Inteligencia artificial para pymes: qué se automatiza de verdad

Casi todas las empresas de software dicen ya que hacen inteligencia artificial. En este directorio, once de trece la declaran entre sus tecnologías. Eso no es un dato sobre la IA: es un dato sobre lo que hoy hay que poner en el escaparate.

Para una pyme que se plantea si esto le sirve, el problema no es encontrar quien se lo venda. Es distinguir qué hay debajo. Este artículo intenta separar lo que hoy funciona de verdad en una empresa pequeña, lo que funciona a medias, y las preguntas que dejan a la vista si quien te lo ofrece lo ha hecho alguna vez.

Lo que sí funciona hoy en una empresa pequeña

Leer documentos que llegan en desorden

Facturas de proveedor en PDF, albaranes fotografiados, pedidos por correo en el formato que a cada cliente le da la gana. Extraer de ahí los datos y meterlos en el sistema es tedioso, se hace a mano en casi todas partes, y es de lo que mejor sale hoy. Se equivoca, pero se equivoca menos que una persona a las siete de la tarde, y se puede montar para que lo dudoso pase por revisión humana.

Es el caso con retorno más claro y más fácil de medir: cuenta cuántas horas al mes se van en teclear documentos, y ya tienes el presupuesto máximo razonable.

Buscar dentro de lo que la empresa ya sabe

Años de presupuestos, informes, correos y manuales donde nadie encuentra nada. Un buscador que responde en lenguaje normal citando el documento del que saca la respuesta resuelve un problema real y no toma ninguna decisión por nadie: solo enseña dónde está escrito.

Clasificar y encaminar

Cientos de mensajes al día que hay que leer para decidir a quién van. Clasificar por asunto, urgencia o cliente es de las cosas más maduras que hay, y el error cuesta poco: si se equivoca, el mensaje llega a la persona equivocada y se reenvía.

Lo que todavía no compraría

Con la misma franqueza. Cualquier cosa que responda sola a un cliente sin que nadie lo lea antes: la tecnología aguanta, pero la primera respuesta desafortunada la paga tu marca. Previsiones a partir de pocos datos: una pyme con tres años de histórico y estacionalidad no tiene material para un modelo, y lo que salga se parecerá a la media con adornos. Y «un asistente que lo sepa todo de la empresa» cuando los datos están repartidos en seis sitios que no se hablan: eso no es un proyecto de IA, es uno de ingeniería de datos, y hay que hacerlo antes.

Por dónde empezar sin gastar de más

El orden que menos dinero quema:

1. Elige una tarea concreta y aburrida, con horas medibles. Nada de «mejorar la atención al cliente»: «dejar de teclear las 300 facturas de proveedor que entran al mes».
2. Mide cuánto cuesta hoy. Horas por semana, por quién. Ese número es tu presupuesto máximo y tu criterio de éxito.
3. Pide una prueba con tus datos reales, no una demostración. Veinte de tus facturas, de las feas. Lo que funciona con documentos de ejemplo puede no funcionar con los tuyos.
4. Deja a una persona revisando los primeros meses, y mide cuántas veces tiene que corregir. Si esa cifra no baja, el proyecto no está funcionando por mucho que la demostración fuera buena.

Antes de la IA, los datos

La parte que nadie quiere oír: en la mayoría de las pymes, lo que impide hacer algo útil con IA no es la IA. Es que los datos de clientes están en tres sitios con nombres distintos, que el histórico bueno está en una hoja de cálculo de una persona, y que el sistema de gestión no tiene forma de sacar nada hacia fuera.

Ese trabajo previo tiene nombres poco atractivos y es el que decide si lo demás sale: ingeniería de datos, integraciones y APIs y migración de datos. Un proveedor que empieza por aquí en vez de por el modelo suele saber lo que hace.

Y a veces la respuesta correcta ni siquiera lleva IA: si el problema es que un proceso repetitivo se hace a mano y siempre igual, la automatización y RPA lo resuelve por menos dinero y sin nada que pueda equivocarse de forma creativa.

Cuatro preguntas para el proveedor

• ¿Dónde se procesan mis datos y quién los ve? Si van a un servicio de terceros, cuál, en qué país y qué hace con ellos. Esto no es una pregunta técnica, es de RGPD, y la respuesta tiene que estar por escrito en el contrato.
• ¿Se entrena algún modelo con lo mío? Y si es que sí, quién más se beneficia de ello.
• ¿Cómo sabremos si funciona? Que el número lo pongan ellos antes de empezar, no tú después.
• ¿Qué pasa cuando se equivoque? Porque se va a equivocar. Un proveedor que dice que no, no ha puesto nada en producción.

Quién lo hace

En el directorio, las empresas mantienen su propia ficha y declaran con qué trabajan. Para esto:

• Empresas que declaran trabajar con inteligencia artificial — once ahora mismo.
• Proyectos de inteligencia artificial, cuando ya sabes qué quieres construir.
• Automatización con IA, para procesos concretos.
• Datos e inteligencia artificial, si lo primero es ordenar la casa.
• Consultoría tecnológica, si lo que necesitas es que alguien mire tu empresa y te diga por dónde.

No cobramos por aparecer ni por salir antes, así que el orden de la lista no significa nada. Lo que significa algo es lo que cada empresa publica de sí misma, y las preguntas de arriba.