El paradigma de la IA en pymes: Oportunidades y desafíos

A finales de junio leía una publicación del periódico El Financiero de México que cito textualmente:

El 35% de las firmas que adoptan la inteligencia artificial no tuvieron éxito por el sobrecosto de esta tecnología. Aunque 2024 es clave para los proveedores de soluciones con IA para las Pymes, con un 73% de estas organizaciones interesadas en invertir, los expertos piden cautela. Los altos costos, la escasez de talento y la falta de viabilidad en algunos proyectos dificultan que la IA se adapte a todas las empresas.

Sabemos que la IA es parte ya de nuestras vidas, también sabemos que las empresas tienen que aprender a beneficiarse de la IA como parte de su negocio, pero lo cierto es que sus costes de implementación no pueden ser financieramente viables para la mayor parte de las micro y pequeñas empresas.

Aquí existen dos posibilidades:

1. Que lo hagan por nosotros: contratar un producto o servicio que nos facilite la implementación de herramientas de inteligencia artificial en el negocio.
2. Hazlo tú mismo.

A continuación, vamos a ver las diferencias entre estas dos estrategias.

I. Que lo hagan por nosotros

En cuanto a la velocidad de la implementación, que lo hagan por nosotros es inmediata (corto plazo), pero en un horizonte a mediano-largo plazo tiene muchos inconvenientes, ya que la implementación no será 100% de tu empresa (recuerda has pagado para que otro haga el trabajo), por lo que tu negocio será dependiente del producto o servicio contratado. Por lo que puede desaparecer (quiebra del proveedor), robartelo (tu idea fue tan buena, que le compensa apropiarse, que lo demandes y te pague una indemnización: recuerda que el proveedor fue quien hizo el trabajo) o subirte costos y quedas a expensas de pagar, migrar la tecnología o perderla. Estás limitado a lo que te ofrecen.

Habitualmente, cuando contratas un producto o servicio tecnológico, los proveedores que van a hacer el trabajo por ti, utilizan la tecnología original, la enmascaran (le ponen una plantilla más bonita para que no sea vea como la original) y te cobran por el producto/servicio prestado:

Costo_1 = tecnología original + máscara + mano de obra (v1)

II. Hazlo tú mismo

Esta es una estrategia a mediano-largo plazo y requerirá de una mayor inversión que la opción anterior. Pero sin duda alguna, es la estrategia que deben de implementar las empresas si realmente desean "surfear la ola de la IA".

Esta estrategia conlleva que tienes que la empresa tiene que crear su propia base de datos (contratar un ingeniero de bases de datos y un servidor en la nube: AWS, Google o Microsoft), pasado un año de contar con una base de datos, contratar un científico de datos (que sepa programar IA) o un ingeniero de machine learning. En este caso, es toda tu implementación será más flexible (no limitada).

Así:

• La tecnología desarrollada es 100% tuya.
• Si no te gusta el servicio, no estas contento con la estructura de costes o simplemente es momento de escalar tu negocio, siempre vas a poder migrar de proveedor de la nube sin problemas (AWS - Google - Microsoft).

De esta manera la fórmula de costos anterior quedaría de la siguiente manera:

Costo_2 = tecnología original + mano de obra (v2)

Así no se pagan costos de una tecnología enmascarada, no obstante los costos de mano de obra tercerizados (v1), probablemente, serán mayores a los costes de mano de obra de nuestros empleados (v2), pero recuerda la tecnología desarrollada será de la empresa, por lo que este tipo de costes son en realidad un trade-off (se pierde un beneficio y se gana otro).

Cada país tendrá una estructura de costes diferentes (el precio de las licencias de computación en la nube y los salarios de los profesionales), y cada empresa tiene que evaluar financieramente su estrategia para implementar la IA. Pero siempre recuerda esto: en el corto plazo obtenemos resultados inmediatos, pero es al largo plazo cuando obtenemos el verdadero impacto.

Finalmente, puedes empezar aprendiendo sobre Transformación Digital con este curso gratuito de 8 hs ofrecido por el Banco Santander en colaboración con el MIT (Massachusetts Institute of Technology).

Además, aquí te dejo una hoja de ruta para la Implementación de la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en la Transformación Digital de las MiPymes.

Hasta aquí el post del día de hoy y recuerda que puedes seguirme en X y mantenerte informado de lo último de ciencia, tecnología e innovación en el mundo de la economía y las finanzas.

Cómo citar esta entrada del Blog:

Zorrilla-Salgador, J.P. (2024). El paradigma de la IA en pymes: Oportunidades y desafíos. Blog El Analista Económico-Financiero, 15/07/2024. Recuperado de [link post]

¡Hasta la próxima!