IA y PYMES: tres consideraciones para la política pública

Si tienes un negocio pequeño, lo más probable es que ya hayas usado inteligencia artificial este mes. Tal vez le pediste a ChatGPT que te ayudara a escribir una respuesta a una mala reseña. Tal vez usaste Gemini para mejorar la descripción de un producto. Tal vez una aplicación nueva del banco te empezó a sugerir cosas con IA y tú simplemente diste click en aceptar.

No eres solo tú. Un reporte reciente de la OCDE encontró que 6 de cada 10 pequeñas empresas en el mundo ya usan IA pero esta estadística de adopción viene acompañada de un dato que preocupa: 3 de cada 4 de esas empresas la están usando como principiantes. Es decir, sin método, sin protocolos, sin haber aprendido bien cómo se usa.

IA y PYMES: casos de la vida real

En un episodio reciente del podcast de la OCDE AI in small businesses: hype, hope or hard reality? Tres pequeños empresarios fueron invitados a contar cómo están usando (o sufriendo) la inteligencia artificial en sus negocios. Uno de ellos, Leonardo Baggiani, restaurantero florentino que lleva dos cafés, contó cómo usa IA en su día a día. Mejora menús, contesta reseñas en línea, hace pequeños diseños para promociones. Funciona "más o menos bien", dice. Pero cuando le preguntan si tiene cuidados de seguridad (por ejemplo, si protege los datos de sus clientes cuando los pega en un chat de IA) la respuesta es directa: "ninguno". Cuando le preguntan si alguien le enseñó a usar estas herramientas: tampoco.

Leonardo no es la excepción. Es el caso típico. La IA llegó a su negocio antes que las clases para usarla. Y nadie le explicó qué debería cuidar.

Esto suena pequeño hasta que se aterriza. Cuando una empresa pega información de clientes en un chatbot de IA, esa información puede quedarse guardada en servidores que no son suyos. Cuando una empresa deja que la IA conteste reseñas sin revisar, puede publicar respuestas con errores, con sesgos, o que dañen su reputación. Cuando una empresa contrata un software con IA sin entender qué hace, puede estar pagando 30% de sus ganancias por algo que no necesitaba.

Estos no son riesgos hipotéticos sino casos reales.

Las consecuencias no son iguales para todas las empresas

Aquí entra la parte que el reporte no menciona explícitamente, pero que se puede inferir con los datos: los costos de usar mal la IA no se reparten parejo.

Una empresa grande tiene un equipo legal, un equipo de tecnología, alguien que se dedica a leer contratos con proveedores. Una microempresa tiene una persona, a menudo la dueña, que hace todo a la vez. Leonardo lo dice riéndose, pero es serio: "yo manejo la parte financiera del negocio, y aún así sé qué esponja se usa para limpiar qué cosa". Cuando se trabaja así, no hay tiempo para detenerse a estudiar cómo funciona una herramienta nueva. Se usa lo que parece útil, punto y se acabó.

Si miramos quiénes son las empresas pequeñas que están en esa situación, encontramos algo importante: muchas son negocios liderados por mujeres, en sectores como cuidado, hospitalidad, comercio, servicios. Negocios que ya cargaban con la brecha digital anterior, la de no tener buen internet, la de no tener computadoras nuevas, y a las que ahora se les suma una nueva: no saber cómo elegir, configurar y revisar las herramientas de IA que les están vendiendo.

La brecha de acceso (¿quién puede usar IA?) se está cerrando porque casi todo es gratis o muy barato. La brecha de criterio (¿quién sabe usarla bien?) se está abriendo. Y depende de tres cosas que las microempresarias suelen tener menos: tiempo, formación y red de gente que les explique sin venderles algo.

El mito de "los jóvenes ya saben"

Hay una idea cómoda que conviene desmontar: la de que esto se va a arreglar solo cuando se jubile la generación mayor. "Los jóvenes ya nacieron digitales", se dice. Pero Leonardo, que tiene empleados de varias edades, lo desmiente: "los empleados mayores tienen problemas porque no crecieron con esto. Pero los jóvenes también porque crecieron con apps muy fáciles, muy pre-armadas. Cuando hay que aprender una herramienta distinta a Instagram o TikTok, se traban igual".

Saber moverse en redes sociales no es lo mismo que saber usar la IA en el trabajo. Subir un video a TikTok no enseña a configurar un sistema de inventario, ni a decidir qué información es seguro compartir con un chatbot, ni a darse cuenta de que una IA te está dando una respuesta sesgada. Esas son habilidades distintas. Y nadie las está enseñando de forma sistemática.

Esto importa porque significa que no podemos esperar a que el problema se resuelva por sí solo. Necesita formación deliberada, para todas las edades, para todos los tipos de negocio.

Crecer no siempre es la meta

Hay un último comentario de Leonardo que me parece el más importante de toda la mesa, y es uno de los que menos se dicen en voz alta: "todas las ayudas del gobierno parten de que uno quiere crecer. Pero crecer no siempre es la meta. Si queremos que sigan existiendo restaurantes familiares, tiendas de barrio, artesanos pequeños — ellos no necesitan crecer. Necesitan herramientas que les permitan seguir siendo lo que son, pero más sostenibles".

Buena parte de las políticas y programas que se ofrecen a las pequeñas empresas asume lo mismo: que el objetivo es expandirse, abrir más sucursales, vender en más países. Pero muchas empresas pequeñas sobre todo las lideradas por mujeres, las que sostienen comunidades, las que combinan trabajo y cuidados no buscan expandirse. Buscan vivir bien de lo que hacen.

Una política digital pensada solo para crecer no le sirve a esas empresas. Y una capacitación que sólo enseña "cómo escalar con IA" tampoco. Hace falta otro tipo de formación: una que ayude a la dueña del salón de belleza, a la artesana, al taller mecánico de barrio, a usar la IA para ahorrarse tiempo, proteger sus datos, atender mejor a su clientela, sin presionarlos a convertirse en algo que no quieren ser.

El reporte de la OCDE encontró algo que vale la pena saber: solo 16 de cada 100 pequeñas empresas se han beneficiado de algún apoyo público para digitalizarse. Y de las que no, dos de cada tres dicen que no sabían que ese apoyo existía. O sea: muchas veces los programas existen, pero están escritos en un lenguaje y en lugares donde la pequeña empresaria nunca los va a encontrar.

En el mismo podcast Robyn Baker, una emprendedora con base en Ámsterdam, contó algo simple que sí funciona: el gobierno explica los apoyos "como si la persona tuviera diez años". Lenguaje claro. En varios idiomas. Con apoyos basados en horas dedicadas, no en cuánto facturó el negocio el primer año (que casi siempre es poco). Eso baja la barrera para quien apenas empieza.

Tres cosas que los programas gubernamentales deben tener en cuenta para ayudar a las PYMES

Si los gobiernos quieren que la IA sirva para algo en las pequeñas empresas, y especialmente en las lideradas por mujeres, hay tres cosas que tendrían que cambiar:

• Dejar de celebrar la adopción y medir si la IA se está usando bien: El indicador útil ya no es cuántas empresas la usan, sino cuántas la están usando con criterio: con cuidados básicos de seguridad, con ahorro real de tiempo, sin pagar por software que termina archivado. Una microempresa que contrata una herramienta de IA y la aprovecha al cinco por ciento de su capacidad cuenta hoy como "adoptante" en las estadísticas. En la práctica, está perdiendo dinero. Los gobiernos, gremios y organismos internacionales necesitan nuevos indicadores que reflejen eso, no solo el porcentaje de adopción.

• Formar de verdad: acompañamiento continuo pensado en clave de pyme. La oferta actual de capacitación suele ser un curso grabado de unas horas, en lenguaje técnico, con ejemplos tomados de empresas grandes que no se parecen en nada a una panadería de barrio o a un taller mecánico. Eso no funciona. Lo que sí funciona es el acompañamiento sostenido en el tiempo, en un lenguaje claro, con casos del propio sector y con la posibilidad de preguntar: "esto que me pasó hoy con un cliente, ¿cómo lo resuelvo?" y obtener una respuesta concreta. Esto cuesta más que un video pregrabado, sí. Pero es lo único que cambia de fondo.

• Aceptar que sostenerse también es éxito: Casi todos los programas de apoyo asumen que la meta de cualquier empresa es crecer: vender más, abrir más sucursales, llegar a más mercados. Pero hay miles de negocios (muchos liderados por mujeres) cuya meta es vivir bien de lo que hacen, mantener a su equipo de trabajo, sostener a la familia, dar buen servicio a una clientela fiel. Una capacitación útil para esas empresas se ve distinta: enseña a usar IA para reducir horas de trabajo, proteger los datos de las clientas, atender mejor a quienes ya están, no para presionarlas a expandirse. Los programas públicos deberían tener una pista para crecer y otra para sostenerse con dignidad.

Mientras eso no ocurra, vamos a seguir celebrando un porcentaje de adopción que, en la práctica, no aporta grandes beneficios.