Lo que nadie te cuenta de implementar IA en una PYME

TL;DR

El 80% de proyectos de IA en PYMEs fracasan por expectativas irreales
No necesitas IA para todo. A veces un Excel bien hecho es suficiente
El coste real es 3-5x lo que te presupuestan (mantenimiento, datos, formación)
Empieza por automatizar lo aburrido, no por “transformación digital”
Si tu proveedor no pregunta por tus datos antes de hablar de IA, huye

Llevo años implementando soluciones de datos e IA en empresas. Algunas pequeñas, otras medianas. He visto proyectos triunfar y he visto (más) proyectos fracasar.

Este post es lo que me gustaría que alguien me hubiera contado cuando empecé. Sin vender humo, sin buzzwords, sin prometerte que la IA va a salvar tu negocio.

La verdad incómoda

El 80% de proyectos de IA en PYMEs no llegan a producción.

No es un número inventado. Lo he visto. Proyectos que empiezan con mucha ilusión y terminan en un Excel que nadie usa o en un dashboard que dejó de actualizarse hace 6 meses.

¿Por qué fracasan?

1. Expectativas de ciencia ficción

El CEO vio un demo de ChatGPT y ahora quiere “algo así pero para nuestra empresa”.

El problema: ChatGPT costó miles de millones de dólares en desarrollo y entrenamiento. Tu presupuesto de 20.000€ no va a crear nada parecido.

Realidad: La IA en PYMEs es útil para tareas específicas y acotadas. Clasificar emails. Extraer datos de facturas. Predecir demanda. No para “responder cualquier pregunta sobre el negocio”.

2. Los datos no existen (o son basura)

La IA se alimenta de datos. Sin datos buenos, no hay IA que valga.

He perdido la cuenta de las veces que me han dicho “tenemos todos los datos” y luego resulta que:

Están en 47 Excel diferentes
Nadie sabe qué significa cada columna
Hay duplicados, errores, campos vacíos
El “histórico” son 6 meses

Realidad: Antes de pensar en IA, necesitas un proyecto de datos. Limpiar, centralizar, documentar. Es aburrido. Es necesario.

3. Nadie preguntó al usuario final

Se construye un sistema precioso que nadie usa porque:

Es más lento que hacerlo a mano
No encaja en el flujo de trabajo existente
El equipo no confía en las recomendaciones
Nadie entiende por qué la IA dice lo que dice

Realidad: La mejor IA del mundo es inútil si el usuario la ignora. Involucra al equipo desde el día 1.

El coste real (spoiler: es más)

Cuando una consultora te presupuesta un proyecto de IA, te están dando el coste de desarrollo. Falta:

Concepto	% del coste inicial
Preparación de datos	50-100%
Infraestructura (cloud, servidores)	20-40% anual
Mantenimiento y actualizaciones	30-50% anual
Formación del equipo	10-20%
Iteraciones y ajustes	30-50%

Un proyecto de 20.000€ en realidad cuesta 40.000-60.000€ el primer año. Y 10.000-15.000€ cada año siguiente.

¿Sigue siendo rentable? Depende. Pero al menos ahora tienes los números reales.

Qué funciona de verdad en PYMEs

Después de muchos proyectos, esto es lo que he visto funcionar:

1. Automatización de tareas repetitivas

No es sexy. No es “IA”. Pero funciona.

Extraer datos de facturas automáticamente
Clasificar emails y tickets de soporte
Generar informes automáticos
Conciliar pagos con facturas

ROI típico: 200-500%. Se paga solo en meses.

2. Predicción simple con datos propios

Si tienes histórico de ventas (mínimo 2 años), puedes predecir demanda. No con 99% de precisión, pero mejor que “a ojo”.

Predicción de demanda por producto
Detección de clientes que van a abandonar
Estimación de tiempos de proyecto

ROI típico: 50-150%. Depende mucho de la calidad de datos.

3. Asistentes internos entrenados

Un chatbot con tus documentos internos que responde preguntas del equipo. No sustituye a nadie, pero ahorra tiempo buscando información.

FAQ interno automatizado
Búsqueda inteligente en documentación
Asistente para onboarding

ROI típico: difícil de medir, pero el equipo lo agradece.

Qué NO funciona (aunque te lo vendan)

“IA generativa para crear contenido”

Sí, ChatGPT escribe. No, no va a escribir tu contenido de marketing solo. Necesita supervisión constante y el resultado es genérico.

”Análisis de sentimiento de clientes”

Suena bien en la presentación. En la práctica, los matices se pierden y las decisiones que tomas con esos datos no son mejores que leer 20 reseñas a mano.

”Transformación digital con IA”

Buzzword vacío. Si alguien te vende “transformación digital”, pregunta exactamente qué vas a poder hacer mañana que no puedes hacer hoy. Si no sabe responder, es humo.

Cómo elegir proveedor (red flags)

Huye si:

No pregunta por tus datos antes de hablar de soluciones
Promete resultados sin conocer tu negocio
Usa más de 3 buzzwords por frase
No puede explicar cómo funciona en términos simples
El presupuesto no incluye mantenimiento

Buen signo si:

Empieza preguntando qué problema quieres resolver
Pide acceso a tus datos para evaluar viabilidad
Te dice que algo NO es buena idea
Habla de piloto antes de proyecto completo
Incluye formación y transferencia de conocimiento

Mi proceso cuando trabajo con PYMEs

Diagnóstico (1-2 semanas)
- ¿Qué problema duele de verdad?
- ¿Qué datos existen?
- ¿Quién va a usar la solución?
Piloto pequeño (4-8 semanas)
- Alcance mínimo
- Resultado medible
- Usuarios reales
Evaluar antes de escalar
- ¿Funcionó?
- ¿Se usa?
- ¿Merece la pena ampliar?
Escalar (si aplica)
- Solo si el piloto demostró valor
- Con presupuesto realista
- Con plan de mantenimiento

Conclusión

La IA puede ayudar a tu PYME. Pero no es magia, no es barata, y no funciona sola.

Antes de invertir:

Define el problema concreto que quieres resolver
Evalúa si tus datos están listos
Calcula el coste real (no solo el desarrollo)
Empieza pequeño y mide

Si después de leer esto sigues pensando que tiene sentido para tu empresa, hablemos. Si te he convencido de que no es el momento, también está bien. Mejor saberlo ahora que después de gastar 50.000€.

¿Has tenido experiencias con proyectos de IA en tu empresa? ¿Qué funcionó y qué no? Me interesa escuchar casos reales.