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Durante este año, siete de cada 10 pequeñas y medianas empresas (Pymes) en México planean invertir en Inteligencia Artificial (IA) con la finalidad de aumentar su productividad laboral, señaló Alejandro Escobar Bribiesca, especialista en banca de inversión, servicios administrativos, seguros y benchmarking.
Escobar Bribiesca aseguró que dicha innovación colocará a nuestro país, muy por encima de la media latinoamericana, y la inversión anunciada por Microsoft, de mil 300 millones de dólares en infraestructura de nube e inteligencia artificial para llegar a 30 mil Pymes mexicanas.
“La Inteligencia Artificial puede hacer por la pyme, lo que la mecanización hizo por la manufactura: multiplicar la productividad sin disparar los costos fijos”, aseveró.
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Actualmente las pymes representan 99.8% de los establecimientos del país, generan 72% del empleo formal y aportan 52% del PIB, pero sus procesos administrativos, de tesorería y de gestión de riesgos siguen dependiendo de hojas de cálculo y flujos manuales, en siete de cada 10 casos, según diagnósticos de EB Capital.
“Esa brecha explica que la productividad laboral en el segmento Pyme, sea 35% inferior al promedio de la gran empresa. Las pequeñas y medianas empresas mexicanas se encuentran ante la mayor ventana tecnológica de su historia: la inteligencia artificial que se ha convertido en un insumo productivo tan importante como el capital o el talento”, expresó el especialista.
De acuerdo con el informe IDC FutureScape 2025, la IA puede elevar la productividad laboral de una organización hasta 40% y mejorar su rentabilidad en 38%, si se implementa de forma sectorial y guiada por datos de calidad.
En términos operativos, los casos de uso más inmediatos para la pyme mexicana son: finanzas y cobranza, benchmarking dinámico (modelos que comparan en tiempo real las ratios de la empresa con pares de su industria y generan recomendaciones de ruta crítica).
Así como seguros parametrizados, es decir, pólizas cuyo precio se ajusta a la siniestralidad observada y a variables operativas; y riesgo de crédito basado en variables alternativas (pagos a proveedores, patrones de movilidad, reputación en línea) que recorta el tiempo de análisis de una semana a minutos.
Alejandro Escobar Bribiesca recomendó algunas plataformas de IA, como Plataforma SaaS “EB Insights”, que consolida datos contables, fiscales y operativos de la pyme; los normaliza y aplica modelos de predicción de liquidez y estrés financiero.
También Laboratorio de riesgos dinámicos, que conecta APIs bancarias y fuentes públicas para recalcular en tiempo real la probabilidad de impago de la cartera comercial de los clientes; o Benchmarking inteligente, que cruza los KPIs internos con 2 mil indicadores de sector provenientes de bolsas y registros mercantiles, recomendando ajustes de precios o inventario cada 24 horas.
“El reto no es la tecnología, los grandes modelos están disponibles vía API, sino la calidad de los datos y la gestión del cambio. Sólo 18 % de las pymes tiene sistemas contables integrables y menos de 10 % cuenta con políticas formales de gobierno de datos”, dijo.
Por lo que, para cerrar la brecha, propuso implementaciones modulares de tres meses que generen primeros ahorros medibles, capacitación cruzada de finanzas y financiamiento ligado a KPIs de eficiencia.
“El costo de no digitalizarse será mayor que la inversión en IA. El futuro competitivo de las pymes mexicanas es, por primera vez, una variable que puede modelarse y optimizarse”, señaló Alejandro Escobar Bribiesca.
