La Oficina Acelera Pyme en colaboración con Asetra ha llevado a cabo una jornada formativa dedicada a la implantación de IA en pequeñas empresas para mejorar sus procesos y resultados. Un formato muy aplicable al sector de la posventa y al taller en busca de las ansiadas eficiencia y rentabilidad. Así, tras una breve presentación de Claudia Clemente, técnica de proyecto de Aecim, tomó la palabra Carlos Puente, CEO de Ioonic y experto en Inteligencia Artificial, que comenzó enumerando las ventajas que debe aportar la IA práctica para Pymes: 

• Casos reales de Pyme, aplicables a procesos comunes: administración, clientes, marketing, ventas, datos...
• Flujos simples: entrada>IA>revisión>salida (documento, respuesta, informe y acción). 
• Estandarización: Se debe buscar utilizar plantillas y prompts reutilizables, de modo que no dependa de "quién sabe usarla".
• Tiempo y coste bajo: Empezar con lo que ya se usa -M365 y Google Workspace-, cuando sea posible. 
• Menos dispersión: priorizar pocos casos de alto impacto frente a muchos, pero de baja adopción. 

Unas características que, según el ponente, se deben priorizar a la hora de dar los primeros pasos en la implantación de la IA. Pero, ¿en qué parcelas de nuestro negocio tiene cabida la inteligencia artificial actual? Puente enumeró un buen puñado de ellas, incluyendo alguna aplicación práctica para cada una de ellas: 

• En primer lugar, para realizar presupuestos y facturas de ventas. En este apartado, sobresale el DMS de Serauto. 
• También puede ser útil en la elaboración de una herramienta de atención al cliente tanto para preventa como para posventa, en este caso, resulta de gran importancia el uso de los prompt -instrucción enviada a la IA- para ejecutar la respuesta que queremos autogenerar. 
• Servicio de clipping y notas de prensa: En el que se tiene que establecer un horario, un filtro de interés y la fórmula por la que queremos que nos responda, por ejemplo, mediante un servicio de correo, una tabla, un gráfico, una imagen -en cuyo caso, advirtió de la necesidad de poner la estrella que indica que ha sido realizada por IA-. 
• Prospección de ofertas por licitaciones públicas: Un asistente GPT analiza el pliego y, conociendo las características de nuestra pyme recomienda si debemos o no presentarnos a concurso. 
• Generación de presentaciones para nuestros proyectos: Se realiza a través de una herramienta llamada Gamma, que tan sólo necesita un archivo de Word  para presentar nuestra oferta de valor. 
• Análisis de datos: Para llevar a cabo gráficas y bases de datos como las que estamos acostumbrados en Excel. En este caso, recomendó emplear o bien DOT, que es una herramienta externa y sencilla tipo Chat GPT, o Google AI Studio. Ambas son una buena ayuda. 

El papel crucial de los "prompts"

Tras describir cada una de ellas, el CEO de Ioonic detalló, a través de seis puntos, cuál es la estructura que debe tener un prompt para ser efectivo en su ejecución posterior por parte de la IA: 

1. Rol/Perspectiva: Por ejemplo, ordenarle "actuar como profesor". 
2. Contexto/antecedentes: Qué sabemos, situación, público objetivo... 
3. Tarea/Objetivo: Qué quieres que haga la IA. 
4. Formato y estilo deseado: Cómo quieres que entregue la respuesta. 
5. Restricciones o criteriod adicionales: Longitud, idioma, tono...
6. Iteración o variantes: Pedir distintas versiones o mejoras. 

Del mismo modo, Puente subrayó la "importancia de saber cómo elegir herramienta y caso concreto para empezar y atrevernos a lanzar a ese abismo que supone algo tan novedoso como la IA". Así, desmenuzó las tres partes: 

• Cómo elegir "herramienta":

1. Encaje con el ecosistema: Microsoft 365, Google Workspace, CRM, Helpdesk, ERP, DMS. 
2. Facilidad de uso y adopción: Curva de aprendizaje baja, interfaces simples y plantillas reutilizables. 
3. Control y seguridad: Permidos por rol, gestión de usuarios, separación de datos, trazabilidad básica. 
4. Coste total: Licencias + tiempo de implantación + mantenimiento + soporte (+tokens). 
5. Escalabilidad: De manera que el mismo enfoque sirva para un caso hoy y otros cinco mañana. 

• Cómo elegir "caso":

1. Priorizar por impacto rápido: Escoger una tarea fecuente, repetitiva y con las reglas claras. 
2. Bajo riesgo: Un error no debe implicar impacto legal, financiero o reputaiconal. 
3. Datos accesibles: El input existe -mails, PDFs, hojas de cálculo, CRM, tickets...- y se puede usar sin exponer información sensible. 
4. Salida verificable: Que sea fácil comprobar si está bien -checklist, comparación, validación humana...-. 
5. Dueño del proceso: Debe haber una persona responsable del caso, que es la que decide, valida y mide.

• Cómo empezar: 

1. Define el caso en una frase: "Convertir X en Y para llegar a Z". 
2. Dibuja el flujo mínimo: Entrada>IA>Revisión>Salida (y dónde se guarda). 
3. Fija controles: Qué datos se permiten, quién revisa, cuándo se aprueba y cuándo se rechaza. 
4. Mide ROI desde el día 1: Tiempo por tarea, errores, velocidad de respuesta, conversión (línea base vs. piloto). 
5. Piloto de dos semanas: Un equipo, un caso, un responsable, checklist de calidad... Sin funciona, se estandariza y se escala. Si no, se abandona y se busca otro caso de uso.

Fases en la adopción de la IA

Por último, Carlos Puente pautó una serie de fases o etapas en la adopción de la IA para pymes, talleres y pequeños negocios: 

• Fase 0: Preparación. Elegir caso acotado, responsable, datos permitidos y métrica base. 
• Fase 1: Piloto controlado. Debe ser un grupo pequeño, con uso asistido y sujeto a revisión humana. 
  Fase 2: Estandarización. Mediante prompts/plantillas oficiales, formatos de salida, guía de uso, criterios de "aprobado/rechazado". 
  Fase 3: Automatización parcial. Intregaciones y flujos (disparadores), pero manteniendo puntos de validación. 
  Fase 4: Escalado por áreas. Replicar nuevos procesos con el mismo método: caso + control + métrica + responsable. 
  Fase 5: Mejora continua: Revisión periódica de resultados, incidencias, costes y ajustes/actualización de procesos.