Cinco errores de las pymes al empezar con la IA
Eric Angermair
Empezar con la IA es fácil; empezar mal, también. Los cinco errores que más vemos en las pymes de Andorra, un sexto que no se ve y cómo evitarlos.
Este artículo se publicó originalmente, en catalán, en El Periòdic d'Andorra el 20 de mayo de 2026. Léelo en el diario.
Empezar mal es muy fácil
En mi artículo anterior defendía que empezar con la inteligencia artificial no es tan difícil como parece. Y lo mantengo. Pero esa verdad tiene una segunda parte que sería irresponsable no contar: empezar mal es muy fácil. Y es justo lo que vemos cada mes en empresas de toda Andorra. Pymes que se han lanzado a la piscina con entusiasmo, que han instalado herramientas, que han pagado suscripciones y que, al cabo de dos meses, no saben muy bien qué han ganado. No porque la tecnología no funcione, sino porque han cometido errores que se repiten con una regularidad casi previsible.
Estos son los cinco errores más habituales. Si estás cometiendo alguno, no te preocupes: tienen solución. Pero primero hay que reconocerlos.
1. Automatizar un proceso que ya estaba mal
Es, con diferencia, el error más común y el más caro. Una empresa detecta una tarea repetitiva, la conecta a una herramienta de IA y espera que todo mejore. Pero si el proceso original ya era confuso, lento o lleno de pasos innecesarios, lo único que consigue la IA es hacerlo mal más rápido. Imagina un comercio que automatiza las respuestas a los clientes por WhatsApp sin haber ordenado antes las preguntas frecuentes, los horarios ni la política de devoluciones. El resultado es un bot que responde cosas contradictorias a toda velocidad. Antes de meter IA en cualquier proceso, hay que simplificarlo. Y a menudo, simplificarlo ya mejora las cosas sin necesidad de ninguna tecnología.
2. Comprar herramientas sin saber qué problema resuelven
Hoy todo el mundo quiere tener IA. Y el mercado lo sabe. Cada semana aparecen plataformas nuevas que prometen transformar tu negocio, y la tentación de suscribirse es enorme, sobre todo cuando ves que la competencia lo hace. El problema es que muchas empresas acaban pagando cuatro o cinco suscripciones a herramientas que se solapan, que nadie del equipo usa con regularidad y que no resuelven ningún problema concreto. Un informe reciente de Zapier revela que las pymes solo usan el 40% de las funciones de las herramientas de IA que pagan. Antes de contratar cualquier herramienta, la pregunta debería ser siempre la misma: ¿qué problema concreto estoy resolviendo? Si no tienes una respuesta clara en una frase, no la contrates.
3. Fiarse a ciegas de lo que genera la IA
La IA es un asistente extraordinario. Redacta en segundos lo que a una persona le costaría media hora, propone ideas que no se te habrían ocurrido y te ayuda a estructurar la información con claridad. Ahora bien, como cualquier buen asistente recién llegado al equipo, necesita supervisión. A veces genera contenido que suena muy profesional pero que no es del todo preciso, o que no encaja con el tono de tu marca. No es un defecto de la tecnología: es su naturaleza. La IA trabaja con probabilidades, no con certezas. Por eso la fórmula que mejor funciona es tratarla como un primer borrador excelente. Que la IA proponga y que una persona revise y dé el visto bueno final. No es un paso extra: es el paso que convierte una herramienta rápida en una herramienta fiable.
4. No tener ninguna política interna de uso
Si no fijas unas reglas claras sobre el uso de la IA en tu empresa, cada empleado acabará usándola a su manera. Y eso incluye meter datos de clientes en herramientas gratuitas, compartir información confidencial con chatbots públicos y tomar decisiones basadas en respuestas que nadie ha verificado. Es lo que se conoce como Shadow AI: el uso descontrolado de herramientas de inteligencia artificial dentro de la empresa. No hace falta una normativa de treinta páginas. Basta con un documento sencillo que explique qué herramientas están aprobadas, qué datos no se pueden introducir nunca y quién se encarga de revisar lo que produce la IA. Diez minutos de trabajo que te ahorran meses de quebraderos de cabeza.
5. Querer cambiarlo todo de golpe
El último error es quizá el más humano. Un empresario lee un artículo, ve una demostración, se entusiasma y decide que el lunes toda la empresa trabajará con IA. CRM nuevo, asistente virtual nuevo, herramienta nueva para generar contenido, plataforma nueva de análisis. Todo a la vez. El resultado es previsible: el equipo se satura, nadie aprende a usar nada bien y, al cabo de tres semanas, todo el mundo vuelve a los métodos de siempre con la sensación de que «la IA no funciona». Ya lo decíamos en el artículo anterior: un solo proceso, un equipo reducido, cuatro semanas de prueba. Las empresas que siguen esta fórmula acaban escalando. Las que intentan la revolución total acaban frustradas.
El error que no se ve: no medir nada
Hay un sexto error que atraviesa todos los anteriores y que pocas veces se menciona: no medir. Si no sabes cuántas horas dedicabas antes a una tarea y cuántas le dedicas ahora, no puedes saber si la IA te ha aportado algo. Si no tienes un indicador claro de mejora, cualquier inversión en tecnología es un acto de fe. Y los actos de fe no escalan.
La inteligencia artificial es una herramienta potente, pero, como cualquier herramienta, depende de quién la usa y de cómo la usa. La diferencia entre una pyme que le saca partido y una que acaba frustrada no es la tecnología que elige. Es el criterio con el que la aplica. Y el criterio, por suerte, no requiere ninguna suscripción mensual.
Andorra tiene un tejido empresarial pequeño, ágil y con capacidad de reacción rápida. Es una ventaja enorme en un momento como este. Pero la agilidad sin dirección es simplemente velocidad hacia ninguna parte. El reto no es adoptar la IA: es adoptarla bien. Y adoptarla bien empieza por evitar los errores que otros ya han cometido por ti.