La pequeña y media de la empresa y el reto de la inteligencia artificial

Si, se cumplen las previsiones a lo largo de este mes, en el peor de los casos en el inicio del próximo será publicado el Reglamento de la Unión Europea que regula la inteligencia artificial. Sin duda esta norma puede parecer lejana y poco relacionada con la actividad de la pequeña y mediana empresa, con una excepción, aquellas empresas cuyo objeto de negocio sea precisamente el desarrollo de la IA. Sin embargo, la realidad dista mucho de ser esta. Nuestras PYMEs deben interiorizar una cuestión muy clara la IA se va a integrar en sus modelos de negocio de modo natural e ineludible en un muy corto plazo.

En primer lugar, porque una parte significativa de los procesos productivos va a integrarse en dispositivos conectados capaces de incorporar herramientas de IA embebidas en el sistema. Además, la IA va a permear de modo significativo todos los procesos de distribución de bienes y servicios, desde el bot de asistencia a las herramientas de soporte a procesos de toma de decisión a la hora de distribuir nuestros productos. Por otra parte, servicios que nos prestan terceros como la confección de nóminas o la gestión de la contabilidad van a incorporar herramientas de inteligencia artificial destinadas a automatizar procesos que implicarán un cambio cultural interno significativo. Así nuestra gestión contable, fiscal o laboral deberá incorporar rutinas y procedimientos que sean funcionales a los nuevos modelos de gestión.

Podemos considerar distintos ejemplos que muestran bajo qué condiciones la IA podría el corazón de nuestros negocios, comenzando por aquello que podría parecer más alejado del mundo de la tecnología. Hoy en día mediante sensorización IoT tenemos la capacidad de monitorizar un entorno agrícola desde la siembra hasta la distribución del producto. Existen experimentos innovadores que por ejemplo miden las condiciones específicas de la tierra sobre la que se siembra, permitiendo tomar decisiones en relación con el riesgo el abono y los cuidados que necesita una cosecha. Al saber tradicional del agricultor se suma una tecnología capaz de analizar hasta el último componente químico, de correlacionar el grado de humedad, la temperatura y el pronóstico meteorológico para tomar decisiones en tiempo real sobre condiciones de riego y abono incluidos el día, la hora, y el volumen del agua que se va utilizar.

En la práctica, ello supone maximizar la eficiencia con ahorros significativos de costes que podrían alcanzar perfectamente un 20%. También se están desarrollando experimentos interesantes sobre toma de en la recolección. Nuestro sistema puede informar las condiciones de maduración de la cosecha y ayudar en la estrategia de comercialización. Esto es, podríamos decidir si de acuerdo con su estado de maduración, apariencia externa, y calidad, debería comercializarse en el mercado europeo o en mercados de proximidad. Y hablamos aquí de un modelo decisional básico. Imaginemos que el proceso se le incorporan datos sobre perfiles de consumo, mercados de futuros, canales de distribución, disponibilidad de fletes y cualquier otra información susceptible de orientar un proceso de decisión. A poco que este tipo de tecnologías escalen estaremos hablando de pequeñas empresas agrícolas utilizando la tecnología de modo intensivo y generando Marketplace para la negociación en tiempo real.

Pero es que este tipo de modelos podemos escalarlo a cualquier tipo de proceso productivo de una pequeña y mediana empresa. Por ejemplo, podríamos introducir modelos de gestión soportados por inteligencia artificial, tanto en los procesos de gestión y producción interna como desde el punto de vista del cliente. Así, la inteligencia generativa del lenguaje va a ahorrar tiempo y dinero en la redacción de documentos trasladando al administrativo la tarea de asegurarse de su calidad y precisión.

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