Las pequeñas y medianas empresas (Pymes) mexicanas se encuentran ante la mayor ventana tecnológica de su historia: la inteligencia artificial (IA) que se ha convertido en un insumo productivo tan importante como el capital o el talento.
Así lo subraya Alejandro Escobar Bribiesca, cofundador y director general de EB Capital, firma de banca de inversión, servicios administrativos, seguros y benchmarking, quien sostiene que “la IA puede hacer por la Pyme lo que la mecanización hizo por la manufactura: multiplicar la productividad sin disparar los costos fijos”.
El directivo agregó: “Hoy las Pymes representan 99.8 % de los negocios del país, generan 72% del empleo formal y aportan 52 % del PIB. Pese a su peso macroeconómico, sus procesos administrativos, de tesorería y de gestión de riesgos siguen dependiendo, en siete de cada diez casos, de hojas de cálculo y flujos manuales, según diagnósticos de EB Capital. Esa brecha explica que la productividad laboral en el segmento Pyme sea 35% inferior al promedio de la gran empresa, de acuerdo con estimaciones internas de la firma”.
Se estima incluso que, siete de cada diez pymes en México planean invertir en IA a lo largo de 2024-2025, un salto que coloca al país muy por encima de la media latinoamericana. El anuncio de Microsoft de destinar 1 mil 300 millones de dólares a infraestructura de nube e inteligencia artificial para llegar a 30,000 Pymes mexicanas confirma que la oferta tecnológica empieza a democratizarse.
¿Qué gana la Pyme cuando conecta sus datos?
Según el informe IDC FutureScape 2025, la IA puede elevar la productividad laboral de una organización hasta 40 % y mejorar su rentabilidad en 38 % si se implementa de forma sectorial y guiada por datos de calidad. En términos operativos, los casos de uso más inmediatos para la pyme mexicana son:
• Finanzas y cobranza. Algoritmos de aprendizaje supervisado que clasifican facturas, predicen flujos de caja y disparan alertas de morosidad con hasta dos semanas de antelación.
• Benchmarking dinámico. Modelos que comparan en tiempo real los ratios de la empresa con pares de su industria y generan recomendaciones de ruta crítica.
• Seguros parametrizados. Pólizas cuyo precio se ajusta a la siniestralidad observada y a variables operativas recogidas por sensores IoT, reduciendo hasta 15 % las primas anuales en empresas de logística y alimentos.
• Riesgo de crédito. Scoring basado en variables alternativas (pagos a proveedores, patrones de movilidad, reputación en línea) que recorta el tiempo de análisis de una semana a minutos y abre el mercado de deuda privada a compañías con menos de cinco años de antigüedad.
El modelo de EB Capital
Fundada en 2015, EB Capital estructura rondas de capital, emite deuda, provee seguros y asiste a sus clientes en procesos regulatorios. Por ello, algunas sugerencias de implementación de IA son:
1. Plataforma SaaS “EB Insights”. Consolida datos contables, fiscales y operativos de la pyme; los normaliza y aplica modelos de predicción de liquidez y estrés financiero.
2. Laboratorio de riesgos dinámicos. Conecta APIs bancarias y fuentes públicas para recalcular en tiempo real la probabilidad de impago de la cartera comercial de los clientes.
3. Benchmarking inteligente. Cruza los KPIs internos con 2,000 indicadores de sector provenientes de bolsas y registros mercantiles, recomendando ajustes de precios o inventario cada 24 horas.
Barreras y hoja de ruta
El reto no es la tecnología —los grandes modelos están disponibles vía API—, sino la calidad de los datos y la gestión del cambio. EB Capital detecta que solo 18 % de las Pymes tiene sistemas contables integrables y menos de 10 % cuenta con políticas formales de gobierno de datos. Para cerrar la brecha, la firma propone:
• Implementaciones modulares de tres meses que generen primeros ahorros medibles.
• Capacitación cruzada: finanzas aprende conceptos de IA y TI aprende fundamentos contables.
• Financiamiento ligado a KPIs de eficiencia, donde los pagos del crédito se cubren con parte de los ahorros operativos generados por la IA.
Conclusión
La inteligencia artificial no reemplaza al emprendedor; amplifica su capacidad de decisión. Con programas piloto acotados y una estrategia de datos clara, una pyme puede obtener productividad de doble dígito sin desembolsos de capital inalcanzables. Para Alejandro Escobar Bribiesca, la ecuación es simple: “el costo de no digitalizarse será mayor que la inversión en IA”. El futuro competitivo de las pymes mexicanas es, por primera vez, una variable que puede modelarse… y optimizarse.
