La Inteligencia Artificial (IA) vive una fase de evolución acelerada. Tras una primera etapa centrada en la ejecución de tareas repetitivas, la segunda ola de la IA, en la que estamos inmersos, se caracteriza por incorporar sistemas capaces de comprender información compleja, aprender de los datos y tomar decisiones de forma autónoma, ampliando de manera significativa el alcance de la tecnología dentro de los procesos de negocio.

En esta fase de madurez, la IA 2.0 se ha convertido en una herramienta fundamental para el negocio de las pymes, que impulsa su eficiencia operativa, su productividad y la capacidad para tomar mejores decisiones. Pero las organizaciones que aún no la han implantado se enfrentan a un dilema: no se trata tanto de qué tecnología incorporar, sino como adoptarla de forma estratégica, responsable y sostenible para mejorar su eficiencia y productividad.

«La IA ya es el elemento central de la competitividad empresarial, pero su impacto real depende mucho de cómo se adopte —señala Javier Tejada, copresidente y responsable de Tecnología de la consultora h&k, especializada en la implementación de soluciones tecnológicas para pequeñas y medianas empresas—. Para una buena adopción de la IA en los procesos industriales, las pymes necesitan acompañamiento experto para identificar casos de uso reales, integrar estas capacidades y contar con un marco de gobernanza que garantice seguridad, cumplimiento normativo y resultados: más eficiencia, más productividad y más competitividad».

Durante años, la digitalización de las pymes se había apoyado en la automatización robótica de procesos (RPA), tecnología que usa robots de software para hacer automáticamente en el ordenador las mismas tareas repetitivas que haría una persona. Ahora, los modelos más avanzados incorporan inteligencia artificial, machine learning (ML) y automatización robótica de procesos, junto con visión artificial y analítica avanzada, para gestionar tareas complejas, interpretar documentos y adoptar decisiones que tradicionalmente requerían de la inteligencia humana. «Sin embargo, para la mayoría de las empresas —señala Tejada—, el reto no reside en la tecnología en sí, sino en entender qué aporta cada capacidad, cómo integrarla en sus procesos y cómo gestionar su uso de manera continuada»

IA 2.0 con acompañamiento especializado

El impacto económico de esta evolución ya se refleja en las previsiones del mercado. Según datos de Coherent Market Insights, el mercado global de automatización cognitiva alcanzó los 11.615 millones de euros en 2025 y se prevé que crezca a una tasa anual superior al 24%, superando los 50.000 millones de euros en 2032.

Este impulso pone de manifiesto una tendencia clara: las pymes avanzan a buen paso hacia la IA 2.0, una etapa donde las capacidades cognitivas se integran directamente en los procesos críticos del negocio. Pero también revela que las empresas necesitan de un acompañamiento especializado para sacarle todo el partido. «Para extraer valor real a la IA 2.0, las empresas deben contar con un socio que las guíe, les dé capacidades humanas y tecnológicas, y establezca mecanismos de gobernanza adecuados», explica Tejada.

La estrategia de inversión de las compañías refuerza este fenómeno. Según un informe de McKinsey & Company, el 92% de los directivos tiene previsto aumentar su inversión en IA en los próximos tres años, priorizando los procesos de automatización cognitiva. Especialmente cuando, según el mismo estudio, más de la mitad de las organizaciones que ya han incorporado esta IA 2.0 en sectores como la banca, la industria o la salud, han mejorado la calidad y la velocidad en la toma de decisiones.

Esta transformación también tendrá un impacto significativo en el ámbito laboral. Según Statistics Canada, hasta el 60% de los trabajadores de organizaciones que adopten sistemas avanzados de IA podría experimentar cambios relevantes en sus tareas. Pero lejos de suponer una sustitución masiva de empleo, esto implica una reconfiguración orientada a actividades de mayor valor añadido.

«El éxito de esta nueva oportunidad dependerá de factores clave como la calidad y gobernanza del dato, la ciberseguridad y la ética en el uso de la IA —concluye Tejada—.  La tecnología es solo una parte del desafío: integrar la IA de forma equilibrada entre personas y sistemas exige visión, metodología y partners con experiencia real en el sector».