Las pymes frenan su salto a la IA por falta de personal cualificado, según el Banco de España

El obstáculo no es solo el precio: falta quien lidere el proyecto

Según un análisis del Banco de España sobre su Encuesta sobre la Actividad Empresarial, la falta de personal cualificado (45,8%) aparece incluso por delante del coste (40,8%) entre los principales obstáculos para adoptar inteligencia artificial. El dato dibuja un escenario en el que muchas pequeñas y medianas empresas no disponen de equipos especializados capaces de liderar internamente este tipo de proyectos.

"Muchas empresas quieren empezar por la herramienta cuando deberían preguntarse qué quieren mejorar y dónde puede aportar más valor la inteligencia artificial. La tecnología tiene que estar al servicio de los objetivos del negocio", explica Mario Colomer, CEO de Neorg, consultora que acompaña a empresas en este proceso.

Para Colomer, la solución no pasa por crear estructuras complejas. "La mayoría de pymes no necesita crear un departamento de IA. Necesita a alguien que sepa decirle dónde aplicarla y que la acompañe hasta que genere valor real".

Empezar por la herramienta, el error más frecuente

El diagnóstico de oportunidades es el primer paso que proponen los expertos para evitar los errores más habituales. El más común: empezar por la herramienta y buscar después dónde encajarla. Le siguen abordar el proyecto sin un responsable claro o no definir de antemano qué resultado se espera conseguir. Sin objetivos concretos, la tecnología corre el riesgo de quedarse en una prueba sin continuidad.

Ese análisis revisa cómo se captan y gestionan las oportunidades, qué información tienen marketing y ventas, dónde pueden estar perdiéndose ventas y qué tareas administrativas consumen tiempo sin aportar suficiente valor. "No todo tiene que llevar inteligencia artificial", señala Colomer. "Hay que identificar dónde puede producir una mejora tangible, ya sea generar oportunidades, tomar mejores decisiones o liberar tiempo de tareas que aportan poco valor".

La información dispersa, el siguiente reto: conectar datos para vender mejor

Para que las aplicaciones funcionen, la inteligencia artificial necesita acceder al contexto real de la empresa. Muchas compañías ya disponen de esa información, pero repartida entre el ERP, el CRM, HubSpot, Mailchimp, bases de datos, documentos y otras herramientas. El objetivo no es ordenar datos por el simple hecho de hacerlo, sino convertir información que ya existe en conocimiento útil para el negocio.

"Una empresa puede tener muchas herramientas y, aun así, no estar aprovechando todo lo que sabe sobre sus clientes. Cuando conectamos esa información podemos utilizarla para detectar oportunidades y tomar mejores decisiones", explica Colomer. Esta integración exige también reglas claras sobre qué herramientas pueden utilizarse, qué información puede compartirse y quién accede a determinados datos.

En el área comercial, la IA permite priorizar clientes, preparar reuniones con mayor contexto, detectar posibilidades de venta cruzada o mejorar el seguimiento de cada oportunidad. En administración, puede automatizar consultas, tratamiento documental y procesos repetitivos, reduciendo carga operativa y liberando tiempo para tareas de mayor valor.

"Al final no implantamos inteligencia artificial para que una empresa pueda decir simplemente que la utiliza. La implantamos para conseguir que entienda mejor a sus clientes, aproveche mejor sus oportunidades y, en última instancia, venda más y venda mejor", resume Colomer. Las empresas que mejor aprovechen esta nueva etapa no serán las que incorporen más herramientas, sino aquellas que sepan identificar dónde aporta valor e integrarla progresivamente en sus procesos y estrategia de negocio.