Las pequeñas y medianas empresas (Pymes) mexicanas se encuentran ante la mayor ventana tecnológica de su historia: la inteligencia artificial (IA) que se ha convertido en un insumo productivo tan importante como el capital o el talento.
“La IA puede hacer por la pyme lo que la mecanización hizo por la manufactura: multiplicar la productividad sin disparar los costos fijos”, asevera Alejandro Escobar Bribiesca, empresario mexicano especializado en banca de inversión, servicios administrativos, seguros y benchmarking.
Recordó que en la actualidad las pymes representan 99.8 % de los establecimientos del país, generan 72 % del empleo formal y aportan 52 % del PIB.
Pese a su peso macroeconómico, sus procesos administrativos, de tesorería y de gestión de riesgos siguen dependiendo, en siete de cada diez casos, de hojas de cálculo y flujos manuales, 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, de acuerdo con estimaciones internas del empresario, detalla
Escobar Bribiesca estima incluso que, siete de cada diez pymes en México planean invertir en IA a lo largo de 2024-2025, un salto que coloca al país muy por encima de la media latinoamericana.
De hecho considera que el anuncio de Microsoft de destinar 1 mil 300 millones de dólares a infraestructura de nube e inteligencia artificial para llegar a 30,000 Pymes mexicanas confirma que la oferta tecnológica empieza a democratizarse.
Asevera que la inteligencia artificial no reemplaza al emprendedor sino amplifica su capacidad de decisión.
“Con programas piloto acotados y una estrategia de datos clara, una pyme puede obtener productividad de doble dígito sin desembolsos de capital inalcanzables”, establece
Para Escobar Bribiesca, la ecuación es simple: “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.
¿Qué gana la pyme cuando conecta 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.
• 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.
Algunas sugerencias que se recomienda en la implementación de IA son Plataforma SaaS “EB Insights”. Consolida datos contables, fiscales y operativos de la pyme; los normaliza y aplica modelos de predicción de liquidez y estrés financiero.
Asimismo Laboratorio de riesgos dinámicos. Conecta APIs bancarias y fuentes públicas para recalcular en tiempo real la probabilidad de impago de la cartera comercial de los clientes.
De igual manera Benchmarking inteligente. Cruza los KPIs internos con 2,000 indicadores de sector provenientes de bolsas y registros mercantiles, recomendando ajustes de precios o inventario cada 24 horas.