La oferta de soluciones de IA para empresas crece todos los meses, pero elegir correctamente puede definir la diferencia entre el éxito y una pérdida de dinero y tiempo. Ezequiel Crupnicoff, responsable de Benteveo y emprendedor digital de otras empresas, comparte las claves para una transformación con IA y las señales de alerta que conviene no pasar por alto.
Según la Encuesta PyMEs 2025 de Microsoft, el 54% de las pymes de las Américas ya usa alguna herramienta de inteligencia artificial para mejorar sus procesos de trabajo y la atención a sus clientes. Pero, en contra de lo que podría parecer, el verdadero desafío no está en la herramienta sino en saber cuándo y dónde aplicarla. Los nuevos agentes de IA ofrecen un enorme abanico de soluciones prácticas de automatización, pero aun así no cualquier herramienta funciona para cualquier tarea. Para determinar qué herramienta usar, primero hay que analizar el problema que se busca solucionar: documentación dispersa, carga de datos manual, stock desactualizado, planillas eternas sin resultados claros o la pérdida de un cliente por responder demasiado tarde, son solo algunos ejemplos de tareas que pueden automatizarse con la IA correcta.
Actualmente existen varias plataformas que prometen automatizarlo todo, asistentes listos para usar, consultoras, desarrolladores independientes, pero ¿cómo saber qué herramienta de IA necesita mi pyme? Aquí la decisión importa, porque la misma herramienta puede funcionar muy bien en una empresa y quedar abandonada en otra según cómo se implemente.
Ezequiel Crupnicoff, CEO de la agencia Benteveo, una agencia que ya lleva años respondiendo a las necesidades de múltiples marcas internacionales y que hoy suma su nueva unidad de transformación con IA para pymes, propone dos caminos que pueden arrojar algo de luz en esta difícil decisión:
«Hay dos formas de sumar inteligencia artificial en una empresa. Una es adquirir un producto: se instala y queda en manos de la empresa. La otra es trabajar con un equipo especializado que entienda cómo funciona tu empresa, que en base a eso construya exactamente la IA que necesitan y, más importante, que se quede hasta que funcione, acompañando en cada paso. Las dos pueden servir, pero hay que saber qué se está comprando, hay que ser conscientes de los pros y contras para tomar la mejor decisión».
Cinco preguntas para hacerle a un equipo especializado en IA
Crupnicoff nos compartió 5 puntos clave que suele manejar con sus principales clientes y también algunas advertencias, para evitar malos entendidos:
- ¿Qué se va a analizar antes de proponer una solución? Si la propuesta llega antes de entender cómo trabaja la empresa, probablemente sea un producto genérico. No está mal, pero en ese caso nada garantiza resultados reales. Ese análisis también tiene que incluir lo que la empresa ya usa (la mensajería, el sistema de gestión, las planillas): una herramienta aislada no mejora el proceso, solo suma otro trabajo. La verdadera transformación es la que se integra al funcionamiento del equipo.
- ¿Quién capacita al equipo y durante cuánto tiempo? Una verdadera transformación con IA, no es algo que se consigue presionando un botón y de un día para el otro, es un proceso que lleva tiempo y la adopción de tu equipo define si la inversión rinde o no.
- ¿Qué pasa después de la entrega? El proceso continúa incluso después de que la herramienta esté funcionando correctamente. Ajustes, soporte, cambios de precios o de procesos: alguien tiene que estar para responder (no una máquina, una persona real).
- ¿Qué hace la herramienta cuando no sabe la respuesta? Un buen sistema deriva la consulta a una persona o pide más información; uno malo inventa. Conviene preguntar también de dónde salen los datos sensibles, como precios o especificaciones: deberían venir de la información de la empresa, no de lo que «supone» la IA.
- ¿Cómo vamos a medir si funcionó? Una de las razones de tener bien definidos los puntos exactos a solucionar (los cuellos de botella) es justamente esto: un indicador concreto acordado de antemano. Así podemos saber si la IA ha logrado reducir las horas en tareas repetitivas, el tiempo de respuesta, los errores de administración, etc. Y una señal positiva: que el proveedor proponga empezar con una etapa de prueba supervisada, en la que una persona aprueba cada resultado antes de que la herramienta trabaje sola.
Además de estas cinco preguntas, hay un punto que muchas pymes pasan por alto: qué pasa con la información de la empresa y de sus clientes. Un riesgo frecuente y poco visible es que los propios empleados copien datos de clientes, contratos o listas de precios en herramientas abiertas para resolver una tarea. Hoy existen formas de anonimizar esa información (nombres, documentos, montos) dentro de la propia computadora antes de enviarla a un modelo en la nube. Un equipo serio debería poder explicar qué datos salen de la empresa, adónde van y quién puede verlos.
Todo esto pone en evidencia algo muy importante: el valor del acompañamiento. Una herramienta que se presente como un «se instala y listo», sin diagnóstico ni capacitación, puede ser una bandera roja. No hay forma de garantizar resultados antes de conocer la empresa y de igual forma no cualquier herramienta funciona para cualquier tipo de negocio. Y, por último, un software no hace nada por sí solo, requiere de un equipo capacitado detrás, por eso la adopción debe ir de la mano de una capacitación real y profesional, para que tus empleados puedan sacarle provecho a la nueva tecnología y no quede abandonada a los pocos meses, o peor, que se vuelva un problema en lugar de una solución.