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La inteligencia artificial ha prometido cambiar el comportamiento de los clientes y revolucionar las operaciones de TI. De hecho, ya lo está haciendo de forma progresiva. La expectación es enorme y su relevancia también. Muchas empresas y personas temen no poder seguir el ritmo y quedarse atrás.
Naturalmente, las corporaciones y las grandes empresas cuentan con más recursos y pueden adaptarse con mayor facilidad a innovaciones tecnológicas como la actual ola de la IA. Para las pequeñas y medianas empresas (pymes), sin embargo, el reto es mayor. Entre las expectativas generadas, la presión externa y la realidad del día a día, se abre una brecha importante.
Este artículo, basado en datos recientes de una encuesta, analiza qué puede esperarse de forma realista de la adopción de la IA en las pymes, qué sigue siendo más un deseo que una realidad y qué estrategias de TI pueden ayudarles a avanzar. Frente a la euforia en torno a la IA, ofrece una visión más realista de la situación actual.
Contexto: aumenta la presión
La evolución del mundo digital suele avanzar a una velocidad enorme. La transformación digital ya supuso un gran reto, especialmente para las pymes. Ahora, la presión por implantar la IA a mayor escala plantea obstáculos todavía mayores.
La cuestión presupuestaria resulta especialmente llamativa. Las pymes tienen que operar con limitaciones. Deben tomar decisiones difíciles y, al mismo tiempo, afrontar la presión de mantenerse al día ante los grandes avances y tendencias tecnológicas.
Entender dónde pueden aplicar realmente la IA y dónde no aporta un beneficio claro proporciona a los responsables de TI la claridad que necesitan. Esto permite ir más allá de las promesas exageradas que rodean al mercado de la IA.
Estudio «The State of SMB ITSM for 2026»: prevalece el pragmatismo
Nuestro estudio «The State of SMB ITSM for 2026» muestra que las pymes buscan principalmente formas concretas y de bajo riesgo de mejorar la productividad de TI.
El 56 % afirma que necesita soluciones de IA y automatización fáciles de usar para mejorar sus prácticas de ITSM. Las soluciones deben ser intuitivas, rápidas de implantar y capaces de ofrecer resultados en poco tiempo.
La conclusión es clara: las pymes no están incorporando la IA a sus estrategias de TI como una fuerza disruptiva. Por ejemplo, no están sustituyendo a los agentes humanos por agentes virtuales impulsados por IA. En su lugar, utilizan la IA para complementar u optimizar los flujos de trabajo existentes.
Los casos de uso más importantes para optimizar los procesos de ITSM e ITAM (IT Asset Management) son los siguientes:
- Seguimiento de activos y elaboración de informes (35 % de los encuestados)
- Automatización de tareas repetitivas (34 %)
- Análisis de tendencias para la toma de decisiones (33 %)
- Mejora continua de los procesos (32 %)
- Predicción y prevención de incidentes de TI (30 %)
Más evolución que revolución
Esto refleja su visión pragmática. Las pymes utilizan la IA principalmente para ahorrar tiempo, obtener mejores datos e información para tomar decisiones y reducir errores. Se trata de optimizar los flujos de trabajo existentes: más una evolución que una revolución de la IA en TI.
Las grandes corporaciones internacionales, por el contrario, apuestan en algunos casos por escenarios mucho más disruptivos. En algunas organizaciones, el soporte de primer nivel está casi completamente en manos de soluciones de IA generativa, y los agentes de IA se encargan de buena parte de los procesos de resolución.
Las pymes no tienen por qué llegar tan lejos. Las tecnologías más disruptivas siguen teniendo un peso secundario entre los encuestados. Entre ellas se encuentran los chatbots para usuarios finales (24 %), el análisis de sentimiento (22 %) o los servicios de traducción (16 %).
Esto sugiere que, por el momento, las pymes no consideran la IA generativa un gran motor de transformación. Sin embargo, sí la ven como un importante facilitador de los procesos de TI. El potencial de la IA es evidente. Simplemente, se está adoptando a una escala mucho menor que en muchas empresas de mayor tamaño.
Gran relevancia, pero obstáculos prácticos
La relevancia de la IA tampoco debe subestimarse entre las pequeñas empresas. El hecho de que la adopción de la IA en las pymes sea fragmentada y secundaria frente a los procesos principales se debe más a obstáculos prácticos que a una falta de voluntad.
El 19 % de los directivos y profesionales de TI encuestados citó las restricciones presupuestarias como el mayor obstáculo para introducir la IA generativa en las operaciones de TI. El 17 % señaló la falta de conocimientos especializados internos.
Por el contrario, las dudas sobre el valor de la IA no están frenando a los encuestados. Solo el 6 % mencionó los casos de uso limitados como principal obstáculo. El 5 % señaló un ROI poco claro y el 3 % afirmó no ver ninguna necesidad de utilizar IA generativa.
No sorprende que el 71 % de los encuestados esté convencido de que la IA en ITSM es fundamental para el éxito y estará entre las cinco principales prioridades para 2026. Del mismo modo, el 30 % considera la introducción de herramientas de IA como la prioridad de TI más importante para los próximos 12 meses.
Acerca del informe
«The State of SMB IT for 2026» se basa en una encuesta online realizada entre el 14 de marzo y el 4 de abril de 2025 por encargo de EasyVista y OTRS AG. Participaron un total de 1.051 directivos y profesionales de TI de empresas con entre 51 y 1.000 empleados de Brasil, Alemania, Francia, Reino Unido, Italia, España, Hungría, Portugal, Malasia, México y Estados Unidos.
Estrategias de solución
El estudio apunta a un optimismo prudente, no a un entusiasmo ciego por la adopción de la IA en el área de TI de las pymes. Los encuestados son plenamente conscientes tanto del potencial y los beneficios de la IA como de las limitaciones prácticas de sus empresas, entre ellas el presupuesto y los conocimientos internos.
Esto guarda una estrecha relación con la forma en que se percibe TI en las pymes. Los responsables de ITSM ven TI como un motor estratégico del negocio. Sin embargo, a menudo se encuentran en etapas tempranas de madurez y dependen de herramientas fragmentadas. Además, su enfoque suele ser más reactivo que proactivo.
Recomendación n.º 1: avanzar de forma gradual
Esto demuestra claramente que las pymes son conscientes de la presión que existe alrededor de la IA. Entienden que un cambio a gran escala hacia procesos impulsados por IA podría resultar difícil de asumir en la práctica. Por tanto, un enfoque realista y prometedor consiste en introducir mejoras graduales con beneficios claramente medibles. Algunos ejemplos son automatizar tareas repetitivas, mejorar la gestión del inventario en tiempo real u optimizar la atención al cliente.
Recomendación n.º 2: apostar por la selectividad
En términos sencillos, la amplitud de las opciones de IA resulta abrumadora y es casi imposible abarcarla por completo. Por ello, el mejor enfoque consiste en adoptar la IA de forma selectiva. Las pymes deberían actuar allí donde puedan y donde existan beneficios claros, pero estableciendo prioridades y límites realistas, ya que un enfoque integral está fuera de su alcance.
Esto explica la brecha observada entre conocimiento e implementación. Esa brecha genera una demanda de soluciones de IA asequibles, fáciles de integrar y adaptadas a las necesidades.
La clave está en establecer prioridades claras para la adopción de la IA. Los responsables deben dotar a los equipos de la tecnología y la formación adecuadas. El foco debe ponerse en herramientas que ahorren tiempo, mejoren la calidad y aporten valor estratégico.
En resumen: las pymes no necesitan —ni pueden— subirse por completo a la ola de entusiasmo en torno a la IA. Su reto consiste en identificar e implementar con precisión aquellas soluciones de IA que puedan aportar el mayor beneficio a sus necesidades concretas.
OTRS AI Services
Dado que las pymes implantan la IA paso a paso y con pragmatismo, necesitan un modelo flexible, escalable y adaptado a sus restricciones presupuestarias.
Pueden encontrar ese modelo en OTRS AI Services. Los usuarios de OTRS pueden contratar servicios de IA de forma flexible mediante un sistema basado en créditos (más información aquí). Entre las funciones disponibles se incluyen la clasificación inteligente de tickets, la generación de respuestas con IA y el acceso unificado al conocimiento.
Los servicios, basados en machine learning y en un Large Language Model (LLM), están diseñados para ofrecer experiencias de cliente de alta calidad, mejorar los flujos de trabajo y aumentar la productividad.
Conclusión: apoyo práctico
Con la creciente presencia de la inteligencia artificial (IA) en los entornos profesionales de TI, aumenta la presión sobre las pymes. Por un lado, están las expectativas generadas en torno a la IA y la necesidad de mantenerse al día. Deben ofrecer productos o servicios lo antes posible y proteger las relaciones con los clientes. Ambas cosas pueden mejorar con la ayuda de la IA.
Por otro lado, existen limitaciones financieras, de personal y de competencias.
Para las pymes, las capacidades de la IA tienen más que ver con apoyar de forma práctica los procesos existentes y aliviar la carga de trabajo. Por ejemplo, cuando los equipos son reducidos, la IA puede ayudar a compensar la falta de recursos. Este enfoque pragmático refleja la realidad actual. Sin embargo, la búsqueda de un «rendimiento ilimitado gracias a la IA» sigue siendo un ideal que las pymes todavía no están en condiciones de perseguir.
Por tanto, las pymes necesitan soluciones fáciles de implementar que ofrezcan apoyo de forma rápida y sencilla, reduzcan la carga de los empleados y aporten un valor claro al negocio.