La Inteligencia Artificial se convirtió en un insumo tan importante como el capital o el talento para las pequeñas y medianas empresas (pymes), afirmó la banca de inversión EB Capital.
Alejandro Escobar Bribiesca, cofundador y director de la plataforma, comentó que los servicios administrativos, seguros y benchmarking ahora son impulsados por soluciones de Inteligencia Artificial que ayudan a alojar datos e información en la nube.
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“La IA puede hacer por la pyme, lo que la mecanización hizo por la manufactura: multiplicar la productividad sin disparar los costos fijos”.
Siete de cada 10 pymes dependen aún de hojas de cálculo y flujos manuales, esa brecha hace que la productividad laboral sea 35% inferior al promedio de lo que sucede en empresas grandes, determinó un análisis de EB Capital.
Pero se estima también que siete de cada diez pymes en el país están buscando cómo invertir en IA el último año, lo que coloca a nuestro país por encima de la media en la región.
El anuncio de Microsoft de destinar mil 300 millones de dólares en infraestructura de nube e inteligencia artificial para llegar a 30 mil pymes mexicanas, confirma que la oferta tecnológica empieza a democratizarse.
¿Qué ganan la Pymes cuando conectan sus datos?
Según 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. Algoritmos de aprendizaje supervisado que clasifican facturas, predicen flujos de caja y disparan alertas de morosidad con hasta dos semanas de antelación.
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Benchmarking dinámico. Modelos que comparan en tiempo real los ratios de la empresa con pares de su industria y generan recomendaciones de ruta crítica.
Seguros parametrizados. Pólizas cuyo precio se ajusta a la siniestralidad observada y a variables operativas recogidas por sensores IoT, reduciendo hasta 15% las primas anuales en empresas de logística y alimentos.
Riesgo de crédito. Scoring basado en variables alternativas (pagos a proveedores, patrones de movilidad, reputación en línea) que recorta el tiempo de análisis de una semana a minutos y abre el mercado de deuda privada a compañías con menos de cinco años de antigüedad.
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