Durante años, buena parte de la administración de las pequeñas y medianas empresas se apoyó en una combinación de planillas de Excel, correos electrónicos, sistemas de gestión y tareas manuales. El esquema puede funcionar mientras el volumen de operaciones es acotado, pero a medida que crece el negocio también aumenta la cantidad de información que alguien debe cargar, revisar, cruzar y actualizar.
La llegada de los agentes de inteligencia artificial modifica ese escenario. La tecnología permite que determinadas tareas repetitivas pasen a ejecutarse de manera automática y que la información que antes quedaba dispersa entre distintas herramientas pueda utilizarse para generar acciones, alertas y decisiones. El desafío, sin embargo, no consiste simplemente en sumar IA: los procesos deben estar definidos y los datos tienen que ser suficientemente confiables para que la automatización produzca resultados.
En diálogo con InnovaciónDigital360, especialistas de Teramot y Prometheo explicaron cómo las pymes pueden avanzar en la automatización de tareas administrativas y comerciales, qué procesos pueden delegarse en sistemas de IA y por qué ordenar la información y definir los circuitos de trabajo resulta una condición previa para obtener resultados.
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De las planillas a los procesos automatizados
Una de las principales barreras para automatizar el back office aparece antes de incorporar cualquier agente: la información de una empresa puede estar repartida entre sistemas que no necesariamente se comunican entre sí. Ventas, cobranzas, inventario, facturación y datos comerciales pueden convivir en distintas bases, planillas y herramientas, cada una con criterios propios.
Bruno Ruyu, CEO de Teramot, planteó que esta fragmentación condiciona el valor que puede aportar la inteligencia artificial. Según explicó, cuando los datos están desordenados, un agente puede procesarlos, pero difícilmente pueda transformarlos en información confiable para tomar decisiones.
“El problema de fondo está en los datos: la información está desparramada en cinco lugares distintos y nadie la juntó nunca. Las ventas en un lado, las cobranzas en otro, el inventario en otro. Cada planilla con su propio criterio, su propia fecha, su propia lógica. Yo esto lo viví trabajando en equipos de finanzas y control de empresas grandes durante muchos años, y fue un problema que tuve siempre en la cabeza”, contó.
Para Ruyu, la incorporación de IA no debería plantearse necesariamente como el reemplazo de los sistemas existentes. Una pyme puede conservar su sistema de gestión, su sistema contable y sus planillas, mientras conecta esas fuentes para que la información pueda utilizarse de manera integrada.
“Si ponés un agente de IA encima del desorden, el agente hace lo que puede. La diferencia es un dueño que toma decisiones con información real versus uno que sigue adivinando. No se trata de comprar tecnología nueva. Se trata de ordenar lo que ya tenés para que la tecnología, por primera vez, te sirva de verdad”, sostuvo.
El punto de partida también aparece en el ámbito comercial. Martín Pilossof, co-fundador de Prometheo, señaló que una empresa debería definir primero el proceso que quiere automatizar. La inteligencia artificial puede escalar una operatoria, pero no resolver por sí misma un circuito que todavía no está claro.
“Uno de los errores más frecuentes es intentar automatizar con inteligencia artificial un proceso que todavía no está claro o no está aceitado. La IA es muy buena replicando procesos en escala, pero primero esos procesos tienen que existir y estar bien definidos”, remarcó Pilossof.
Como segundo ítem, aseguró que es clave “entender dónde se generan realmente las interacciones con los potenciales clientes. Muchas empresas piensan únicamente en WhatsApp, pero los leads también pueden aparecer en un formulario web, un mail, un comentario en un reel de Instagram, un mensaje privado de TikTok o una consulta en un marketplace” y que “antes de implementar cualquier plataforma de IA, recomendamos hacer ese diagnóstico para entender todos los puntos de contacto”.
La lógica se aplica tanto a una tarea contable como a un proceso comercial. Antes de automatizar, la pyme necesita identificar dónde se genera la información, qué pasos atraviesa y qué resultado debería producir.
Qué tareas del back office pueden automatizarse
Una vez que los datos y los procesos están organizados, la variedad de tareas que pueden delegarse aumenta. En el ámbito administrativo aparecen actividades como la carga de facturas, las conciliaciones bancarias, la actualización de información y la preparación de reportes.
Ruyu, desde Teramot, señaló también otros casos: cruzar inventario con ventas, identificar clientes que redujeron sus compras, priorizar cobranzas o preparar información para el cierre mensual. El objetivo es que las personas dejen de dedicar buena parte de su jornada a reunir y procesar datos para concentrarse en tareas de análisis y decisión.
“Nada de esto es magia. Es lo que haría un analista muy bueno si tuvieras uno. La diferencia es que la mayoría de las PyMEs no tienen esa persona, y cuando la tienen, se la pasan armando planillas, cargando facturas, revisando cuentas, en vez de pensar el negocio. El agente libera esa capacidad. Menos gente procesando datos. Más gente vendiendo y tomando decisiones. Eso es lo que cambia”, ejemplificó.
En el área comercial, el universo es diferente pero el principio es similar. La información que llega por WhatsApp, formularios web, correo electrónico, Instagram, TikTok o marketplaces puede convertirse automáticamente en datos estructurados para el proceso de ventas.
La IA puede interpretar una conversación, identificar información relevante, calificar un contacto, actualizar su estado, asignarlo a un vendedor y continuar el seguimiento. De esta manera, una parte del trabajo administrativo que tradicionalmente realizaba el vendedor queda integrada al propio proceso comercial.
También pueden automatizarse recordatorios, reactivación de conversaciones, seguimiento de oportunidades y avisos relacionados con pagos, vencimientos o renovaciones. En determinados negocios, incluso es posible conectar la información con herramientas de agenda o medios de pago para avanzar en distintas etapas de la operación.
Esto no implica que todos los procesos puedan funcionar sin personas. El nivel de automatización depende de la actividad, el valor de cada operación y el grado de complejidad de las decisiones.
“El nivel de automatización depende mucho del negocio. Un e-commerce de ticket bajo, por ejemplo una empresa que vende viandas, puede llegar a delegar prácticamente todo el proceso en IA, desde la consulta inicial hasta la toma del pedido y el cobro. En cambio, en una desarrolladora inmobiliaria que vende departamentos de 300 mil dólares, la IA probablemente no cierre la venta sola, pero puede hacer algo igual de importante: detectar cuándo un lead merece prioridad, alertar al vendedor, recopilar toda la información previa y hasta conectar herramientas de agenda para coordinar automáticamente una visita”, aseguró Pilossof.
El desafío de trabajar con datos confiables
La automatización también plantea una pregunta central: qué ocurre cuando el sistema recibe información incorrecta, incompleta o desactualizada.
En las empresas grandes, explicó Ruyu, buena parte de este problema se aborda mediante definiciones y reglas previamente documentadas: qué se considera una venta, cuándo una operación se considera cobrada o cómo se calcula la rentabilidad de un cliente. Las pymes muchas veces dependen de conocimientos que permanecen en manos de determinadas personas.
La automatización obliga a transformar esos criterios implícitos en reglas que puedan ser interpretadas por los sistemas. Esto permite, además, establecer una trazabilidad sobre los resultados y detectar inconsistencias entre diferentes fuentes de información.
En este punto, la IA puede asumir una función que excede la simple ejecución de una tarea. Un agente puede cruzar información entre sistemas, detectar diferencias y explicar la lógica utilizada para llegar a un resultado, siempre que la infraestructura sobre la que trabaja esté correctamente configurada.
El desafío, por lo tanto, no pasa únicamente por conseguir que un agente ejecute una instrucción. También implica definir qué información puede utilizar, qué reglas debe respetar y cómo se verifica el resultado.
Automatizar sin reemplazar toda la infraestructura
Una de las características que puede favorecer la adopción de estas herramientas en las pymes es que no necesariamente requieren comenzar desde cero.
En lugar de reemplazar el ERP, el CRM o las planillas que una empresa ya utiliza, la automatización puede construirse sobre esas herramientas. En el caso de los procesos comerciales, Prometheo plantea incluso la posibilidad de conectar planillas de Excel y mantenerlas como parte del circuito mientras la IA utiliza la información en tiempo real.
Esto reduce una de las barreras históricas de la digitalización de las pequeñas empresas: la necesidad de emprender proyectos tecnológicos largos y costosos para incorporar nuevas capacidades.
Automatizar sin reemplazar toda la infraestructura
| Aspecto | Cómo funciona |
|---|---|
| Aprovechar herramientas existentes | La automatización puede construirse sobre el ERP, CRM, planillas de Excel y otras herramientas que la pyme ya utiliza, sin necesidad de reemplazar toda la infraestructura. |
| Conectar Excel con IA | Prometheo plantea la posibilidad de integrar planillas de Excel al circuito para que la IA trabaje con esa información en tiempo real. |
| Reducir costos y tiempos de implementación | La pyme puede incorporar nuevas capacidades sin emprender proyectos tecnológicos largos y costosos desde cero. |
| Definir la intervención humana | La IA puede responder consultas, agendar turnos, enviar recordatorios y gestionar cobros, mientras que las personas intervienen en operaciones que requieren decisiones más complejas o tickets altos. |
| Ordenar la información comercial | La automatización puede aportar una base estructurada de clientes, segmentación, seguimiento e información comercial incluso en empresas que antes no utilizaban un CRM o una planilla organizada. |
| Acceder a herramientas sin conocimientos técnicos | Los agentes de IA pueden transformar información ordenada en acciones concretas, como priorizar deudores, detectar clientes que redujeron sus compras, identificar oportunidades comerciales o cruzar inventario con ventas. |
| Conectar herramientas y establecer reglas | En lugar de desarrollar sistemas propios para cada proceso, la pyme puede integrar las herramientas que ya tiene, definir reglas y delegar determinadas acciones a agentes de IA. |
Sobre el tema, Pilossof sostuvo: “Tenemos clientes, por ejemplo clínicas médicas o dentales, donde prácticamente no interviene una persona: la IA responde, agenda, envía recordatorios y gestiona el cobro. En otros negocios, sobre todo cuando hay tickets altos o decisiones más complejas, la intervención humana sigue siendo fundamental. Cada pyme decide en qué momento del embudo quiere que entre una persona”.
En esa línea, agregó: “Un dato que para nosotros es muy representativo es que aproximadamente el 60% de nuestros clientes utiliza por primera vez una plataforma o un sistema comercial por fuera de WhatsApp. Muchos ni siquiera venían de usar un CRM o una planilla de Excel estructurada. El impacto es enorme, porque la IA no solo les permite automatizar tareas: les da por primera vez una base ordenada de clientes, segmentación, seguimiento e información comercial que antes directamente no tenían”.
Ruyu, por su parte, considera que la IA amplia el acceso a herramientas que antes requerían conocimientos técnicos específicos.
“Cuando la información está ordenada, el agente resuelve cosas concretas. El cierre de mes que hoy le lleva quince días a tu contador, lo tenés el día 1. La lista de clientes que te deben, priorizada por monto, con la fecha de último pago y el aviso listo para mandar. Qué clientes te compraron menos este trimestre, cuáles se están yendo, a cuáles les podés ofrecer algo nuevo. El inventario cruzado con las ventas reales para que no te quedes sin mercadería ni tengas plata dormida en depósito”, detalló.
El cambio también afecta la forma de pensar la implementación. En lugar de desarrollar un sistema propio para cada proceso, la pyme puede conectar herramientas existentes, establecer reglas y delegar determinadas acciones a agentes de IA.
La intervención humana cambia de lugar
Automatizar no significa necesariamente eliminar la participación de las personas. En muchos procesos, la transformación consiste en desplazar la intervención humana hacia las etapas donde aporta mayor valor.
En una operación comercial de bajo monto, por ejemplo, una IA puede encargarse de buena parte del recorrido entre la consulta inicial y el pedido. En negocios con operaciones de mayor valor o decisiones más complejas, el sistema puede concentrarse en recopilar información, identificar oportunidades y alertar al vendedor para que intervenga en el momento adecuado.
En el back office ocurre algo similar. Una persona puede dejar de cargar datos, cruzar planillas o preparar manualmente un reporte y pasar a supervisar el proceso, analizar excepciones o tomar decisiones a partir de la información generada.
Pilossof, desde Prometheo, resumió esa transformación: “Hoy muchas empresas tienen posiciones administrativas u operativas cuyo trabajo está compuesto en gran parte por tareas repetitivas: cargar datos, actualizar estados, hacer seguimientos, preparar reportes, enviar recordatorios o mover información entre sistemas. Una parte importante de esas tareas probablemente sea absorbida por agentes de IA”.
El resultado no depende únicamente de cuánto trabajo pueda ejecutar una máquina, sino de qué hace la empresa con el tiempo que recupera.
Cómo medir si la automatización funciona
El ahorro de horas es uno de los primeros efectos que puede observar una pyme, pero no debería ser el único indicador. En un proceso comercial, por ejemplo, pueden medirse la cantidad de leads atendidos, el tiempo de respuesta, la tasa de conversión y el tiempo destinado a tareas operativas.
La misma lógica puede trasladarse a la administración: cuánto tiempo requiere un cierre, cuántas tareas manuales desaparecen, cuánto demora una conciliación o cuántos errores se detectan antes de que lleguen a una instancia posterior.
El retorno también puede aparecer por escala. Si una empresa puede atender más consultas, realizar más seguimientos o procesar mayor cantidad de información sin aumentar en la misma proporción su estructura, la automatización amplía la capacidad operativa.
Pero para que ese beneficio exista, el proceso original debe funcionar. La IA puede ejecutar una tarea más rápido y a mayor escala, pero no corrige automáticamente una operatoria mal diseñada. En ese sentido, la automatización también funciona como una forma de revisar cómo trabaja la empresa.
Del asistente a un back office automatizado
El avance de los agentes de IA abre una discusión más amplia sobre la estructura administrativa de las pymes. Parte de las tareas que hoy justifican determinadas funciones pueden dejar de requerir intervención manual cuando los sistemas puedan recibir información, procesarla, actualizar registros y ejecutar acciones de manera coordinada.
Ruyu hizo hincapié en que el cambio puede ir más allá de automatizar tareas aisladas. Su visión es que, cuando la información está integrada y los agentes pueden operar sobre ella, el back office puede transformarse en un conjunto de procesos automatizados en lugar de una sucesión de tareas manuales.
“Las PyMEs argentinas no hicieron las inversiones en sistemas que hicieron las empresas en el resto del mundo en los últimos 30 años. Y eso que siempre pareció una desventaja, hoy es una oportunidad enorme”, aseguró.
En ese contexto señaló que “pueden saltar una generación entera de tecnología y pasar directamente a backoffices 100% automatizados. ¿Por qué? Porque las empresas grandes, y las empresas de otros países, se gastaron millones de dólares en sistemas que ahora no quieren cambiar” y que “están atadas a lo que ya compraron. La PyME no tiene esa atadura. Puede ir directo a lo nuevo. Y es barato. Tenemos clientes que repagan el proyecto en la primera reunión”.
“¿Suena loco? Sí. Pero también sonaba loco hace dos años que alguien pidiera un video de la nada y lo tuviera en 30 segundos, y hoy lo hace hasta una abuela. Esa es la velocidad de la IA bien hecha”, completó.
Pilossof, por su lado, planteó que la transformación también exigirá una evolución de los roles dentro de las empresas: “Eso no significa necesariamente que desaparezcan esos puestos que son absorbidos por agentes de IA, pero sí que van a tener que evolucionar. El desafío para los líderes de las pymes va a ser identificar qué personas pueden pasar de ejecutar tareas manuales a supervisar procesos, interpretar información, resolver excepciones o tomar decisiones con mayor criterio”.
“En ese sentido, la IA puede generar un salto de productividad enorme, pero también exige una estrategia de reconversión interna. Las empresas que simplemente busquen reemplazar tareas van a capturar una parte del valor. Las que logren calificar y elevar el nivel de sus roles administrativos y operativos van a aprovechar mucho mejor la tecnología y, al mismo tiempo, reducir el impacto que puede generar sobre sus equipos”, argumentó.
Para las pymes, el cambio puede ser relevante precisamente porque muchas todavía arrastran procesos construidos alrededor de planillas y tareas manuales. La incorporación de IA no implica necesariamente abandonar esas herramientas de un día para otro. El camino puede comenzar por conectar la información existente, ordenar los procesos y automatizar aquellas tareas repetitivas cuyo resultado pueda medirse.
La diferencia estará, entonces, menos en tener o no tener inteligencia artificial y más en identificar qué parte de la operación puede delegarse, con qué información debe trabajar el sistema y dónde sigue siendo necesario el criterio humano.
