En Latinoamérica, el 70% de las pequeñas y medianas empresas cierran antes de los cinco años. En Argentina, esto se eleva al 90%.
domingo 22 de marzo de 2026
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SUSCRIBITE En Latinoamérica, el 70% de las pequeñas y medianas empresas cierran antes de los cinco años. En Argentina, esto se eleva al 90%.
Con la llegada de la Inteligencia Artificial, la esperanza de vida promete extenderse para aquellos que la implementen de manera estratégica.
Sin embargo, quienes no la adopten, podrían sufrir grandes consecuencias. Parecería ser que no tendremos un escenario de reversión de esta tendencia para los próximos años.
De acuerdo con un estudio de NTT DATA, el 68% de las empresas que utilizan Inteligencia Artificial aseguran ser más productivas que antes de implementarla.
Además, se conoce que el 74% de los responsables de datos y de analítica creen que su uso supone un impacto positivo para sus organizaciones.
Gracias a la utilización de IA, las empresas han logrado reducir costos, acelerar procesos y mejorar la experiencia del cliente.
Así, en un contexto donde prima la tecnología, las micro, pequeñas y medianas empresas que no logren integrar la IA pueden enfrentar varios desafíos y limitaciones en el mercado competitivo actual.
De acuerdo con Alegra, startup de implementación de IA en la gestión y facturación de las MiPYMES, estas son las formas en las que la Inteligencia Artificial puede impactar en el ciclo de vida de los emprendimientos:
1_ Fase temprana (early stage): teniendo en cuenta que en Argentina esta es la fase en la que 9 de cada 10 emprendimientos fracasan, los emprendedores deben poner especial foco en agenciarse de la IA para obtener métricas y datos más claros sobre las reacciones, preferencias y comportamientos del público objetivo con respecto al emprendimiento con el fin de optimizar constantemente la idea de negocio.
Además, la productividad y eficiencia llega a ser un aspecto clave debido a que, sin IA, las pequeñas empresas pueden depender de procesos manuales que consumen mucho tiempo y son propensos a errores humanos, restándole importancia al potencial de crecimiento y estrategia del negocio.
Al respecto, se estima que la IA aumentará los niveles de productividad empresarial hasta en un 40 % para 2035.
2_ Fase de crecimiento (growth stage): esta fase está centrada en escalar el negocio de manera sostenible, para ello la IA facilitará el escalado rápido y eficiente sin sacrificar la calidad o el servicio al cliente.
¿Cómo? Mejorando la gestión de los clientes a través de experiencias multicanal, optimizando las campañas de marketing digital y revolucionando la creación de contenido de valor.
Asimismo, si bien la financiación externa es importante, lo realmente indispensable es desarrollar un flujo de caja estable, para ello contar con herramientas de IA que proporcionen reportes automáticos y reales sobre el negocio resulta necesario.
Las empresas que no utilizan IA en esta fase tienden a tomar decisiones desacertadas basadas en supuestos, obteniendo resultados insatisfactorios.
3_ Fase de expansión: una vez que se considere que el negocio puede empezar una expansión comercial en base a la estabilidad y a una marca consolidada, es necesario evaluar el mercado objetivo.
Puede ser un riesgo para la empresa iniciar un crecimiento sin un análisis previo, para ello herramientas de IA que ayuden a la creación de perfiles de los nuevos clientes y a la realización de análisis competitivos serán determinantes para afrontar con éxito este proceso.
Argentina tiene un potencial enorme en la extracción de minerales. En 2022 generó exportaciones por más de US$ 3857 millones solo por debajo del dato más alto de 2012 de US$ 4981 millones.
Cada proyecto minero implica enorme trabajo y empleo para las PYMES. De hecho por cada empleo directo se generarán 2,4 empleos en PYMES de rubros y sectores asociadas a la exploración y producción minera.
Hoy a través de Inteligencia Artificial se puede adelantar y hacer mucho más eficientes los análisis de exploración minera. Esto no reemplazará a los geólogos sino que será un complemento de su trabajo diario.
Colaborará a ser más eficiente en el hallazgo de nuevos minerales y toma de decisiones.
A su vez, la Inteligencia Artificial colaborará a hacer más seguras las explotaciones y enfrentar los desafíos del cambio climático.
Basado en la IA, una minería inteligente es aquella en la que el uso de información, datos, máquinas autónomas predictivas y tecnologías avanzadas permiten una mayor productividad, mejor seguridad y una reducción en costos operativos durante la extracción y el procesamiento.
Para tomar un caso en Argentina el Proyecto Mara radicado en la provincia de Catamarca es el desarrollo cuprífero (extracción de Cobre) más importante de nuestro país.
Hoy la masa salarial en operación alcanza al 32% del total provincial entre empleo directo e indirecto a través de las PYMES.
Cuando lo vemos por localidad en Andalgalá hoy representa el 43% del empleo entre directo e indirecto, en Belén el 27%, en Santa María el 36%. PYMES haciendo su esfuerzo para generar empleo en relación al proyecto.
Si efectivamente cada eslabón incorpora en sus procesos Inteligencia Artificial el proyecto será aun más eficiente y productivo de lo esperado.
Hasta 2030 se esperan exportaciones promedios anuales de US$ 870 millones y desde US$ 3294 millones promedios anuales desde 2031 a 2053.
El proyecto MARA a 2030 aportará el 30% del total 167 mil toneladas de Cobre escalando entre el puesto 10 y 12 en la participación en el mercado global de este mineral.
Todas las previsiones hechas pueden ser mejoradas con la implementación de Inteligencia Artificial en la mejora de productividad y eficiencia por parte de las medianas, pequeñas y micropymes intervinientes en el proyecto.
Damián Di Pace es analista económico, autor del libro "Economía Pyme" y director de la consultora Focus Market.