La consultora tecnológica h&k ha lanzado un decálogo de buenas prácticas para que las pymes apliquen la inteligencia artificial de forma responsable, sostenible y alineada con las nuevas exigencias regulatorias europeas, en un contexto en el que muchas compañías prueban la IA, pero pocas consiguen escalarla, medir su retorno o controlar sus riesgos.
Cuerpo del texto
La IA avanza más rápido que los modelos de control
La inteligencia artificial avanza en las empresas a una velocidad superior a la capacidad de muchas organizaciones para gobernarla.
Esta tecnología ya ha entrado en el día a día de los equipos.
Sin embargo, su adopción acelerada está dejando al descubierto una brecha cada vez más evidente.
Muchas compañías prueban la IA, pero pocas consiguen escalarla, medir su retorno o controlar adecuadamente sus riesgos.
Según los datos analizados por h&k, el 88% de las organizaciones utiliza IA en al menos una función.
No obstante, solo el 33% ha comenzado a escalar sus pilotos a producción.
Gobernanza, retorno y negocio
Los datos recogidos por h&k muestran que el 79% de las organizaciones no cuenta con un modelo maduro de gobernanza para IA.
Además, solo el 25% de las iniciativas entrega el retorno esperado.
Apenas el 20% de las empresas utiliza estas herramientas para incrementar los ingresos.
Para la consultora tecnológica, estos datos muestran que el verdadero reto ya no está en acceder a la IA.
La clave está en convertirla en una capacidad gobernada, segura y conectada con el negocio.
Javier Tejada, copresidente y responsable de tecnología de h&k, señala que la IA está llegando a las pymes antes que sus modelos de control.
También advierte de que muchas organizaciones han empezado por probar herramientas, pero todavía no han definido quién las gobierna, qué datos utilizan, qué riesgos asumen o cómo van a medir su impacto.
Diez lecciones para aplicar la IA en pymes
Ante este escenario, h&k ha identificado diez lecciones clave para ayudar a las pymes a aplicar la inteligencia artificial de forma responsable, sostenible y alineada con las nuevas exigencias regulatorias europeas.
La primera lección es que el acceso no garantiza la adopción.
Disponer de licencias o formar a los equipos de manera puntual no asegura un uso real.
El 60% de quienes tienen acceso a IA la utiliza a diario, pero solo el 36% se siente bien formado.
Esta diferencia demuestra que el problema no es solo tecnológico, sino también organizativo.
La adopción debe medirse por el cambio de hábitos, el uso activo y la integración de la IA en las tareas reales de cada perfil.
Del piloto a la producción
La segunda lección apunta al cuello de botella que existe al pasar del piloto a producción.
Muchas empresas ya han probado la IA.
Sin embargo, no consiguen llevar esos proyectos al funcionamiento ordinario del negocio.
Solo el 33% ha comenzado a escalar a producción y el 74% reconoce dificultades para generar valor más allá de los pilotos.
h&k advierte de que lanzar pruebas sin criterios de éxito ni datos aumenta el riesgo de acumular proyectos que nunca salen del laboratorio.
Más eficiencia que crecimiento
La tercera lección es que la IA se está usando más para ahorrar que para crecer.
El 66% de las organizaciones utiliza IA para mejorar su productividad.
El 40% la emplea para reducir costes.
Sin embargo, solo el 20% la aplica con el objetivo de incrementar ingresos.
Para h&k, esta tendencia limita su potencial estratégico.
La eficiencia puede ser un buen punto de partida, pero la ventaja competitiva llegará cuando la IA se conecte con procesos de crecimiento.
Procesos mal diseñados y automatización
La cuarta lección se centra en uno de los errores más habituales: automatizar procesos mal diseñados.
Según h&k, aplicar IA sobre workflows poco claros, redundantes o mal documentados genera un valor limitado.
Antes de automatizar, las empresas deben revisar sus procesos, ordenar responsabilidades, preparar los datos y rediseñar los flujos de trabajo en los que la IA pueda aportar valor real.
Gobernanza y agentes de IA
La quinta lección advierte de que la gobernanza llega tarde, especialmente con los agentes de IA.
El 79% de las organizaciones no dispone de un modelo maduro de gobernanza para inteligencia artificial.
Esta falta de control se vuelve más crítica con la aparición de agentes capaces de ejecutar acciones, tomar decisiones o conectarse con sistemas corporativos.
h&k recomienda establecer desde el inicio un comité de IA, supervisión humana y criterios claros sobre qué puede hacer cada solución.
Medir el retorno real
La sexta lección es que muchas empresas no saben medir el retorno.
Solo el 25% de las iniciativas de IA entrega el ROI esperado.
Además, apenas el 6% consigue un impacto EBIT igual o superior al 5%.
Parte del problema está en medir actividad en lugar de resultados.
No basta con saber cuántas personas usan una herramienta o cuántos pilotos se han lanzado.
Es necesario medir el ahorro real, los ingresos incrementales, la reducción de tiempos o los cambios en la productividad.
Menos casos de uso, pero mejor priorizados
La séptima lección apunta a la dispersión de casos de uso.
La presión por hacer algo con IA está llevando a muchas empresas a acumular decenas de ideas sin una priorización clara.
h&k recomienda evitar listas interminables de pilotos.
La consultora plantea empezar por menos de 15 casos de alto valor, con impulso directivo, viabilidad técnica y métricas concretas.
El exceso de pilotos puede consumir más recursos de los que libera.
Del chatbot al agente autónomo
La octava lección diferencia entre un chatbot y un agente autónomo.
El 62% de las organizaciones experimenta con agentes de IA, pero solo el 23% consigue escalarlos.
Además, solo el 10% de las organizaciones con IA agéntica reporta un ROI significativo.
El salto de un chatbot a un agente autónomo exige datos limpios, APIs gobernadas, procesos estandarizados, límites de riesgo y registro exhaustivo de decisiones.
Recualificar a los equipos
La novena lección recuerda que el reto laboral no consiste solo en sustituir, sino en recualificar.
El 31% de la fuerza laboral necesitará recualificación en los próximos tres años.
Plantear la IA únicamente como una vía para reducir plantilla puede generar rechazo, incertidumbre y mala adopción.
La clave está en formar a los equipos, rediseñar funciones y mover talento hacia actividades de mayor valor.
Inversión sostenida en IA
La décima lección señala que la IA exige inversión sostenida, no impulsos aislados.
El 91% de las empresas prevé aumentar su inversión en IA en 2026, pese a que muchas todavía no han obtenido el retorno esperado.
Para h&k, esta aparente contradicción refleja que la inteligencia artificial debe entenderse como una transformación de medio plazo.
Esta transformación debe combinar primeros resultados visibles con proyectos transformadores.
Cuatro decisiones que separan a las organizaciones líderes
A partir de estas lecciones, h&k resume en cuatro las decisiones que separan a las organizaciones líderes del resto.
La primera es la ambición para tratar la IA como una transformación empresarial.
La segunda es el enfoque para priorizar menos casos, pero mejor ejecutados.
La tercera es la disciplina para implantar gobierno, KPIs y revisiones periódicas.
La cuarta es la formación del personal, con recualificación y rediseño de roles.
Un Plan Director de IA
La compañía defiende que la inteligencia artificial solo genera valor cuando se integra en la estrategia corporativa.
También debe conectarse con los procesos clave y contar con un modelo de gobierno que garantice seguridad, escalabilidad e impacto real en el negocio.
Para ello, h&k propone trabajar a partir de un Plan Director de IA.
Este plan debe ayudar a definir qué casos de uso priorizar, qué habilitadores construir primero y cómo escalar la tecnología de forma ordenada.
Como primer paso, h&k ha puesto a disposición de las empresas su Guía de Autodiagnóstico IA.
Este recurso está diseñado para ayudar a las organizaciones a identificar en qué punto se encuentran, qué barreras están bloqueando sus iniciativas y cuál debería ser el siguiente paso para aplicar la inteligencia artificial con impacto real.
h&k y la inteligencia artificial
h&k es una consultora tecnológica experta en Microsoft e inteligencia artificial.
Cuenta con más de 200 profesionales y 1.100 clientes.
La compañía nace de la fusión de dos firmas históricas, Kiteris y HSI.
h&k ofrece soluciones integrales en áreas como Modern Workplace, Azure, Data, IA, consultoría y desarrollo de aplicaciones.
Su propuesta Smart tech. Human touch combina excelencia técnica y trato cercano, con una cultura innovadora y humana.
