Cuando se habla del impacto de la inteligencia artificial (IA), las empresas globales tienden a dominar la conversación. Sin embargo, esto no reconoce la increíble fuerza colectiva que representan las pequeñas y medianas empresas (PyMEs) a nivel mundial. A manera de ejemplo, las PyMEs representan el 99.5% de las empresas en América Latina, una región en la que cerca de nueve de cada diez empresas están categorizadas como microempresas.

Con 400 millones de PyMEs en todo el mundo, estas empresas son la columna vertebral de las economías de todo el mundo. Si la IA se aprovecha en estas empresas como una fuerza colectiva, su adopción se acelerará a un ritmo mucho más rápido e impulsará un poderoso efecto multiplicador en las economías de todo el mundo. He aquí por qué.

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Comprender la dinámica de la productividad

Ayudar a las PyMEs a aprovechar la IA no solo es bueno para las operaciones de cada empresa individual. El uso de la inteligencia artificial para aumentar las tasas de productividad estancadas puede influir en las tasas generales del PIB.

Los estudios del Fondo Monetario Internacional (FMI) muestran que las ganancias acumuladas del PIB que la IA trae podrían alcanzar hasta el 35% para las economías más avanzadas, las cuales tienen aún más que ganar si se prioriza la innovación y la integración de esta tecnología.

Sabemos que de las PyMEs que ya trabajan con IA, el 90% ya informa mejoras de productividad. De cara al futuro, McKinsey señaló que el 75% del valor de la IA generativa se dividirá en cuatro áreas principales: operaciones de clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e investigación y desarrollo (I&D).

Si dejamos de lado la ingeniería de software por el momento, las otras tres áreas son fundamentales para cualquier empresa, grande o pequeña. La IA generativa permite a las empresas escalar procesos creativos y operativos, incluso ayudando a las empresas con la atención al cliente, entre otras áreas.

Además, una vez que se ha aumentado la productividad en las operaciones con los clientes, las ventas y el marketing, los líderes pueden invertir más en investigación y desarrollo. Con la mejora de la productividad, se pueden desviar más recursos a actividades como el desarrollo de nuevas líneas de productos o la búsqueda de datos demográficos alternativos que, en última instancia, impulsen el crecimiento y la estabilidad de la empresa. Además, la IA ayuda a hacer todo esto de manera más eficiente.

Esto tendrá un impacto positivo neto en las economías en general.

Si bien las preocupaciones relacionadas con el aumento de la IA a menudo giran en torno a cómo afectará al mercado laboral, mejorar la productividad dentro de las PyMEs que representan la mayor parte de toda la actividad comercial conducirá al crecimiento de las microempresas, un mayor gasto y, en última instancia, un aumento en las oportunidades laborales.

Aunque algunos puestos de trabajo tendrán más demanda que otros, se espera que el resultado general sea positivo neto. La encuesta anual de PwC encontró que el 82% de los CEOs afirman que la IA ha generado incrementos en el personal o no ha causado disminuciones de personal.

La tecnología transforma la capacidad de las empresas para aplicar la inteligencia, creando oportunidades para modelos de negocio innovadores y nuevos grupos de valor. En otras palabras, la IA se ha convertido en un multiplicador de fuerza, lo que permite a las empresas más pequeñas superar su peso.

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La IA mejora la productividad de la ingeniería

La IA identificó la ingeniería de software como una de sus primeras áreas de impacto.

Utilizando plataformas propias para recopilar datos, un estudio de Ness Digital Engineering y Zinnov involucró a más de 100 ingenieros de software en casos de uso y entornos de desarrollo.

El estudio reveló que la implementación de IA generativa no solo aumentó la productividad, sino que también fomentó un entorno laboral altamente asistido por la tecnología, lo que permitió a las empresas globalizarse y trabajar sin fricciones. La implicación de esto no es solo mejores resultados comerciales, sino un diseño organizacional completamente transformado.

Esto incluyó una reducción del 70% en el tiempo de finalización de tareas para las actualizaciones de código existentes y una reducción del 48% en el tiempo de finalización de tareas para ingenieros senior, lo que hizo que este tiempo se reutilizara hacia actividades de tutoría que finalmente llevaron a una mejora del 70% en los niveles de compromiso.

Al simplificar las tareas y fomentar un entorno de trabajo más colaborativo y dinámico, la IA generativa puede desempeñar un papel fundamental en la creación de una experiencia profesional positiva y satisfactoria.

Si bien el estudio se centró en los ingenieros de software, se esperan beneficios similares en todas las PyMEs a medida que el aumento de la productividad alivia la presión sobre una variedad de tareas operativas.

La ingeniería inteligente, que utiliza el poder de los datos y la inteligencia para mejorar la productividad de la ingeniería, puede tener un gran impacto.

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Cómo fomentar la adopción de IA

Para cualquier tipo de organización, comprender la mejor manera de implementar la IA puede ser una perspectiva desalentadora. Además, rara vez es una experiencia plug-and-play.

Por ejemplo, el 53% de las pequeñas y medianas empresas encontraron que el costo inicial de la implementación de la IA era mucho más alto de lo previsto. Por lo tanto, el respaldo del liderazgo es vital para estimular el acceso, la implementación y la adopción generalizados de soluciones efectivas de inteligencia artificial.

Ya sea a través de subvenciones comerciales regionales, educación o apoyo entre pares, ayudar a estas pequeñas pero poderosas empresas a superar los desafíos de adopción que se derivan de las infraestructuras de TI heredadas para adoptar la IA mejorará enormemente el tiempo colectivo de creación de valor para esta tecnología emergente.

A su vez, esto garantizará que las economías de todo el mundo puedan desbloquear enormes aumentos de productividad y beneficiarse del efecto multiplicador descrito anteriormente.