la IA, perderle el miedo, descubrir qu\u00e9 sab\u00eda hacer y formar a los primeros usuarios. Todo ello sigue siendo necesario. Pero la diferencia competitiva empezar\u00e1 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.<\/strong><\/p>\n No es una cuesti\u00f3n menor. Diversos estudios empresariales publicados este a\u00f1o llegan, desde perspectivas diferentes, a una conclusi\u00f3n similar. Poner herramientas m\u00e1s potentes a disposici\u00f3n de los trabajadores mejora determinadas tareas y puede aumentar la productividad individual, pero eso no garantiza por s\u00ed solo una transformaci\u00f3n de la empresa. El salto se produce cuando se revisan procesos, responsabilidades, formas de tomar decisiones y maneras de compartir el conocimiento. McKinsey lo sit\u00faa precisamente aqu\u00ed: las empresas que obtienen m\u00e1s valor de la IA no se limitan a acelerar con tecnolog\u00eda lo que ya hac\u00edan, sino que empiezan a replantearse c\u00f3mo se hace el trabajo, incluso la organizaci\u00f3n de las compa\u00f1\u00edas<\/strong>. Microsoft llega a una conclusi\u00f3n similar cuando observa que los factores organizativos explican mejor el impacto de la IA que las habilidades individuales de los usuarios.<\/p>\n Esta distinci\u00f3n es especialmente relevante para las pymes.<\/p>\n Es evidente que una empresa peque\u00f1a dispone de menos recursos para experimentar. Tiene menos especialistas, menos capacidad de inversi\u00f3n y menos tiempo para dedicar a proyectos que no ofrezcan un retorno claro. La OCDE contin\u00faa constatando una diferencia importante de adopci\u00f3n seg\u00fan la dimensi\u00f3n empresarial e identifica las competencias, los datos, la financiaci\u00f3n y la capacidad digital como algunos de los principales condicionantes.<\/p>\n Pero ser\u00eda un error concluir que esta nueva etapa beneficia necesariamente a las empresas m\u00e1s grandes.<\/p>\n Una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s interesantes de la IA generativa es que reduce la complejidad necesaria para acceder a capacidades que hasta hace poco requer\u00edan conocimientos t\u00e9cnicos, programaci\u00f3n o inversiones importantes. Una pyme puede hoy analizar documentos, explotar informaci\u00f3n, 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 m\u00e1s grandes.<\/p>\n Aqu\u00ed hay una oportunidad que no deber\u00edamos menospreciar. En determinadas actividades intensivas en informaci\u00f3n y conocimiento, la IA puede reducir algunas de las desventajas tradicionales de dimensi\u00f3n. Una pyme dif\u00edcilmente tendr\u00e1 los mismos equipos especializados que una gran corporaci\u00f3n, pero puede disponer de capacidades que antes solo eran viables con esos equipos.<\/p>\n Al mismo tiempo, las empresas peque\u00f1as tienen una caracter\u00edstica que puede jugar a su favor. A menudo hay menos distancia entre detectar un problema, tomar una decisi\u00f3n 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 informaci\u00f3n o dependen excesivamente de tareas manuales, probar una manera mejor de hacerlos y extender aquello que funciona.<\/p>\n Esta es probablemente una de las ideas que m\u00e1s deber\u00edamos incorporar al debate empresarial sobre IA. Antes de preguntarnos qu\u00e9 herramienta debemos comprar, conviene preguntarnos qu\u00e9 trabajo nos gustar\u00eda hacer de otra manera.<\/strong><\/p>\n La tecnolog\u00eda, adem\u00e1s, est\u00e1 evolucionando precisamente en esta direcci\u00f3n. Las principales plataformas ya no quieren limitarse a responder dentro de un chat. Empiezan a trabajar con los archivos, las aplicaciones y la informaci\u00f3n del usuario, y los agentes pueden asumir tareas de varios pasos con un grado creciente de autonom\u00eda. Esta evoluci\u00f3n ampl\u00eda enormemente las posibilidades, pero tambi\u00e9n nos obliga a tomar nuevas decisiones. Habr\u00e1 que pensar mejor qu\u00e9 datos compartimos, qu\u00e9 permisos damos, qu\u00e9 podemos delegar, qu\u00e9 debe validar siempre una persona y c\u00f3mo controlamos los costes de unos usos cada vez m\u00e1s intensivos. La regulaci\u00f3n europea a\u00f1ade otra dimensi\u00f3n a esta necesidad de gobernar bien la tecnolog\u00eda.<\/p>\n Son cuestiones que iremos profundizando en este mismo bolet\u00edn. Pero todas forman parte de un mismo cambio. Cuanto m\u00e1s f\u00e1cil sea dar capacidad a la IA, m\u00e1s importante ser\u00e1 que la empresa sepa qu\u00e9 quiere hacer con esa capacidad.<\/p>\n Quiz\u00e1 esta sea la nueva etapa que tenemos por delante. Ya no se trata tanto de descubrir qu\u00e9 sabe hacer la IA, sino de decidir qu\u00e9 queremos hacer nosotros de otra manera gracias a ella<\/strong>. Y este es un cambio que empieza mucho menos en la tecnolog\u00eda que en la manera en que pensamos y organizamos el trabajo.<\/p>\n Juanjo Berbel, presidente de la comissi\u00f3n de Digitalizaci\u00f3n e Inovaci\u00f3n de Pimec<\/strong><\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La inteligencia artificial entra en una nueva etapa. Tener acceso a herramientas cada vez m\u00e1s potentes ser\u00e1 progresivamente menos diferencial. El reto ser\u00e1 saber d\u00f3nde 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 a\u00f1os, acceder a una inteligencia artificial capaz de escribir, analizar informaci\u00f3n o ayudarnos a resolver un problema complejo era una posibilidad reservada principalmente a especialistas y grandes organizaciones. La IA generativa lo cambi\u00f3 casi de un d\u00eda para otro. 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