La inteligencia artificial en la empresa sin montar un proyecto

Para meter la inteligencia artificial en una empresa pequeña no hace falta empezar por una consultoría grande ni por una plataforma a medida. Cuento los tres usos pequeños que veo funcionar en pymes reales, cómo se ponen en marcha en una semana y qué retorno dan, con una forma sencilla de medir si compensa.

Me encuentro dos tipos de empresa. Una cree que meter la inteligencia artificial en una pyme exige una consultoría, un diagnóstico de tres meses y una plataforma con nombre en inglés. La otra ha dicho al equipo "usad ChatGPT" y ya está: sin reglas, sin saber quién usa qué ni qué datos han salido por la puerta.

Las dos se equivocan, y la segunda además corre riesgos.

Y entre una cosa y otra hay mucho terreno: unas horas de alguien que sepa para fijar reglas, cuentas de empresa con controles de administración, una prueba acotada con el proveedor informático que ya tienes. No digo que el asesoramiento sobre; digo que no tiene por qué ser el primer paso, y que los controles se pueden ir poniendo a medida que el uso crece.

Hablo desde lo que hago: aplico estas herramientas en sistemas propios y de clientes, sobre todo empresas de entre 5 y 30 personas: una de reformas, una asesoría, una tienda online y un despacho de arquitectura. No doy nombres, pero sí lo que ha funcionado y lo que no.

Lo que vas a encontrar: tres usos concretos, un plan de una semana que puedes copiar y una manera de saber si ha merecido la pena. No vas a encontrar magia.

La idea central es sencilla: una tarea concreta, repetitiva y medible, probada unas semanas con herramientas que ya existen. Nada más.

La inteligencia artificial en una empresa pequeña suele entrar por tres niveles:

1. El chat de cada persona: alguien usa Claude, ChatGPT o el que sea para redactar, resumir o pensar.
2. Las herramientas que ya tienes, como el correo, la ofimática o el programa de clientes, que cada vez traen más inteligencia artificial dentro.
3. Automatizaciones o herramientas a medida, que ya son proyecto.

Casi todas las pymes deberían empezar por los dos primeros. No porque el tercero sea malo, sino porque sin haber probado los otros no sabes qué pedir. Y equivocarse en pequeño sale barato: una suscripción y unas horas, no una factura de consultoría que luego nadie quiere mirar.

Hay otra ventaja que se ve poco. Cuando una persona del equipo ha usado el asistente unas semanas en una tarea suya, entiende qué hace bien y qué hace mal mejor que cualquier presentación. Esa persona es la que luego te dice, con conocimiento de causa, si merece la pena ir más allá. En dos de los clientes, la idea del siguiente paso no salió de mí ni del gerente, sino de quien llevaba un mes usándolo.

Los tres usos que cuento a continuación tienen algo en común: se repiten cada semana, se pueden medir con un reloj y, si salen mal, el error se pilla antes de que llegue al cliente.

El uso que más veo funcionar es redactar y responder correos, sobre todo las preguntas que se repiten: horarios, plazos, estado de un pedido, qué incluye un servicio.

Cómo se hace: una persona tiene un documento con las respuestas buenas de siempre y se lo da al asistente junto con el correo que acaba de llegar; el asistente propone la respuesta y la persona la corrige y la envía. Con Claude en una cuenta de equipo. Lo usa quien atiende el correo de clientes.

El caso: una tienda online de material de oficina, cuatro personas. Recibían unos 40 correos al día, la mitad con las mismas cinco preguntas. La encargada pasó de dedicar toda la mañana al correo a despacharlo en una hora y media.

Qué hay que revisar siempre: que la respuesta no prometa lo que la empresa no da. El primer día el asistente ofreció un descuento por las molestias que nadie había autorizado. Desde entonces, la instrucción dice expresamente que no se ofrecen compensaciones.

Retorno: unas 8 horas a la semana. Y uno que no esperaba: las respuestas salen más ordenadas y más amables que antes, cuando se escribían con prisa entre pedido y pedido. Un par de clientes lo comentaron. No lo puedo medir con un reloj, pero lo apunto.

El segundo es preparar presupuestos y propuestas. Lo cuento con detalle en Facturas y presupuestos con ayuda de la inteligencia artificial, así que aquí voy al grano.

Qué se hace: el asistente recibe el encargo del cliente, la lista de precios y un presupuesto anterior como modelo, y prepara un borrador con partidas y textos. Las cuentas se hacen en una hoja de cálculo, no en el chat. Con qué: Claude y la hoja de cálculo de siempre. Quién: la persona de administración, y revisa el responsable técnico.

El caso: la empresa de reformas, ocho personas, unos 25 presupuestos al mes. Cada uno pasó de casi una hora a unos 20-25 minutos, revisión incluida.

Lo que hay que vigilar: sin la lista de precios, el modelo se inventa precios "razonables" que no son los tuyos. Y lo que prometes en un presupuesto te compromete, lo haya escrito quien lo haya escrito.

Retorno: unas 12 horas al mes y, según ellos, presupuestos enviados antes, lo que les ha hecho ganar algún encargo que antes se perdía por lentitud.

El tercero es resumir: actas de reuniones, contratos largos para sacar las fechas clave, normativa que hay que leer.

Qué se hace: se graba la reunión con permiso de los asistentes, se transcribe y el asistente saca decisiones, responsables y fechas. Con qué: la transcripción de la herramienta de videollamada y Claude para el resumen; en algún caso NotebookLM para consultar varios documentos a la vez. Quién: quien antes tomaba notas.

El caso: el despacho de arquitectura, doce personas, tres reuniones de obra a la semana. Las actas pasaron de hacerse "cuando se podía" a estar enviadas el mismo día.

Aquí tengo que contar un fracaso. En la asesoría probé a resumir contratos de clientes y lo dejé a las dos semanas: los resúmenes eran buenos, pero había que revisarlos tan a fondo, por lo que se jugaban, que no se ahorraba tiempo. Y además eran datos de terceros que exigían otra cuenta y otras garantías. No todos los usos sirven en todas partes.

Retorno donde funcionó: unas 4 horas a la semana.

Si te preguntas cómo implementar la inteligencia artificial en tu empresa, este es el plan que yo sigo, día a día:

Las cuentas, de empresa y no personales gratuitas. Y revisa lo que sale la persona que conoce la tarea, no el que ha montado la prueba.

Antes de empezar dejo por escrito cinco cosas, en una hoja, no en un manual:

• Un responsable: una persona con nombre, normalmente la que más hace esa tarea, que resuelve dudas y decide si se amplía.
• Herramientas aprobadas: cuáles se pueden usar y con qué cuenta. Lo que no está en la lista no se usa con datos de la empresa.
• Qué datos entran: tres niveles. Lo público entra; lo interno, solo en la cuenta de empresa; lo personal o de clientes, no, salvo que el contrato y la protección de datos estén resueltos.
• Formación: la media hora que cuento abajo y una revisión juntos a las dos semanas.
• Marcha atrás: el proceso anterior no se borra. Si la prueba sale mal, se vuelve a él al día siguiente. Es lo que pasó en la asesoría con los contratos.

Cómo se lo explico al equipo: en una reunión de media hora, enseñando el uso con un caso real suyo, no con una presentación. Y dejando claro que no viene a quitar a nadie, sino la parte aburrida del trabajo. Si el equipo no entiende para qué es, no lo usará.

Mido cuatro cosas: tiempo por tarea, cuántos borradores se aceptan tal cual o con un retoque pequeño, errores detectados en la revisión y, cuando hay clientes por medio, cuánto se tarda en responder. El punto de partida se mide antes de tocar nada. Sin medir antes y después es imposible saber si compensa; se queda en "parece que va mejor", que es lo que dice todo el mundo de todo.

Las cifras de los tres casos:

Dos cosas que no caben en la tabla. La aceptación: en los correos, unos siete de cada diez borradores salían con un retoque pequeño o ninguno; en los presupuestos casi todos necesitaban ajustes, pero de redacción, no de precios. Y los errores: el primer mes, la revisión pilló en los correos el descuento inventado que cuento arriba y un par de plazos de entrega equivocados; en los presupuestos, alguna partida que no estaba en la lista. Ninguno llegó al cliente, que para eso está la revisión.

Lo que cuesta mantenerlo: las suscripciones de las cuentas de equipo y un rato al mes para actualizar documentos de referencia e instrucciones. Y algo que no sale en las tablas: alguien tiene que hacerse cargo. Cuando la persona que lo impulsaba se va de vacaciones, el uso baja.

Un apunte sobre cómo mido, porque aquí es fácil hacerse trampas. El tiempo de "después" incluye siempre la revisión: si el asistente escribe en dos minutos lo que luego hay que corregir durante veinte, el ahorro es de lo que sea que quede, no de lo que dice el cronómetro del chat. Lo apunto en una hoja sencilla, una fila por tarea, durante dos semanas antes y dos semanas después. No es ciencia, pero es mucho mejor que la impresión de cada uno, que suele ser optimista el primer mes y pesimista el tercero.

Hay señales de que ha llegado el momento de invertir más: el uso pequeño funciona y se queda corto, hay datos propios que merece la pena aprovechar o un proceso que se repite tantas veces que automatizarlo compensa. Entonces sí, proyecto. Pero con lo aprendido.

Y la advertencia de siempre: con datos personales por medio, la protección de datos va delante. Ante la duda, pregunta a quien sepa.