La aplicación de la inteligencia artificial a procesos empresariales es ya una necesidad para muchas pymes y grandes empresas. Sin embargo, la manera de abordarla varía radicalmente en función de la propia estrategia empresarial. ¿Conviene desarrollar capacidades internas? ¿Es mejor externalizar la función a una empresa especializada? ¿Y si se contrata un perfil senior temporal para liderar la transformación? En este artículo analizamos estas tres vías, con sus ventajas, riesgos y criterios de decisión.
Algunos ejemplos de aplicación concreta:
- Automatización de respuestas en atención al cliente mediante agentes conversacionales (chatbots o GPTs entrenados).
- Desarrollo de asistentes internos basados en GPT (custom GPTs o GPTs corporativos) entrenados con documentación propia (procedimientos, FAQ, plantillas, políticas internas, etc.) para ayudar a empleados en áreas como soporte operativo, legal, técnico o comercial.
- Análisis predictivo de demanda para ajustar inventario, producción o compras en tiempo real.
- Clasificación y priorización automática de leads en marketing y ventas según probabilidades de conversión, incluyendo la automatización de tareas de búsqueda y enriquecimiento de datos con herramientas de IA especializadas.
- Generación de contenidos publicitarios o descripciones de producto adaptadas automáticamente a distintos canales (posicionamiento SEO / GEO, gestión de Redes Sociales, marketplaces, etc)
- Segmentación inteligente de clientes basada en comportamiento, historial y valor potencial (estrategia CRM).
- Apoyo a la internacionalización mediante identificación automatizada de distribuidores, partners o competidores en nuevos mercados, empleando herramientas de IA y scraping para extraer datos desde marketplaces, directorios B2B o redes sociales profesionales como Linkedin.
- Procesamiento automático de documentos (facturas, contratos, informes) mediante visión artificial y OCR con IA.
- Análisis de sentimiento en encuestas y comunicaciones de empleados o clientes.
- Apoyo al departamento legal mediante generación de borradores de contratos o análisis de cláusulas.
- Detección temprana de fraude o incumplimientos financieros mediante algoritmos de machine learning.
- Recomendadores personalizados de productos, servicios o contenidos.
- Asistencia en procesos de selección de personal, desde la criba automática de currículums hasta entrevistas simuladas y análisis de adecuación cultural o técnica.
1. Desarrollo interno: construir desde dentro.
Ventajas:
- Control total: La empresa mantiene el dominio sobre datos, procesos y decisiones.
- Adaptación precisa al negocio: Al desarrollarse in-house, la IA se ajusta mejor a los matices internos de la organización.
- Crecimiento del talento interno: Se forman perfiles propios con capacidades futuras, que puedan ir escalando conforme avanza el exponencial crecimiento de las funciones IA, especialmente en el caso de la IA Agéntica.
Inconvenientes:
- Coste elevado: Requiere contratación de perfiles escasos (ingenieros, analistas, legal, etc.) con salarios altos y curva de aprendizaje o, alternativamente, programas de formación interna intensiva.
- Ritmo lento: El desarrollo de herramientas y procesos desde cero puede llevar meses o años.
- Riesgo de obsolescencia: Las herramientas cambian a gran velocidad. Sin vigilancia activa, el desarrollo interno de sistemas IA puede quedar desfasado.
¿Cuándo es recomendable?
Empresas con una cultura tecnológica fuerte, capacidad de inversión sostenida, y la voluntad de incorporar IA como un pilar estratégico a largo plazo…..en el mundo Pyme, por ejemplo, es difícil pensar en inversiones ad hoc en personal para este propósito.
2. Externalización: socios expertos y flexibles, resultados rápidos.
Ventajas:
- Velocidad y especialización: Empresas como Nifty Export ofrecen soluciones listas para activar con equipos híbridos (expertos + agentes de IA).
- Modelo a éxito: Con estructuras tipo success fee, se alinea el interés del proveedor con el del cliente (pago por resultados).
- Flexibilidad y escalabilidad: Permite adaptar el volumen de trabajo sin asumir estructuras fijas, incluso con el “encargo” de formar al personal interno durante un tiempo determinado.
Inconvenientes:
- Percepción de pérdida de control: Puede generar resistencia interna por temor a reemplazos o falta de entendimiento del negocio (aunque este punto es común a la implantación de la IA en la empresa con carácter general)….el “líder de IA” interno puede ser visto también como “Terminator” que genera rechazo en todos los departamentos de la empresa).
- Riesgo reputacional: Si el proveedor falla, el cliente asume el coste político y organizacional. Riesgo equivalente a cualquier decisión de externalización de tecnología, en general.
- Dependencia externa: Si no se planifica bien, se genera una dependencia operativa o técnica a largo plazo.
¿Cuándo es recomendable?
Empresas que quieren implementar IA de forma ágil, sin grandes inversiones iniciales, de manera escalonada en función de prioridades, con foco en resultados medibles y con mínimo riesgo estructural. Ideal para pymes o unidades de negocio concretas.
3. Interim Management: Talento Senior Temporal.
Ventajas:
- Visión estratégica + ejecución: Un perfil de alto nivel puede diseñar la hoja de ruta y ponerla en marcha.
- Neutralidad: El interim puede actuar como facilitador entre equipos internos y proveedores.
- Transferencia de conocimiento: Durante su estancia, se forma al equipo interno y se deja una base sólida.
Inconvenientes:
- Coste elevado por mes: Aunque es temporal, puede suponer una carga significativa si no se aprovecha bien el tiempo.
- Limitación de alcance: Un solo perfil difícilmente podrá cubrir lo técnico, operativo y estratégico al mismo tiempo.
- Riesgo de continuidad: A su salida, si no hay estructura preparada, el avance puede detenerse.
¿Cuándo es recomendable?
Empresas con necesidad urgente de un cambio y/o adaptación, pero que aún no tienen claro si escalar internamente o externalizar. También es útil en fases de transición o evaluación de proveedores, como una evolución de la consultoría pero más orientado a resolver una “misión” en un período de tiempo determinado.
4. Conclusión: ¿Cual es la mejor vía?
No hay una única respuesta. Las empresas deben evaluar su nivel de madurez digital, urgencia, presupuesto y cultura organizativa. Un modelo mixto suele ser la mejor opción: por ejemplo, comenzar con una fase de externalización ágil mientras se construyen capacidades internas, o apoyarse en un interim para diseñar una estrategia robusta que luego implemente uno o varios proveedores.
La clave no está solo en la tecnología, sino en alinear la IA con el negocio real, derribar resistencias internas, y asegurar que cualquier solución sea medible, escalable y enfocada a resultados. El riesgo de percibir la IA como algo “cool” sin impacto real en el negocio es tan real como difícil de digerir por los ejecutivos de la empresa.
En Nifty Export lo tenemos claro: no competimos con tu equipo, lo potenciamos. Y si la IA no te da resultados, no cobramos. Ese es el compromiso que las empresas necesitan para dar el paso con seguridad.