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Es bien sabido que la inteligencia artificial generativa (o #GenAI) está revolucionando la forma en la que las empresas operan, comunican e innovan. Si bien inicialmente este paradigma tecnológico era exclusivo de grandes empresas y marcas, hoy su creciente accesibilidad —basta pensar en herramientas como ChatGPT, Midjourney y MS Copilot— la convierte en un recurso útil y potencialmente estratégico también para pequeñas y medianas empresas.
Esta noticia es crucial, ya que, según datos de la Comisión Europea, las pymes representan el 99 % de las empresas del continente. Suelen ser empresas ágiles con capacidad de reacción rápida en el mercado y con pocos empleados, pero, por ello mismo, con recursos limitados en términos de tiempo y presupuesto. Aquí es donde entra en juego la IA generativa, automatizando procesos, reduciendo costes y promoviendo la innovación organizacional.
Según un informe de McKinsey publicado en el verano de 2023, titulado «The Economic Potential of Generative AI», la adopción de la IA generativa podría generar un valor económico de entre 2600 y 4400 billones de dólares anuales a nivel mundial. Muchas de sus aplicaciones se centran en sectores y funciones clave para las pymes, como marketing, servicio de atención al cliente, ventas, desarrollo de productos y administración. No es sorprendente que, según una encuesta de 2024 realizada por la Cámara de Comercio de EE. UU. y la empresa de investigación Teneo, casi la totalidad de las pequeñas empresas estadounidenses (el 98 %) ya utilicen herramientas e instrumentos basados en inteligencia artificial.
Pero, si queremos pasar del dicho al hecho, ¿cómo pueden las pymes aprovechar concretamente la IA generativa para crecer y potenciar su competitividad? Lo descubrimos en este artículo a través de escenarios, cifras y casos de uso reales. 🙂
IA generativa y pymes: 4 casos de uso para tener una idea
Intentemos comprender algunos de los principales casos de uso que se pueden aplicar para pequeñas empresas, obviamente con un foco y un enfoque (no excluyente) en las actividades de marketing, comunicación y desarrollo de marca.
Caso de uso n.º 1. Creación de contenidos para marketing y comunicación
La IA generativa permite generar textos, imágenes y vídeos en cuestión de segundos. Herramientas como ChatGPT, Jasper, Sora o Canva AI permiten a equipos de comunicación y marketing pequeños o con poco tiempo producir contenido como:
- publicaciones para redes sociales
- boletines personalizados
- descripciones de productos optimizadas para SEO
- guiones para vídeos y pódcast, o incluso productos terminados
👉Caso práctico. La cadena de café inglesa Grind Coffee ha estimado un 20 % en productividad gracias al uso extensivo de herramientas de IA: desde la generación de contenidos y mensajes corporativos hasta el desarrollo de un chatbot para gestionar las aproximadamente 2000 solicitudes diarias que reciben.
Caso de uso n.º 2. Servicio de atención al cliente automatizado
Como ya he mencionado al hablar de Grind Coffee, la IA generativa es la base de chatbots y asistentes virtuales capaces de responder en lenguaje natural. Esto significa ofrecer atención al cliente 24/7 sin necesidad de ampliar el personal involucrado en la gestión de clientes para:
- generar respuestas automáticas por chat o correo electrónico
- diseñar y gestionar/automatizar flujos de preguntas frecuentes
- apoyar las fases de preventa y posventa
👉Caso práctico. Farmer.Chat, el asistente de IA para pequeños agricultores (actualmente activo en los mercados africano y asiático) ha desarrollado como aplicación un chatbot de voz basado en IA generativa para brindar asistencia técnica agrícola. Los resultados obtenidos por la Universidad de Cornell son prometedores con más de 15 000 agricultores involucrados y más de 300 000 solicitudes gestionadas.
Caso de uso n.º 3. Traducción y localización de contenidos
Con herramientas como DeepL, ChatGPT o Google Gemini, las pymes pueden localizar sus contenidos de marketing, comunicación y ventas, y abrirse a nuevos mercados extranjeros, pero sin tener que asumir los costes de traducciones profesionales para cada texto individual.
👉Caso práctico. La pequeña empresa artesanal inglesa Eco Candle Co. (especializada en la venta de velas y fragancias naturales a través de un sitio web de comercio electrónico) utilizó herramientas de IA generativa para traducir y localizar todo el catálogo, incluyendo descripciones de productos y testimonios de clientes con el objetivo de expandirse en Portugal y Brasil. Posteriormente, se introdujo una fase de posedición gestionada y dirigida por un ser humano —un traductor nativo portugués— para interpretar y corregir errores culturales que daban lugar a traducciones literales (a menudo incorrectas). El proceso de traducción no está desconectado del control y la experiencia humana, que sigue siendo un componente esencial. Se está iniciando un proceso de trabajo colaborativo entre IA y humanos.
Caso de uso n.º 4. Automatización en la gestión documental y administrativa
Gracias a la IA generativa, también se pueden analizar documentos completos, extraer datos, generar informes o incluso redactar borradores de contratos y facturas. Aquí también tenemos algunos ejemplos de actividades que pueden mejorarse:
- generación automática de presupuestos
- análisis de balances, documentos e informes diversos
- organización de correos electrónicos y comunicaciones internas
👉Caso práctico. GreenWorks es una empresa canadiense especializada en servicios de consultoría ambiental. La pyme gestionaba manualmente contratos, informes de proyectos y facturas, lo que requería horas diarias solo para redactarlos y archivarlos. Por ello, el equipo de la empresa implementó un sistema integrado de automatización robótica de procesos (RPA, Robotic Process Automation) e IA generativa para generar borradores de contratos e informes estándar personalizados, extraer automáticamente datos de facturas y pedidos de compra, y automatizar el envío y el archivo de comunicaciones por correo electrónico. Los resultados obtenidos incluyen un 30 % de tiempo operativo semanal ahorrado en actividades repetitivas (redacción de documentos, entrada de datos, archivo, etc.), lo que permitió al equipo administrativo centrarse más en actividades estratégicas como el análisis de costes de proyectos. Además, el tiempo de entrega de informes se redujo a la mitad, lo que se tradujo en una mayor satisfacción del cliente.
Caso de uso n.º 5. Apoyo al desarrollo y a la creación de prototipos de productos digitales
Soluciones como DALL·E o Runway permiten la generación de conceptos visuales, mientras que las herramientas de generación de código también facilitan el desarrollo de software. En particular, gracias a las herramientas de IA generativa adecuadas, es posible realizar lo siguiente:
- producción de maquetas gráficas (como nuevas ideas de packaging) o UI/UX
- generación automática de código para páginas de destino
- simulaciones de productos para pruebas antes del lanzamiento
👉Caso práctico. Coframe es una start-up que ha desarrollado una plataforma de IA para optimizar sitios web y comercio electrónico en tiempo real. En concreto, se creó una herramienta basada en IA generativa en colaboración con OpenAI para personalizar la experiencia del usuario según el comportamiento o perfil del visitante, probar y modificar automáticamente textos, llamadas a la acción e imágenes del sitio, y generar fragmentos de código específicos para mejorar el diseño y la experiencia de usuario dinámicamente.
Desafíos, aspectos clave y aprendizajes
Si bien el acceso a las herramientas de IA generativa es ahora más fácil y cada vez menos costoso, es esencial utilizarlas con conciencia en al menos tres frentes operativos:
- privacidad y seguridad
- calidad del contenido
- ética y transparencia
¿Qué lecciones podemos aprender que sean útiles para quienes dirigen o trabajan en una pequeña o mediana empresa y quieren acelerar el proceso con la IA generativa? Aquí tienes cuatro consejos:
Comienza poco a poco: al principio, centra el uso de la IA en un área específica (marketing, atención al cliente u otras áreas donde quieras probar sus beneficios).
Mide el impacto: define métricas como tiempo ahorrado, reducción de costes o clientes potenciales generados.
Forma a tu equipo: promueve una adopción gradual pero generalizada. ¡Incluso los empleados menos técnicos necesitan sentirse cómodos con la IA!
Human-in-the-loop: recuerda, el humano siempre debe tener la última palabra.
La IA generativa representa una herramienta extraordinaria para las pymes que desean digitalizarse, innovar y escalar sin aumentar necesariamente sus recursos internos. No se trata de reemplazar a las personas, sino de potenciarlas. Las empresas que adopten estratégicamente estas herramientas podrán responder con mayor rapidez al mercado, mejorar la experiencia del cliente y reducir los costes operativos.
Por último, es importante recordar que hay que tener cuidado: la IA no es la panacea para todos los males. Como nos recuerda el interesante artículo «AI Won’t Give You a New Sustainable Advantage», publicado en otoño de 2024 en Harvard Business Review, el conocimiento y el uso corporativo profesional de la inteligencia artificial genera una ventaja competitiva temporal, ya que está destinada a ser replicada a corto o medio plazo por la competencia. Como siempre, son los recursos de la organización —específicos, escasos y, por lo tanto, irremplazables— los que marcan la diferencia en nuestra estrategia a largo plazo.