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Cómo los emprendedores ambiciosos pueden usar la IA para escalar sus startups 

Por Jeffrey P. Shay, Donna Kelley, Mahdi Majbouri y Thomas H. Davenport

IA y aprendizaje automático

Harvard Business Review

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Resumen. Los emprendedores ambiciosos recurren cada vez más a la IA para impulsar el crecimiento, la innovación y la eficiencia. Han utilizado la IA para competir con grandes empresas, demostrando que equipos pequeños pueden lograr resultados descomunales Son significativamente más propensos a considerar la IA como esencial para sus modelos de negocio. A pesar del entusiasmo, persisten desafíos como el costo, la implementación y la privacidad de los datos. Sin embargo, establecer un ritmo estratégico, reforzar la colaboración entre humanos e IA y fomentar la experimentación liderada por los empleados puede ser útil.

Cuando el equipo de  Anysphere  lanzó Cursor en 2022 (un asistente de programación con IA), no era un gigante con una sólida financiación. Era un pequeño grupo de desarrolladores que desarrollaba una forma más inteligente de escribir código. En cuestión de meses, competían con herramientas de OpenAI y GitHub, demostrando que incluso los equipos más pequeños pueden superar sus límites con la IA.

Este tipo de diseño escalable e inteligente ya no es dominio exclusivo de las grandes empresas o startups tecnológicas. Si bien Anysphere y otras similares aún están en sus primeras etapas, demuestran cómo los emprendedores ambiciosos pueden aprovechar la IA para acelerar la toma de decisiones, acceder a nuevos mercados y optimizar las operaciones.

Nuestro último estudio del Monitor Global de Emprendimiento (que encuestó a más de 2300 emprendedores estadounidenses) muestra que los emprendedores con ambiciones de crecimiento (emprendedores ambiciosos) son mucho más propensos a considerar la IA como crucial para sus modelos de negocio y su éxito futuro. Para guiar a estas empresas, presentamos a continuación un marco práctico sobre cómo crecer con la IA.

La importancia de los emprendedores ambiciosos

Las pequeñas empresas representan el 99 % de todas las empresas estadounidenses y casi la mitad del empleo del sector privado, según la  Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. También superan sistemáticamente a las empresas más grandes en la creación de empleo ( Oficina del Censo de EE. UU.). Sin embargo, un subgrupo mucho más pequeño —los emprendedores ambiciosos— impulsa el cambio más transformador. Los datos del Global Entrepreneurship Monitor muestran que solo el 18 % de los emprendedores estadounidenses prevé contratar a 20 o más empleados en los próximos cinco años.

Estos emprendedores destacan: tienen cuatro veces más probabilidades de introducir productos o servicios novedosos que quienes no prevén contratar, lo que los posiciona como catalizadores tanto de la creación de empleo como de la innovación. Estos emprendedores ambiciosos no solo aspiran a crecer, sino a ser disruptivos, escalar y liderar. Consideran la IA fundamental para lograr estos objetivos. Y, al lograrlos, contribuyen de forma desproporcionada a la renovación económica.

Adopción de IA en empresas emprendedoras

Los líderes de grandes empresas coinciden ampliamente en que la IA está transformando las industrias, alterando los flujos de trabajo y redefiniendo los modelos de negocio a una velocidad sin precedentes. En una encuesta global de Deloitte, el 78 % de los ejecutivos declaró tener planes de aumentar sus inversiones en IA durante el próximo año. Pero esto no se limita a la disrupción a nivel empresarial. Las herramientas de IA generativa están democratizando capacidades que antes estaban reservadas para grandes equipos y grandes presupuestos.

Sin embargo, a pesar de la proliferación de aplicaciones accesibles de IA, existe relativamente poca investigación sobre las percepciones sobre la adopción de IA entre las pequeñas y medianas empresas. Una de las pocas encuestas disponibles indicó que solo el 21% de las pequeñas empresas usan IA o planean usarla en los próximos dos años. Sin embargo, nuestros datos de GEM revelan un panorama más claro: los emprendedores ambiciosos (aquellos que proyectan contratar al menos a 20 nuevos empleados en los próximos cinco años) ponen mucho más énfasis en la IA. Más específicamente, el 87% anticipa que la IA será fundamental para su modelo y estrategia de negocios en los próximos tres años. Más del 90% espera impactos positivos en los ingresos y el crecimiento, y la mayoría cita beneficios como el desarrollo de productos y servicios innovadores, una mayor productividad y eficiencia, una mayor personalización del cliente y una mejor gestión de riesgos y cumplimiento.

Esto no es solo teoría. Los emprendedores pueden parecer mejor posicionados que las grandes empresas para integrar la IA. Las nuevas empresas pueden implementar procesos basados en IA desde el primer día, y las pequeñas empresas más consolidadas suelen operar con menos de cinco empleados, lo suficientemente ágiles como para evitar la burocracia. Sin embargo, el tamaño reducido también puede ser una limitación. La escasez de recursos financieros y humanos, especialmente para las empresas no tecnológicas con menos probabilidades de recibir financiación de riesgo, implica que el crecimiento, y no la adopción de tecnología, suele ser una prioridad. Al carecer de equipos tecnológicos internos sólidos, muchos fundadores se enfrentan a verdaderos desafíos para adoptar y gestionar tecnología avanzada.

Incluso entre los emprendedores ambiciosos, el entusiasmo por la IA no supera la aprensión. Las principales preocupaciones incluyen los costos y las dificultades de implementación (84%), así como la resistencia de los empleados (72%) y/o clientes (81%). El 88% mencionó la privacidad de los datos como una preocupación fundamental. Y aunque los datos de GEM muestran que los emprendedores ambiciosos son más propensos a operar en sectores con un uso intensivo de la tecnología —o a usarla agresivamente en sus negocios—, estos aún representan poco más del 10% de los emprendedores ambiciosos encuestados. Esto sugiere que la mayoría podría no tener las habilidades o la orientación tecnológica que les permitan realizar tales inversiones.

La IA ha contribuido desde hace mucho tiempo a optimizar la labor humana. La automatización robótica de procesos gestiona las tareas administrativas repetitivas, mientras que la IA analítica facilita la toma de decisiones más rápidas y precisas en materia de pronósticos, precios y segmentación de clientes. La IA generativa permite ahora a los emprendedores probar estrategias de marketing o modelos de negocio en días en lugar de semanas, y crear contenido que abarca desde presentaciones hasta código con una mínima intervención.

La IA también está transformando industrias que tradicionalmente no se consideraban tecnológicamente avanzadas. Stuccco, empresa de puesta en escena virtual de inmuebles, incorpora cada vez más funciones de IA a sus renders de propiedades puestas en escena. ImagineInteriors.ai, por ejemplo, es un producto diseñado con diseños generados por humanos que ofrecerá a los profesionales inmobiliarios visualización de productos y puesta en escena virtual. Otra oferta permite a los consumidores crear sus propios escenarios con productos "comprables" que realmente pueden adquirir. Lo que antes requería muebles y semanas de montaje ahora se realizará en horas con renders de IA fotorrealistas, lo que permitirá a las pequeñas empresas competir con las agencias de lujo. Estas herramientas no reemplazan el criterio humano, sino que lo amplían.

Más recientemente, el auge de la IA agencial —herramientas que pueden realizar tareas digitales de forma independiente— ha ampliado estas posibilidades. Los emprendedores ahora pueden automatizar la creación de sitios web, el procesamiento de transacciones, la atención al cliente y la investigación de mercado. Si bien la supervisión humana sigue siendo esencial, estos agentes aumentan significativamente la capacidad. En resumen, la IA ayuda a los emprendedores a crecer de forma más inteligente, no solo a crecer más.

Un marco para emprendedores 

Para guiar a los emprendedores, en particular a aquellos con grandes ambiciones de crecimiento, hemos desarrollado un marco práctico y adaptable para la adopción de IA. También es útil para quienes apoyan proyectos empresariales, como inversores, asesores y socios del ecosistema. Este marco debe aplicarse comprendiendo los recursos, el contexto y las aspiraciones de cada proyecto. Una empresa con sólidas capacidades técnicas adoptará un enfoque diferente al de una startup ágil con recursos financieros o técnicos limitados. Sin embargo, en todos los casos, un principio se aplica: la adopción de IA no puede ser puramente vertical.

Establecer la dirección y el ritmo de la adopción de IA. La primera pregunta que deben hacerse los emprendedores no es solo  si  adoptar la IA, sino  cómo y  con qué rapidez. Si bien algunas empresas intentan implementaciones a gran escala, la mayoría se beneficia de una adopción gradual basada en el aprendizaje mediante la experimentación. Así como los emprendedores suelen desarrollar productos mínimos viables, también pueden desarrollar casos de uso mínimos viables de IA. La automatización de tareas repetitivas, ya sea con RPA o, cada vez más, con agentes de IA, rara vez requiere una revisión profunda de los procesos. Estas primeras aplicaciones generan impulso y aceptación interna.

Algunas empresas priorizan oportunidades de alto valor que generen ingresos, como aprovechar la IA para lanzar nuevos productos de forma más eficiente o ampliar su alcance a los clientes. Otras empiezan con herramientas sencillas y económicas integradas en sus sistemas existentes.

Además, los emprendedores no necesitan desarrollar experiencia interna en IA de inmediato. Muchos empiezan trabajando con empresas que integran IA en herramientas diseñadas para su sector.  Netic, por ejemplo, es un proveedor de soluciones para empresas de climatización, fontanería y electricidad. Ofrece IA para automatizar y predecir la interacción con los clientes, la programación y el marketing. Al optimizar estas tareas operativas, Netic se ayuda a sí misma y a sus clientes, pequeñas empresas de servicios, a mejorar la eficiencia sin aumentar la plantilla ni la infraestructura técnica.

Herramientas como estas ofrecen a los emprendedores una forma económica de validar el potencial de la IA. Quienes compaginan múltiples roles tienen más tiempo para centrarse en el crecimiento. Si bien depender de proveedores externos de IA puede no generar una ventaja competitiva inmediata, sí fortalece la confianza organizacional y allana el camino para una experimentación interna más estratégica en el futuro.

Reforzar la relación complementaria con la IA. Si bien la IA optimiza los flujos de trabajo y automatiza las tareas, no sustituye por completo las habilidades humanas. Destaca en el procesamiento de datos, la detección de patrones y la ejecución de tareas repetitivas o basadas en reglas. Los humanos aportan pensamiento crítico, empatía, criterio y adaptabilidad, habilidades que las máquinas no pueden replicar. La oportunidad reside en diseñar flujos de trabajo donde las personas y las máquinas aprovechen al máximo sus fortalezas.

Considere cómo incluso las empresas orientadas a servicios están potenciando la personalización con IA.  Style DNA, por ejemplo, comenzó como un servicio de estilismo personal enfocado en ayudar a los usuarios a sacar el máximo provecho de sus armarios. Para ampliar su impacto y mejorar la personalización, la compañía posteriormente integró IA en su plataforma, utilizando reconocimiento de imágenes y aprendizaje de preferencias para sugerir conjuntos seleccionados según las fotos y los perfiles de estilo de los usuarios. Mientras la aplicación genera recomendaciones de moda basadas en datos, los usuarios mantienen el control, seleccionando los looks finales que reflejan sus gustos. Este modelo híbrido combina la creatividad humana con la inteligencia artificial y, además, promueve la moda sostenible al fomentar la reutilización en lugar del nuevo consumo.

En emprendimientos donde los empleados desempeñan múltiples funciones, la IA puede ayudar a los miembros del equipo a pasar de tareas repetitivas a roles más creativos y de atención al cliente. Esta transición profundiza el compromiso, mejora la retención y realza la propuesta de valor de la empresa. Los emprendedores deberían considerar la adopción de la IA no como una amenaza, sino como una forma de ampliar el potencial humano.

Implementar como una iniciativa dirigida por los empleados e inspirada por los pares. A diferencia de las grandes empresas, la mayoría de los emprendimientos no pueden contratar equipos dedicados a la IA. Sin embargo, sí pueden liderar la adopción al empoderar a "desarrolladores ciudadanos" o "programadores dinámicos": empleados curiosos y expertos en tecnología, dispuestos a experimentar, incluso sin formación formal en IA. Estos miembros del equipo comprenden los flujos de trabajo y la cultura de la empresa, lo que los convierte en pioneros ideales.

Prácticamente cualquier modelo de lenguaje puede generar código. También existen herramientas especializadas que utilizan IA para crear páginas web, presentaciones, planes de negocios, estudios de mercado, diseños de productos, logotipos y prácticamente cualquier otro componente digital que necesiten las pequeñas empresas. Estas herramientas suelen ser económicas o incluso gratuitas. En entornos empresariales, este tipo de accesibilidad es un factor multiplicador de fuerza.

Esta adopción desde abajo genera confianza, y los datos de GEM muestran que a los emprendedores les preocupa que sus empleados teman a la IA. Sin embargo, es más probable que adopten la tecnología cuando la introducen sus compañeros en lugar de cuando se impone desde arriba. Con el tiempo, estos pioneros se convierten en promotores internos que modelan las mejores prácticas y desarrollan la fluidez organizacional en IA. Los emprendedores deben reforzar este impulso con desarrollo específico, reconocimiento e incentivos claros. Si se implementa correctamente, la adopción de IA liderada por los empleados no solo impulsa la productividad, sino que también crea una cultura más ágil e innovadora.

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La inteligencia artificial ya no es dominio exclusivo de los gigantes tecnológicos. Con herramientas más accesibles y costos de implementación más bajos que nunca, los emprendedores con visión de crecimiento están bien posicionados para liderar. Cuando se aplica con inteligencia, la IA ayuda a las pequeñas empresas a escalar más rápido, operar de forma más inteligente y enfocar su capital humano en la creatividad, la interacción con el cliente y la innovación.

Pero aprovechar estos beneficios requiere más que experimentación: exige un cambio de mentalidad. Los emprendedores más exitosos considerarán la IA no solo como una herramienta, sino como una capacidad estratégica integrada en toda la empresa.

La próxima ola de transformación empresarial no provendrá solo de las juntas directivas de las empresas Fortune 500. Estará impulsada por emprendedores audaces que combinan la ambición con una ejecución inteligente de IA para aprender, superar en estrategia y superar a la competencia.

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Jeffrey P. Shay es profesor de Emprendimiento en Babson College, presidente de la Junta Directiva del Global Entrepreneurship Monitor (GEM) y colíder del equipo GEM-USA. También es miembro de la Junta Directiva del Banco de Montana. Es miembro de la Asociación Norteamericana de Investigación de Casos y ha recibido los premios President's y Ascendant Scholar de la Western Academy of Management.

Donna Kelley es profesora de Emprendimiento en Babson College y titular de la Cátedra Frederic C. Hamilton de Libre Empresa. Es miembro de la junta directiva del Monitor Global de Emprendimiento (GEM) y líder del equipo de GEM Estados Unidos.

Mahdi Majbouri es Profesor Asociado de Economía en Babson College y director técnico del Monitor Global de Emprendimiento del Equipo de EE. UU. También es Investigador del Instituto de Economía Laboral (IZA) y del Foro de Investigación Económica (ERF).

Thomas H. Davenport es Profesor Distinguido de Tecnología de la Información del Presidente en el Babson College, académico visitante en la Iniciativa del MIT sobre la Economía Digital y asesor principal del Programa de Director de Datos y Análisis de Deloitte.