Inteligencia artificial en la gestión de una pyme: por dónde empezar
La conversación sobre inteligencia artificial en una pyme suele oscilar entre dos extremos igual de inútiles: «esto lo va a cambiar todo» y «a nosotros no nos afecta». En medio hay un puñado de usos concretos que hoy ya ahorran horas, y una condición previa que casi nadie menciona.
La condición previa es el orden de los datos. La inteligencia artificial trabaja sobre lo que hay en el sistema: si los artículos están mal descritos y los clientes duplicados, lo que devuelve es exactamente igual de malo, solo que más rápido y mejor redactado.
Cuatro usos que funcionan hoy
1. Redacción
Descripciones de producto para el catálogo, textos comerciales, respuestas a peticiones repetidas, resúmenes de una propuesta. Es el uso más maduro y el que menos riesgo tiene: alguien revisa antes de enviar, y aun así se ahorra la mitad del tiempo.
El caso claro: un almacén con tres mil referencias descritas como «TORN.INOX 6X40». Con los datos técnicos que ya hay en la ficha, se genera una descripción legible para el catálogo web. Tres mil veces.
2. Clasificación
Asignar familia a artículos nuevos, categorizar incidencias, ordenar correos entrantes, detectar qué clientes se parecen entre sí. Tareas mecánicas que se hacen a ojo y que la máquina hace con la misma fiabilidad y sin cansarse.
3. Resúmenes
«Cuéntame qué ha pasado con este cliente en el último año»: pedidos, incidencias, reclamaciones, visitas del comercial, facturas pendientes. Antes había que abrir seis pantallas y leerlas. Es especialmente útil justo antes de una llamada o una visita.
4. Consultas sin construir el informe
Preguntar en lenguaje normal «qué clientes han comprado menos que el año pasado» y obtener la lista, en lugar de pedirle a alguien que prepare el listado. No sustituye a los informes de siempre, pero resuelve las preguntas que surgen una sola vez y que, por no molestar, nunca se llegaban a hacer.
Lo que no conviene esperar
- Que decida por vosotros. Fija precios, aprueba riesgos o descuentos: no. Puede preparar la información para que decida una persona.
- Que acierte siempre. Se equivoca, y a veces con mucha seguridad. Todo lo que salga hacia un cliente lo revisa alguien.
- Que ordene el desorden. Ayuda a limpiar datos, pero no adivina lo que nunca se registró.
- Que sustituya a nadie. En una pyme lo que hace es quitar de encima la parte mecánica del trabajo de gente que va justa de tiempo.
La pregunta de los datos
Aquí hay que ser explícito, porque es lo que más preocupa y con razón: usar inteligencia artificial sobre los datos de la empresa implica decidir qué información sale del sistema y hacia dónde.
No es lo mismo pedirle a un servicio externo que redacte una descripción de producto —información que además vais a publicar— que enviarle la cartera de clientes con sus condiciones comerciales. La primera es una decisión trivial; la segunda merece una conversación y, probablemente, una respuesta distinta.
En los proyectos que hacemos, esa decisión se toma dato a dato y se deja escrita: qué se envía, a qué servicio, con qué finalidad y qué se queda dentro.
Por dónde empezar de verdad
- Elegid una tarea repetitiva que hoy le come tiempo a alguien concreto. Con nombre y apellidos.
- Comprobad si los datos que necesita están y en qué estado. Aquí es donde se cae la mitad de las ideas.
- Probadlo en pequeño, con revisión humana de todo lo que salga.
- Medidlo: cuánto tiempo se ha ahorrado y cuántas correcciones ha hecho falta.
- Y solo entonces, ampliar.
Es mucho menos espectacular que lo que se cuenta en las presentaciones, y bastante más útil.
Qué tiene que ver el ERP con esto
Todo. La inteligencia artificial necesita acceder a información ordenada, y en una empresa esa información está —o debería estar— en el programa de gestión. Un ERP cerrado la deja fuera de alcance; un ERP con microservicios la pone a disposición de forma controlada, con permisos y con registro de quién ha consultado qué.
Dicho de otra manera: el proyecto de IA de una pyme empieza, casi siempre, por poner en orden su gestión.