Digitalización de las Pymes en México: paso previo para que la IA funcione.
Durante los últimos años se ha hablado con fuerza sobre inteligencia artificial y su impacto en las empresas. Informes como el Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial, difundido por Fortune y retomado en México por el Centro Eugenio Garza Sada, señalan la digitalización, el talento y la capacitación como ejes centrales hacia 2030.
El diagnóstico es correcto, especialmente si hablamos de pequeñas y medianas empresas en México. Porque el principal problema de la mayoría de las pymes no es la falta de inteligencia artificial. Es que todavía no han terminado de digitalizar su forma real de trabajar, es la realidad de muchas pymes mexicanas
En la práctica, muchas empresas sí funcionan, venden, operan, sobreviven y, en muchos casos, son exitosas.
Pero lo realizan con procesos que viven en la cabeza de las personas.
Las reglas no están escritas, se aplican “como siempre se ha hecho”.
Hay papel, archivos de Excel aislados, documentos en Word sin consenso y decisiones que dependen de la experiencia individual.
Esto no es un error, así crecieron muchas empresas, así se adaptaron al mercado.
El problema aparece cuando ese conocimiento no pertenece a la empresa como sistema, sino a las personas que hoy están dentro de ella, además cuando los procesos no están documentados, la empresa no tiene memoria.
Cuando una persona clave se va, no se pierde solo un colaborador, se pierde una región, una relación con clientes, una forma de vender, una manera de operar, no por falta de talento, sino porque la empresa no tiene memoria digital.
Este fenómeno está ampliamente documentado como pérdida de conocimiento tácito u “organizational memory loss”, estudiado desde hace décadas por instituciones como Harvard Business Review y McKinsey. La diferencia hoy es que este problema se vuelve crítico cuando se intenta incorporar tecnología avanzada como la inteligencia artificial.
Digitalizar no es optimizar, es hacer visible
Aquí es donde suele aparecer una confusión importante.
Digitalizar no significa diseñar el proceso ideal. no se trata de crear modelos perfectos estilo consultora global, se trata de capturar el proceso real que hoy funciona, aunque cumpla algunas de estas situaciones:
Aunque sea imperfecto.
Aunque tenga excepciones.
Aunque no sea el mejor posible.
Ese proceso real es el activo actual de la empresa que vale mucho, mientras no esté visible, no puede enseñarse, escalarse ni mejorarse.
Y, sobre todo, no puede ser entendido por una inteligencia artificial.
La IA necesita contexto, no promesas
De acuerdo con estudios recientes del MIT Sloan Management Review y el propio Foro Económico Mundial, los sistemas de IA dependen directamente de la calidad del contexto que reciben: datos, reglas, historia y trazabilidad.
La IA no piensa sola, requiere que se le dé contexto, para que piense sobre lo que la empresa le entrega.
Cuando una pyme intenta usar IA sin procesos claros ni información estructurada, el resultado no es transformación, sino frustración. Respuestas genéricas, automatización de errores y decisiones sin sustento real.
Aquí la IA no falla, hace exactamente lo que puede con el poco contexto.
El rol correcto de la IA en esta etapa
Esto no significa que la IA no tenga un rol temprano.
Sí lo tiene, si se usa bien.
En esta etapa inicial, la IA no debe llegar a decidir, sino a ayudar a ordenar.
Puede apoyar a mapear procesos que viven en la cabeza, a estructurar información dispersa y a definir por dónde empezar la digitalización.
Pero sin procesos visibles y sin memoria mínima, la IA no transforma.
Solo amplifica lo que ya existe.
El orden importa
Primero vienen los procesos visibles.
Luego las reglas mínimas.
Después los datos y la historia digital.
Recién ahí la inteligencia artificial tiene contexto real para apoyar decisiones, optimizar y escalar.
Por eso, la pregunta no es:
“¿ya estás usando inteligencia artificial?”
La pregunta correcta es:
“¿tu empresa ya tiene el contexto digital suficiente para que la IA entienda cómo trabaja?”
Advertencia final
El mayor error no es usar IA demasiado tarde.
Es usarla demasiado pronto, cuando todavía no entiende la empresa.
La IA no transforma empresas desordenadas.
Primero hay que darles contexto.
Fuentes que fundamentan este enfoque
– World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025
– Fortune, artículos sobre IA y data foundations
– Harvard Business Review, organizational memory y tacit knowledge
– MIT Sloan Management Review, data maturity before AI
– McKinsey, digital adoption y knowledge loss
