¿Están las PYMES preparadas para integrar la Inteligencia Artificial en su estrategia?
Hagas lo que hagas, has tomado una decisión
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Mientras leo este artículo sobre que China quiere adelantar a USA y liderar el mercado mundial en innovación de IA para 2030, impulsada por políticas gubernamentales, desarrollo de infraestructuras tecnológicas avanzadas así como la inversión privada de las empresas Chinas; me hace pensar de que está pasando en Europa, y en especial en las PYMES, que siempre van un paso por detrás en lo que a tecnología se refiere (hablando en términos generales).
Cuando muchísimas PYMEs todavía no han completado el proceso de Digitalización “convencional”, irrumpe una nueva tecnología que cambia completamente las reglas del juego.
Mi reflexión después de 10 años trabajando con PYMES y ayudando a que se digitalicen, me hace reflexionar sobre su capacidad de integrar este nuevo paradigma tecnológico y ser capaz de competir en un mercado global.
Esta conclusión viene de algunos hechos casi irrefutables:
Falta de conocimiento tecnológico interno en las compañías. A pesar de lo que ha caído, todavía hay mucha dificultad en los equipos para el uso de nuevas aplicaciones y la explotación completa del potencial de la tecnología
Falta de orientación hacia los datos. Decía en el post anterior que la calidad del dato es clave en la AI y sigo leyendo sobre la importancia de la maduración de los proyectos de datos como punto clave de partida para la AI , muchas PYMES están todavía por asumir la cultura del dato como algo crítico para su desarrollo.
Escasez de inversión tecnológica. Los presupuestos asignados a desarrollo digital siguen siendo mínimos y todavía se ven más como un coste que como una inversión. El esfuerzo económico que supone el desarrollo de los proyectos de IA, va a ser una barrera significativa en la implantación de la misma.
En resumen, la inversión en infraestructura y desarrollo tecnológico, así como en la contratación y formación de conocimientos y habilidades relacionados con la IA, es la única solución para no perder el tren de la competitividad.
Creo que la AI trae oportunidades pero también retos muy importantes, donde habrá que tomar decisiones importantes en el cortísimo plazo.
Quiero profundizar en los retos que aborda una PYME con ejemplos muy prácticos:
Reto 1. Incertidumbre sobre el futuro de la IA
Muchas empresas dudan si empezar a invertir y explorar el camino sin referencias claras de resultados. No tienen claro si esto es otra moda tecnológica que reducirá su hype o por el contrario hay que actuar ya. ¿Para que escenario tecnológico se deben preparar?
Reto 2. Impacto actual de la IA en la estrategia y cultura tradicionales
Imaginemos una que empresa implementa un sistema de recomendación de productos basado en IA que analiza patrones de compra y sugiere nuevos productos a los clientes, mejorando las ventas cruzadas y la satisfacción del cliente. ¿Como encaja este proyecto, con su estrategia y cultura tradicionales con su equipo de ventas y la atención personalizada hacia sus clientes?
Reto 3. Planificación
Consideremos ahora otro caso. Una empres que quiere implantar una solución de IA para su equipo comercial. Un sistema que automatice el análisis y proporcione los insights necesarios para incrementar ventas. Si apenas se dispone de experiencia y conocimientos sobre las aplicaciones y sus posibilidades ahora mismo: ¿Cómo planificar el desarrollo de una solución de este tipo? ¿Cómo decidir de que forma y por donde empezar? ¿Cuánto presupuesto se le puede asignar?
Reto 4. Estrategia
Casi como corolario de los retos anteriores, la empresa afronta la necesidad de crear una estrategia más flexible, para adaptarse a los cambios que pueden venir. ¿Que grade de flexibilidad se necesita? ¿Cuántos recursos se le deben asignar? ¿Cómo implantar una cultura de adaptación de forma paralela al propio cambio?
Bajo de mi punto de vista, estamos viviendo un momento histórico de cambios y transición, que conforman en si mismo todo un reto a nivel personal y profesional.
Siguiendo uno de los principios del existencialismo, diría que en estos momentos de la revolución de la Inteligencia Artificial, hagamos lo que hagamos en cualquier sentido (como incluso no hacer nada), habrá sido tomar una decisión para posicionarnos de cara al futuro que viene.
Are SMEs ready to undertake IA projects?
Whatever you do, you have made a decision.
As I read this article about China wanting to overtake the USA and lead the world market in AI innovation by 2030, driven by government policies, the development of advanced technological infrastructures, and private investment from Chinese companies, I thought about what is happening in Europe, especially in SMEs, which are always a step behind in terms of technology (generally speaking).
When most of the SMEs were yet to complete the digitization process, a new technology burst in and completely changed the game's rules.
After ten years of working with SMEs and helping them digitize, I’m thinking about their ability to integrate this new technological paradigm and compete in a global market.
This conclusion comes from some almost irrefutable facts:
Lack of internal technological knowledge in companies. Despite what has fallen, there is still much difficulty for the teams in using new applications and fully exploiting the potential of technology.
Lack of data orientation. As I said in the previous post, data quality is key in IA. I keep reading about the importance of maturing data projects as a key starting point for IA. However, many SMEs have not assumed that data culture is critical for their development.
More technology investment is needed. Budgets allocated to digital development remain minimal and are still seen more as a cost than an investment. The economic effort in developing AI projects will significantly hinder their implementation.
In summary, investment in infrastructure and technological development, as well as recruitment and training of knowledge and skills related to AI, is the only solution to staying on the competitiveness train.
AI brings opportunities and significant challenges, and important decisions must be made in the short term.
I want to go deeper into the challenges faced by an SME with simple examples:
Challenge 1. Uncertainty about the future of AI.
Many companies need precise results benchmarks to start investing and exploring the path. They need to be sure whether this is just another technological fad that will reduce their hype or whether they must act now. What technological scenario should they prepare for?
Challenge 2. The current impact of AI on traditional strategy and culture
Imagine a company implementing an AI-based product recommendation system that analyzes buying patterns and suggests new products to customers, improving cross-selling and customer satisfaction. How does this project fit your traditional strategy and culture with your sales force and personalized customer service?
Challenge 3. Planning
Let's consider another case. A company wants to implement an AI solution for its sales team. A system that automates the analysis and provides the insights needed to increase sales. If there is little experience and knowledge about the applications and their possibilities right now, How do we plan the development of such a solution? How do you decide how and where to start? How much of the budget can be allocated to it?
Challenge 4. Strategy
Almost as a result of the previous challenges, the company needs to create a more flexible strategy to adapt to any changes that may come. How much flexibility is required? How much resources should be allocated? How can a culture of adaptation be implemented parallel to the change itself?
We are living in a historical moment of change and transition, which is a challenge at a personal and professional level.
Following one of the principles of existentialism, in these moments of the Artificial Intelligence revolution, whatever we do in any sense (including doing nothing), we will have to decide to position ourselves for the future.