Por Canuto  

Dos de cada tres pequeñas y medianas empresas que utilizan inteligencia artificial ya desarrollaron al menos una solución propia, pero muchas aún carecen de controles formales para supervisar esas herramientas. Una encuesta de Pax8 también registra riesgos de seguridad, gastos inesperados y varias horas semanales dedicadas a revisar resultados.
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  • El 67% de las pymes que usa IA ya tiene al menos una solución propia en operación regular, y otro 19% está creando prototipos.
  • El 35% descubrió herramientas, flujos de trabajo o agentes de IA que funcionaban sin aprobación oficial durante los seis meses anteriores.
  • El 49% de las empresas que pagó por IA recibió cargos mayores a los esperados; además, el 55% de los responsables verifica resultados al menos tres horas por semana.

Dos de cada tres pymes que usan IA ya construyen herramientas propias, revela Pax8

La adopción de inteligencia artificial en pequeñas y medianas empresas está pasando de las herramientas comerciales a soluciones creadas internamente, mientras aumentan los desafíos de supervisión, seguridad y costos.

De usuarias a creadoras de herramientas de IA

El 67% de las pequeñas y medianas empresas que ya utiliza inteligencia artificial construyó al menos una solución propia que funciona con regularidad, según una encuesta de Pax8, un mercado de software de IA y servicios en la nube con sede en Denver. Otro 19% está en etapa de prototipado, mientras que apenas el 13% depende exclusivamente de herramientas comerciales. Los resultados corresponden a la tercera edición del informe trimestral Q3 2026 SMB AI Pulse Report, que por primera vez incluyó mercados europeos.

La encuesta consultó a 1.150 propietarios, ejecutivos y gerentes involucrados en decisiones tecnológicas de empresas con entre 5 y 499 empleados en Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Suecia. En la muestra, Estados Unidos encabezó el desarrollo interno: el 81% de las empresas usuarias de IA tenía soluciones construidas por sus equipos. La proporción llegó al 76% en Suecia, frente al 54% en Reino Unido y el 52% en Alemania.

El tipo de desarrollo también muestra que las empresas no se limitan a probar asistentes conversacionales. Entre quienes construyen sus propias herramientas, el 52% trabaja en flujos automatizados que conectan la IA con otros sistemas empresariales, mientras casi la mitad, un 46%, desarrolla o prueba agentes capaces de realizar tareas de varios pasos. Además, el 39% creó integraciones personalizadas mediante la API de un proveedor de IA y un tercio personaliza o ajusta modelos.

La actividad en torno a agentes varía entre países: Suecia registra la mayor proporción de constructores que trabajan en ellos, con un 55%. El desarrollo de estas herramientas puede ampliar la automatización de tareas, pero también exige decidir qué sistemas pueden consultar y qué acciones están autorizados a ejecutar. El mes anterior, Meta lanzó Muse para pequeñas empresas y vinculó su agente de IA con Shopify, una muestra de la oferta comercial que también busca atender a este segmento.

La expansión de la IA supera los controles

El crecimiento de herramientas propias no siempre viene acompañado de aprobación o documentación. En los seis meses previos a la encuesta, el 35% de las compañías que utiliza IA detectó lo que Pax8 denomina IA en la sombra: herramientas, flujos de trabajo o agentes en funcionamiento sin autorización oficial. La incidencia fue mayor en Suecia, con un 55%, seguida por Estados Unidos, con un 42%; Reino Unido registró un 24% y Alemania, un 19%.

La revisión formal y documentada de las soluciones de IA construidas internamente sigue siendo limitada en todos los mercados incluidos. Su alcance va desde el 23% en Reino Unido hasta el 45% en Suecia; en Estados Unidos, el 36% de quienes desarrollan herramientas dijo contar con ese tipo de revisión. Otro 41% de los constructores estadounidenses señaló que aplica revisiones consistentes, aunque no documentadas.

Las políticas generales para el uso de IA por parte de los empleados son más frecuentes que los controles específicos sobre sistemas creados dentro de la empresa. El 40% de las firmas encuestadas tiene una política documentada y el 35% aplica directrices informales, pero Pax8 advierte que esas reglas no necesariamente cubren los agentes y flujos de trabajo que las propias compañías desarrollan. La diferencia importa porque una guía para usar un producto externo no define, por sí sola, cómo controlar una automatización propia.

La exposición de datos encabeza las preocupaciones sobre las herramientas construidas por empleados: entre el 30% y el 35% de los encuestados en los distintos mercados mencionó riesgos para la seguridad o privacidad. El mes anterior, una encuesta de Dataiku encontró que el 81% de los CIO no controla todos los agentes de IA que crean sus empleados. Ambos sondeos apuntan a una brecha de control, aunque corresponden a muestras y preguntas diferentes.

Costos impredecibles y control de los datos

El gasto también puede convertirse en un obstáculo a medida que las empresas amplían el uso de IA. Entre las compañías que pagaron por estas herramientas durante el último año, el 49% recibió una factura o un cargo por uso superior al que esperaba. La proporción subió al 57% en Estados Unidos y al 65% en Suecia, mientras que Alemania registró el menor nivel, con un 33%.

En Estados Unidos, los modelos de pago más habituales combinan cobros por uso, suscripciones fijas y precios por puesto: el 46% de las empresas señaló el primer esquema, el 41% el segundo y el 40% el tercero. Las respuestas podían reflejar más de una modalidad de pago. Pax8 indicó que los cargos variables basados en consumo son los más difíciles de prever, una dificultad que puede complicar el presupuesto de compañías que todavía están midiendo el valor de estas herramientas.

El precio vinculado a resultados aparece como una alternativa atractiva para expandir la adopción, al menos en condiciones similares de costo. El 69% de los encuestados dijo que estaría más dispuesto a ampliar el uso de IA si pagara de acuerdo con los resultados obtenidos. Esa preferencia no demuestra que el modelo vaya a reemplazar a las suscripciones o al cobro por uso, pero señala que la previsibilidad y la relación entre gasto y beneficio pesan en las decisiones de compra.

La gestión de datos también influye en la elección de proveedores: siete de cada diez empresas pagarían al menos un 6% más por tener mayor control sobre cómo se almacenan y utilizan sus datos. En Estados Unidos, la proporción alcanzó el 81%. La disposición declarada a pagar más refleja una prioridad empresarial, aunque la encuesta no precisa qué controles concretos exigirían las compañías ni cómo compararían esas garantías entre proveedores.

El tiempo ahorrado requiere verificación

El 69% de las empresas usuarias de IA afirmó que la tecnología liberó al menos parte de su capacidad de trabajo. Sin embargo, esa ganancia convive con labores de supervisión: el 55% de los responsables de decisión dedica personalmente tres horas o más por semana a revisar, editar o comprobar información producida con IA. Un 7% dijo invertir diez horas semanales o más en esas tareas.

En Estados Unidos, el 68% de los responsables destina al menos tres horas semanales a revisar resultados, por encima del promedio general informado. El dato no permite determinar cuántas horas netas ahorra cada empresa, pero sí muestra que la automatización no elimina automáticamente el trabajo humano: parte de la capacidad liberada puede destinarse a comprobar precisión y corregir resultados antes de utilizarlos.

La percepción competitiva también cambia según el grado de adopción. En los cuatro mercados, las compañías que usan IA de manera intensiva tenían más probabilidades de considerarse por delante de sus competidores que aquellas todavía en fase de experimentación. En Estados Unidos, la diferencia fue del 63% frente al 40%; en Suecia, el contraste fue de un 80% frente a un 24%.

Estados Unidos fue el único mercado donde el temor a quedarse atrás, citado por el 38%, superó al miedo a cometer errores costosos con IA, mencionado por el 32%. Una encuesta de PwC a trabajadores, difundida el mes anterior, encontró que la mayoría se estaba quedando atrás en habilidades de IA; ese resultado ofrece contexto sobre la brecha de capacidades, aunque no equivale a una medición específica de las empresas consultadas por Pax8.

Alcance de la encuesta y desafíos para las pymes

Pax8 realizó el sondeo en línea entre propietarios, ejecutivos y gerentes que participan en decisiones tecnológicas de empresas con entre 5 y 499 empleados. La muestra estuvo compuesta por 400 personas en Estados Unidos, 350 en Reino Unido y 200 en cada uno de los otros dos países, Alemania y Suecia. La compañía indicó un margen de error aproximado de 2,9 puntos porcentuales para el total de participantes.

Para Alemania y Suecia, el margen de error estimado asciende a 6,9 puntos porcentuales, debido al menor tamaño de sus muestras. Por ese motivo, la empresa señaló que los resultados de subgrupos más pequeños deben interpretarse como orientativos. Las diferencias entre países describen las respuestas de las personas encuestadas y no deben leerse como una medición exhaustiva de todas las pequeñas empresas de cada mercado.

Nick Heddy, presidente y director comercial de Pax8, afirmó en un comunicado que las pymes están pasando de usar herramientas de IA a integrar esta tecnología en sus operaciones. También señaló que la oportunidad trae nuevas exigencias de gobernanza, seguridad, costos y responsabilidad, aspectos que ganan importancia cuando las empresas conectan modelos con datos y sistemas internos.

Pax8 trabaja con más de 47.000 socios de tecnologías de la información y su informe plantea un papel creciente para los proveedores que puedan ayudar a las pymes a inventariar, proteger y gobernar las soluciones que construyen. El reto, a la luz de los resultados, no consiste únicamente en desarrollar agentes o automatizaciones, sino en conocer cuáles están activos, quién responde por ellos y cómo se verifican sus resultados y costos.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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