La inteligencia artificial (IA) dejó de ser un tema de laboratorio para convertirse en una conversación cotidiana en las reuniones de directorio de las pymes argentinas. Pero entre el entusiasmo y la implementación real hay una brecha que pocos logran cruzar sin tropiezos. "Como todos usamos IA, parece que todos sabemos. Pero llevarla a una solución funcionando es un oficio: todos manejamos, pero no todos somos mecánicos", grafica Alejandro Oliverio, CEO de la Consultora BPS, especializada en pymes y empresas familiares.

El diagnóstico es compartido por quienes trabajan en el cruce entre tecnología y gestión empresaria: la barrera principal no es cultural ni presupuestaria. Es de orden. "Poner IA en una empresa desordenada es como ponerle un motor nuevo a una carrocería que se desarma: va a andar más rápido, hasta que algo no frene", advierte Axel Jutoran, consultor especialista en IA aplicada a pymes y negocios. Antes de pensar en automatizar, dice Jutoran, hacen falta tres condiciones básicas: un organigrama claro que defina quién decide qué, procesos documentados —"no basta con que el equipo ya sabe cómo se hace; si no está escrito, no se puede enseñar a una máquina"— y una sola fuente de verdad para datos de clientes, precios, stock y costos.

La buena noticia, agrega, es que ese ordenamiento no requiere una reingeniería de dos años: "Con un ordenamiento mínimo de procesos y datos, la implementación de IA es muy rápida. El orden no es el proyecto eterno que posterga la tecnología; es justamente lo que la acelera".

Tres niveles, tres grados de madurez

No toda la IA es igual ni exige el mismo punto de partida. Oliverio distingue tres niveles de uso que ya están disponibles para cualquier empresa, y que conviene no confundir porque exigen madurez distinta.

El primero es el más conocido: el chat. En una pyme sirve para tareas muy concretas —redactar una propuesta comercial a partir de ideas sueltas, analizar un Excel de ventas para detectar qué clientes compran menos, preparar la descripción de un puesto, resumir una reunión grabada—. "Es el nivel de entrada, y bien usado ya ahorra horas todas las semanas", señala.

El segundo nivel son los agentes: herramientas que ejecutan trabajos completos de punta a punta, sin que una persona los acompañe paso a paso. Un agente puede tomar facturas que llegan por mail, extraer los datos, cargarlos en una planilla y avisar si algo no cierra. "Acá la IA deja de ser un asistente de escritura y pasa a ser fuerza de trabajo", describe Oliverio.

El tercer nivel es el código asistido por IA: la posibilidad de modelar y prototipar una herramienta a medida —un tablero de control, un sistema de seguimiento de pedidos, un cotizador— en días, para que luego un equipo de desarrollo la ponga en producción. "Lo que antes era un proyecto de meses de especificación y reuniones, hoy arranca con un prototipo funcionando sobre la mesa", explica.

Jutoran coincide en que las limitaciones de la IA no son tecnológicas sino organizacionales: "El problema suele ser que las empresas quieren implementar agentes sobre procesos que no están documentados, ni siquiera definidos. Y ahí no falla el agente: falla la base".

El contador, el ecosistema y la trampa del espejismo

En Argentina, la relación entre la pyme y su contador es un vínculo estructural que pocos softwares de gestión supieron aprovechar. Guillermo Filia, CEO de Xubio —plataforma de gestión contable usada por más de 50.000 pymes y parte del grupo global Visma—, pone el foco exactamente ahí: "Crecemos potenciando esa relación: dándole a ambos un lenguaje común, datos ordenados y procesos que fluyen". Para Filia, el verdadero valor competitivo no está en acumular herramientas sino en saber elegir las correctas: "Nunca hubo tanta tecnología tan potente al alcance de la mano. Crecer hoy no pasa por sumar herramientas, sino por la agilidad para adecuarlas a lo que la pyme y su contador realmente necesitan".

Desde la vereda de las empresas tecnológicas que ya recorrieron ese camino, Ernesto Mordentti, CEO de Aiotek —empresa de casi 20 años especializada en desarrollo de software y transformación digital, con un equipo de 60 profesionales—, aporta una mirada desde la práctica: "Entendimos que el desafío no pasa únicamente por vender más, sino por ayudar a las organizaciones a ser más eficientes, más seguras y más competitivas". La compañía incorporó IA en sus desarrollos y lanzó Seller Manager, una plataforma que centraliza la gestión de marketplaces, tiendas online y sistemas ERP desde un único lugar. Para Mordentti, la lección más importante es que la tecnología sola no alcanza: "La innovación no depende únicamente de la tecnología, sino principalmente de las personas. Cuando los equipos comparten una visión clara y tienen autonomía para proponer mejoras, las ideas se convierten en soluciones con mucho más impacto".

Oliverio suma una advertencia sobre otro error frecuente: creer que la IA reemplaza al área de tecnología tradicional. "Siempre va a hacer falta alguien de tecnología que le dé contención, estabilidad y seguridad a las herramientas de IA: infraestructura, control de accesos, respaldos, continuidad operativa, protección de la información. La IA sin ese sostén es un prototipo brillante esperando su primer incidente", advierte.

Por otra parte, existe lo que Oliverio llama el espejismo de la dispersión: hay una herramienta puntual para casi cada microproblema, y elegir mal sale caro en licencias, en tiempo y, sobre todo, en frustración de equipos que prueban tres aplicaciones y no adoptan ninguna. El ciclo correcto, sostiene, ya no es el de años de diseño antes de ver algo funcionando: "Es diagnóstico, prototipo, solución funcionando, ajuste. En semanas, no en trimestres. Una pyme que sigue evaluando software con la lógica de 2015 está pagando un costo de oportunidad enorme".

La conclusión de quienes trabajan en esto todos los días es menos glamorosa que las promesas de las conferencias, pero más útil. Primero, orden mínimo: organigrama, procesos, datos. Segundo, un diagnóstico que identifique, proceso por proceso, qué se puede automatizar y con qué retorno. Tercero, como resume Oliverio: "La solución funcionando con la gente ubicada en los lugares donde aporta valor". Y la división de tareas que define todo: "La IA está para hacer tareas demasiado simples como para requerir una mente humana. La mente humana queda libre para lo que sí la merece: consensos, estrategia, mejora continua".