18/08/2025
La aplicación de la inteligencia artificial a procesos empresariales, tanto de ámbito nacional como internacional, es ya una necesidad para muchas pymes y grandes empresas. Sin embargo, la manera de abordarla varía radicalmente en función de la propia estrategia empresarial. ¿Conviene desarrollar capacidades internas? ¿Es mejor externalizar la función a una empresa especializada? ¿Y si se contrata un perfil senior temporal para liderar la transformación? En este artículo analizamos estas tres vías, con sus ventajas, riesgos y criterios de decisión.
El punto de partida que ya conocemos es el impacto transformador de la IA en todos los procesos empresariales, siempre con un doble objetivo general: Reducir los costes operativos y/o aumentar las ventas de la empresa.
Algunos ejemplos de aplicación concreta:
- Automatización de respuestas en atención al cliente mediante agentes conversacionales (chatbots o GPTs entrenados).
- Desarrollo de asistentes internos basados en GPT (custom GPTs o GPTs corporativos) entrenados con documentación propia (procedimientos, FAQ, plantillas, políticas internas, etc.) para ayudar a empleados en áreas como soporte operativo, legal, técnico o comercial.
- Análisis predictivo de demanda para ajustar inventario, producción o compras en tiempo real.
- Clasificación y priorización automática de leads en marketing y ventas según probabilidades de conversión, incluyendo la automatización de tareas de búsqueda y enriquecimiento de datos con herramientas de IA especializadas.
- Generación de contenidos publicitarios o descripciones de producto adaptadas automáticamente a distintos canales (posicionamiento SEO / GEO, gestión de Redes Sociales, marketplaces, etc)
- Segmentación inteligente de clientes basada en comportamiento, historial y valor potencial (estrategia CRM).
- Procesamiento automático de documentos (facturas, contratos, informes) mediante visión artificial y OCR con IA.
- Análisis de sentimiento en encuestas y comunicaciones de empleados o clientes.
- Apoyo al departamento legal mediante generación de borradores de contratos o análisis de cláusulas.
- Detección temprana de fraude o incumplimientos financieros mediante algoritmos de machine learning.
- Recomendadores personalizados de productos, servicios o contenidos.
- Asistencia en procesos de selección de personal, desde la criba automática de currículums hasta entrevistas simuladas y análisis de adecuación cultural o técnica.
En el ámbito internacional, la IA se ha convertido en un aliado clave para las empresas que buscan expandirse a nuevos mercados sin grandes estructuras locales. Algunos ejemplos:
- Una pyme del sector cosmético puede identificar distribuidores potenciales en Corea del Sur utilizando scraping inteligente sobre plataformas B2B como Alibaba o Global Sources, cruzando datos con redes sociales profesionales como LinkedIn para validar contactos.
- Una empresa industrial que exporta a Alemania puede automatizar la localización de competidores y precios de referencia mediante visión artificial aplicada a catálogos online y marketplaces.
- El análisis automático de normativa técnica, aduanera o barreras arancelarias a través de herramientas con IA integrada puede acelerar la viabilidad de entrada a un mercado.
- Acceso simplificado a estudios de mercado gracias a IA que localiza, resume y traduce documentos técnicos, papers, informes de organismos públicos o cámaras de comercio.
- Benchmarking competitivo automatizado, integrando alertas sobre lanzamientos, movimientos comerciales, cambios en la web o patentes mediante monitores con IA de los competidores previamente identificados y seleccionados.
- Revisión preliminar de barreras regulatorias y aduaneras mediante lectura automática de textos técnicos y bases de datos arancelarias multilingües (con IA generativa aplicada a interpretación contextual).
- Priorización de mercados objetivo combinando datos demográficos, volumen importador, presencia de competidores y facilidad logística, con modelos de puntuación personalizados.
Todo ello reduce drásticamente los costes iniciales de exploración comercial y permite priorizar países en función de datos reales.
1. Desarrollo interno: construir desde dentro.
Ventajas:
- Control total: La empresa mantiene el dominio sobre datos, procesos y decisiones.
- Adaptación precisa al negocio: Al desarrollarse in-house, la IA se ajusta mejor a los matices internos de la organización.
- Crecimiento del talento interno: Se forman perfiles propios con capacidades futuras, que puedan ir escalando conforme avanza el exponencial crecimiento de las funciones IA, especialmente en el caso de la IA Agéntica.
Inconvenientes:
- Coste elevado: Requiere contratación de perfiles escasos (ingenieros, analistas, legal, etc.) con salarios altos y curva de aprendizaje o, alternativamente, programas de formación interna intensiva.
- Ritmo lento: El desarrollo de herramientas y procesos desde cero puede llevar meses o años.
- Riesgo de obsolescencia: Las herramientas cambian a gran velocidad. Sin vigilancia activa, el desarrollo interno de sistemas IA puede quedar desfasado.
¿Cuándo es recomendable?
Empresas con una cultura tecnológica fuerte, capacidad de inversión sostenida, y la voluntad de incorporar IA como un pilar estratégico a largo plazo…..en el mundo Pyme, por ejemplo, es difícil pensar en inversiones ad hoc en personal para este propósito.
2. Externalización: socios expertos y flexibles, resultados rápidos
Ventajas:
- Velocidad y especialización: Empresas como Nifty Export ofrecen soluciones listas para activar con equipos híbridos (expertos + agentes de IA).
- Modelo a éxito: Con estructuras tipo success fee, se alinea el interés del proveedor con el del cliente (pago por resultados).
- Flexibilidad y escalabilidad: Permite adaptar el volumen de trabajo sin asumir estructuras fijas, incluso con el “encargo” de formar al personal interno durante un tiempo determinado.
Inconvenientes:
- Percepción de pérdida de control: Puede generar resistencia interna por temor a reemplazos o falta de entendimiento del negocio (aunque este punto es común a la implantación de la IA en la empresa con carácter general)….el “líder de IA” interno puede ser visto también como “Terminator” que genera rechazo en todos los departamentos de la empresa).
- Riesgo reputacional: Si el proveedor falla, el cliente asume el coste político y organizacional. Riesgo equivalente a cualquier decisión de externalización de tecnología, en general.
- Dependencia externa: Si no se planifica bien, se genera una dependencia operativa o técnica a largo plazo.
¿Cuándo es recomendable?
Empresas que quieren implementar IA de forma ágil, sin grandes inversiones iniciales, de manera escalonada en función de prioridades, con foco en resultados medibles y con mínimo riesgo estructural. Ideal para pymes o unidades de negocio concretas.
3. Interim Management: talento senior temporal
Ventajas:
- Visión estratégica + ejecución: Un perfil de alto nivel puede diseñar la hoja de ruta y ponerla en marcha.
- Neutralidad: El interim puede actuar como facilitador entre equipos internos y proveedores.
- Transferencia de conocimiento: Durante su estancia, se forma al equipo interno y se deja una base sólida.
Inconvenientes:
- Coste elevado por mes: Aunque es temporal, puede suponer una carga significativa si no se aprovecha bien el tiempo.
- Limitación de alcance: Un solo perfil difícilmente podrá cubrir lo técnico, operativo y estratégico al mismo tiempo.
- Riesgo de continuidad: A su salida, si no hay estructura preparada, el avance puede detenerse.
¿Cuándo es recomendable?
Empresas con necesidad urgente de un cambio y/o adaptación, pero que aún no tienen claro si escalar internamente o externalizar. También es útil en fases de transición o evaluación de proveedores, como una evolución de la consultoría, pero más orientado a resolver una “misión” en un período de tiempo determinado.
Conclusión: ¿cuál es la mejor vía?
No hay una única respuesta. Las empresas deben evaluar su nivel de madurez digital, urgencia, presupuesto y cultura organizativa. Un modelo mixto suele ser la mejor opción: por ejemplo, comenzar con una fase de externalización ágil mientras se construyen capacidades internas, o apoyarse en un interim para diseñar una estrategia robusta que luego implemente uno o varios proveedores.
La clave no está solo en la tecnología, sino en alinear la IA con el negocio real, derribar resistencias internas, y asegurar que cualquier solución sea medible, escalable y enfocada a resultados. El riesgo de percibir la IA como algo “cool” sin impacto real en el negocio es tan real como difícil de digerir por los ejecutivos de la empresa. La aplicación a escenarios de internacionalización reduce drásticamente los costes de la “parte alta del embudo”, dejando en manos de los humanos la gestión de las relaciones humanas y la construcción de confianza, aspecto difícilmente sustituible por la IA
En Nifty Export lo tenemos claro: no competimos con tu equipo, lo potenciamos. Y si la IA no te da resultados, no cobramos. Ese es el compromiso que las empresas necesitan para dar el paso con seguridad.