Por qué pagar Copilot o ChatGPT no significa tener inteligencia artificial en tu empresa
El 80% de pymes usa IA solo porque viene incluida en su suite. Este análisis explica por qué eso no genera impacto y cómo aplicar IA con retorno en 2026.
Publicado 8 de enero de 2025 · Categoría: Empresas · Estrategia y dirección
Cada vez más pymes afirman que ya usan inteligencia artificial porque pagan Copilot dentro del pack Microsfoft, tienen licencias de ChatGPT o les han activado Gemini en Google Workspace. Pero cuando bajas al terreno, los números cuentan otra historia: alrededor del 56 % de las pymes españolas declara usar IA, y sin embargo entre un 40 % y un 60 % no ve beneficios claros en el negocio.
Este artículo explica, sin humo, por qué pagar Copilot o ChatGPT no significa que tu empresa “tenga IA”, qué está pasando realmente en la adopción de IA en pymes y qué decisiones concretas debe tomar un CEO si quiere resultados reales en 2026.
Distintos barómetros sitúan el uso declarado de IA en pymes españolas en torno a la mitad del tejido, con una adopción que ha crecido rápido desde 2022.
Más del 80 % del uso de IA en pymes se concentra en herramientas integradas en suites que ya pagaban: Microsoft 365, Google Workspace o planes de ChatGPT.
Nueve de cada diez usuarios dicen que redactan, resumen y preparan documentos más rápido cuando usan IA generativa en su escritorio.
Dependiendo del estudio, entre un 40 % y un 60 % de las empresas reconoce que todavía no ve impacto tangible de la IA en ventas, margen o costes.
- Lo que está pasando de verdad con Copilot, ChatGPT y Gemini en las pymes
- La falsa sensación de adopción: “ya usamos IA en la empresa”
- Por qué sigues sin ver ROI aunque pagues Copilot o ChatGPT
- IA sin humo para pymes: qué significa realmente
- Cuatro áreas donde la IA sí genera dinero en una pyme
- Decisiones concretas que debe tomar un CEO si quiere resultados en 2026
- Cómo avanzar sin quemar presupuesto (y qué siguiente paso dar)
- Preguntas frecuentes rápidas sobre Copilot, ChatGPT e IA en pymes
1. Lo que está pasando de verdad: Copilot o ChatGPT no significa tener inteligencia artificial en tu empresa
Si miras los informes recientes, la foto global parece positiva: cerca del 56 % de las pymes españolas declara usar IA en algún grado y el interés por la tecnología ha crecido de forma clara desde 2022.
Pero cuando entras en el detalle aparece el matiz clave: en torno a un 80 % de ese uso se concentra en herramientas ligadas a suites que ya pagabas (ChatGPT, Copilot, Gemini), no en proyectos diseñados desde el negocio. La IA entra “empaquetada” en la renovación de Microsoft 365 o Google Workspace, no como resultado de una decisión estratégica de dirección.
El ciclo típico en muchas pymes es éste:
-
La IA entra por la puerta de las licencias.
Microsoft añade Copilot al paquete, Google incorpora Gemini, alguien propone contratar ChatGPT Teams “para ir probando”. -
La decisión nace del proveedor, no del negocio.
La pregunta no es “qué proceso queremos mejorar”, sino “cómo aprovechamos lo que ya pagamos”. -
La exploración se delega hacia abajo.
Alrededor de la mitad de los CEOs reconoce delegar la exploración de IA en mandos intermedios o equipos técnicos, sin fijar casos de uso ni KPIs claros. -
La IA se queda encerrada en el escritorio.
El uso real se concentra en Word, Excel, correo y presentaciones; apenas toca procesos de ventas, operaciones o servicio al cliente.
La mayoría de pymes no ha diseñado todavía “su proyecto de IA”. Lo que tiene es IA de arrastre: entra empujada por las suites que ya pagaba, se prueba de forma dispersa y acaba concentrada en tareas de escritorio, lejos de los procesos que generan margen.
2. La falsa sensación de adopción: “ya usamos IA en la empresa”
Cuando preguntas a quienes ya usan IA en su día a día, los datos son claros: más del 90 % afirma que ha ganado productividad individual escribiendo, resumiendo o preparando documentos. Es decir, la gente siente que trabaja más rápido con Word, Excel, correo y presentaciones.
Sin embargo, cuando la pregunta cambia a “¿ha cambiado algo en vuestras ventas, en vuestros márgenes o en vuestros costes?”, entre un 40 % y un 60 % de las empresas reconoce que no ve beneficios claros.
El motivo es sencillo: en muchas organizaciones, “usar IA” significa solo esto:
- escribir correos más rápido,
- resumir reuniones o documentos largos,
- hacer borradores de informes,
- generar presentaciones con menos esfuerzo.
Productividad individual más alta, menos tiempo bloqueado delante de la pantalla y la sensación de que “hacemos más”. Es el uso más extendido de Copilot, ChatGPT o Gemini en pymes españolas hoy.
Cambios medibles en cómo captas, atiendes y retienes clientes, en cómo planificas, compras, produces o entregas y en cómo decides. Menos errores, menos costes, mejores tiempos de respuesta.
3. Por qué sigues sin ver ROI aunque pagues Copilot o ChatGPT
Muchos CEOs expresan la misma sensación: lo hemos probado, el equipo lo usa, pero no sabemos cuánto aporta de verdad. No es casual. Hay cinco motivos recurrentes por los que el ROI no aparece.
3.1. Se empieza por la herramienta, no por el problema
El orden habitual es: contratar Copilot o ChatGPT, decir al equipo que lo use y “ver qué sale”. El orden correcto sería:
- elegir un problema de negocio concreto (propuestas lentas, errores de facturación, soporte saturado),
- definir un objetivo medible (tiempos, errores, costes),
- y solo después buscar cómo la IA puede ayudar ahí.
Mientras el punto de partida sea la herramienta, la dispersión está garantizada.
3.2. Datos demasiado desordenados
En pymes industriales y de servicios B2B, el patrón es conocido: CRM incompletos (en muchos estudios, más del 60 % reconoce tener datos de clientes fragmentados), ERPs con referencias duplicadas y excels paralelos en cada departamento. Meter IA sobre ese contexto no mejora procesos, amplifica el desorden.
3.3. Nadie es dueño de negocio de los proyectos de IA
En una parte importante de las empresas, TI prueba cosas, marketing prueba cosas y operaciones mira algún piloto. Pero no hay una persona de negocio dueña de un caso de uso concreto con KPIs y plazo. Distintos informes apuntan a que más de la mitad de las compañías está “probando IA” sin asignar un responsable de negocio claro. El resultado: pilotos eternos sin decisiones.
3.4. Miedo a regulación y pérdida de control
El combo GDPR + AI Act genera dudas razonables: qué datos se pueden usar, qué se puede subir a Copilot, dónde está el límite de la automatización. Sin una política clara, la reacción refleja suele ser: usar la IA solo en tareas de bajo riesgo (redacción, resúmenes) y no tocar procesos críticos, justo donde está el ROI.
3.5. Fatiga de pilotos: 9 de cada 10 se quedan en nada
Diferentes análisis coinciden en un dato incómodo: la mayoría de proyectos de IA no llega a generar ROI porque se quedan en pilotos mal definidos o en pruebas inconexas. En algunos estudios se habla de hasta 9 de cada 10 iniciativas que no pasan de fase piloto por objetivos vagos, datos pobres y falta de colaboración entre áreas.
A esto se suma que en torno a un 25–30 % de las empresas ha paralizado proyectos de IA en los últimos meses y más de la mitad ve riesgos de “burbuja” o sobreexpectativa, comparándolo con lo que pasó con blockchain.
| Motivo no-ROI | % aproximado de pymes afectadas | Comentario breve |
|---|---|---|
| Herramienta antes que problema | ≈ 60 % | Se empieza por “probemos Copilot/GPT” y no por un objetivo de negocio concreto. |
| Datos desordenados | ≈ 65 % industriales | CRM/ERP incompletos, excels paralelos, poca confianza en los datos base. |
| Sense propietari de negoci | ≈ 50 % | Pilotos dispersos sin responsable claro ni KPIs asignados. |
| Miedo a regulación y seguridad | ≈ 30 % directivos | Dudas sobre GDPR y AI Act que llevan a limitar la IA a tareas inocuas. |
| Fatiga de pilotos | 9 de cada 10 proyectos | Pruebas que no se escalan ni se cierran con una decisión clara. |
4. IA sin humo para pymes: qué significa realmente
Antes de hablar de herramientas, conviene aclarar el marco de juego. Para una pyme, IA sin humo significa:
- hablar de casos de uso concretos, no de “transformación total”;
- medir impacto en horas, euros, errores y tiempos;
- priorizar lo que puedes ejecutar en meses, no en años;
- renunciar a proyectos grandilocuentes que tu equipo no puede absorber.
1. La IA no es una campaña de imagen, es parte del sistema operativo de tu empresa.
2. La pregunta no es “qué modelo usamos”, sino “qué proceso queremos mejorar primero”.
3. Sin KPIs definidos, cualquier proyecto de IA es ruido caro.
4. Mejor tres casos de uso con impacto que veinte experimentos que nadie mira.
5. Si no puedes explicar el retorno en una diapositiva, aún no lo tienes claro.
No necesitas una “estrategia de IA” de 80 páginas. Necesitas ser capaz de responder con claridad a esto:
- ¿En qué procesos concretos queremos ver cambios en los próximos 12 meses?
- ¿Qué números queremos mover y en cuánto?
- ¿Quién va a responder de que eso ocurra?
5. Cuatro áreas donde la IA sí genera dinero en una pyme
Más allá de escribir correos más rápido, hay al menos cuatro áreas donde la IA ya está generando ROI tangible en pymes cuando se aplica con criterio.
Asistentes que sugieren respuestas, clasifican tickets y resumen interacciones permiten ver aumentos de hasta un 15–20 % en tickets resueltos por agente en muchos proyectos reales. Eso significa más capacidad con el mismo equipo y mejores tiempos de respuesta para el cliente.
Generar borradores de propuestas con IA a partir de plantillas y datos del CRM está reduciendo el tiempo de preparación en un 25–50 % (por ejemplo, pasar de cinco días a dos). Llegar antes que la competencia y con mejores propuestas se traduce en más cierres.
Automatizar la extracción de datos de facturas, pedidos o albaranes y generar informes recurrentes permite ahorrar cientos de horas al año incluso en pymes pequeñas. El ROI se mide fácil: horas ahorradas × coste hora más errores que dejas de cometer.
Detectar patrones de demanda y priorizar incidencias con IA, aunque sea con modelos relativamente simples, ayuda a reducir roturas de stock, sobreinventario y urgencias. En sectores industriales y retail, pequeñas mejoras en previsión se notan directo en margen.
6. Decisiones concretas que debe tomar un CEO si quiere resultados en 2026
Si diriges una pyme, la pregunta clave no es “¿Copilot, Gemini o ChatGPT?”. La pregunta es: “¿En qué tres procesos críticos quiero ver un cambio real en los próximos 12 meses?”.
6.1 · Elige tres casos de uso, no veinte
Uno en clientes/ventas, uno en operaciones/servicio y uno en back office.
Más de tres al principio suele acabar en dispersión y frustración.
6.2 · Nombra un responsable de negocio por caso
Alguien que conozca el proceso, sufra el problema y tenga poder real para cambiar cómo se trabaja.
TI y los proveedores de tecnología son apoyo, no dueños del proyecto.
6.3 · Pon números antes de hablar de herramientas
Cuánto tiempo se invierte hoy, cuánto cuesta, qué errores genera, qué plazo manejas.
Sin línea base, hablar de ROI es hablar de sensaciones.
6.4 · Pon un reloj a cada piloto
Define de entrada duración (8–12 semanas), métricas a observar
y criterios para escalar, corregir o parar. Un piloto sin fecha de fin es un pasatiempo caro.
6.5 · Aprovecha tu suite sin limitarte a ella
Exprime Copilot o Gemini si encajan con lo que quieres conseguir,
pero no fuerces el caso de uso solo por “aprovechar la licencia”.
El criterio es siempre el mismo: qué resuelve mejor el problema con el menor coste razonable.
7. Cómo avanzar sin quemar presupuesto (y qué siguiente paso dar)
Aplicar IA con sentido no exige rehacer toda tu empresa, pero sí exige claridad en tres frentes:
- Datos mínimamente ordenados en los procesos que quieras tocar.
- Procesos lo bastante estables como para poder medir antes y después.
- Decisiones explícitas sobre dónde quieres ganar primero y qué vas a dejar fuera.
Como siguiente paso razonable, puedes:
- Identificar tres casos de uso con potencial de ROI en 90 días (uno en ventas, uno en operaciones, uno en back office).
- Estimar de forma simple el tiempo y coste actual de cada proceso.
- Priorizar aquel donde la combinación impacto × facilidad sea más favorable.
- Definir un mini-piloto con reloj y KPIs claros para el primer trimestre.
Para no perderte, puedes apoyarte en un checklist específico de “3 casos de uso de IA con ROI en 90 días” y revisar en una breve sesión si estás eligiendo bien dónde empezar.
Desde Rumbo & Resultados trabajamos precisamente ese tramo: pasar de “tenemos Copilot/ChatGPT” a “tenemos tres casos de uso con ROI medible”.
- Diagnóstico express de adopción de IA y procesos con más potencial.
- Selección y diseño de 3 casos de uso con ROI en 90 días.
- Guía práctica para equipos (sin humo) y tablero de seguimiento.
El objetivo no es llenar tu empresa de herramientas, sino ayudarte a que la IA empiece a aparecer en tus números: margen, tiempos, errores y ventas.
Si quieres, puedes comenzar descargando un checklist de “3 casos de uso de IA con ROI” y agendar una sesión exploratoria de 15 minutos para revisar juntos qué encaja mejor en tu empresa.
8. Preguntas frecuentes rápidas sobre Copilot, ChatGPT e IA en pymes
Respuestas claras a las dudas más habituales cuando una pyme ya paga Copilot o ChatGPT, pero no tiene claro si está aprovechando la inteligencia artificial de verdad.
¿Por qué pagar Copilot o ChatGPT no significa tener IA en mi empresa?
Porque tener licencias activas solo indica que dispones de herramientas. Tener inteligencia artificial en la empresa implica que esas herramientas están cambiando procesos y números clave: tiempos, costes, errores, ventas, margen. Si nada de eso se mueve, por mucho Copilot o GPT que pagues, la IA no ha entrado en tu negocio.
¿Cómo sé si solo estoy usando IA “en el escritorio”?
Si la mayor parte del uso se concentra en escribir correos, resumir actas, preparar presentaciones y hacer borradores de documentos, y no puedes señalar ningún proceso donde hayan cambiado tiempos o errores, estás en modo “escritorio”.
¿Por dónde debe empezar una pyme que está en fase de pruebas?
Por elegir tres procesos clave (clientes, operaciones, back office), nombrar un responsable de cada uno y definir métricas de partida. Después, buscar qué rol puede jugar la IA en cada caso y diseñar un piloto con reloj y KPIs claros para el primer trimestre.
¿Qué riesgo real hay de que todo esto sea una burbuja?
Hay burbuja en expectativas y en promesas exageradas, no en la capacidad de la tecnología para ahorrar tiempo y reducir errores cuando se aplica bien. Las empresas que consigan resultados medibles se quedarán con la ventaja; las que solo compren licencias reforzarán la sensación de burbuja.
¿Qué debería preguntarme como CEO antes de invertir más en IA?
Tres preguntas sencillas:
1) ¿Qué proceso quiero que sea claramente mejor en 12 meses gracias a la IA?
2) ¿Quién va a responder de que eso ocurra?
3) ¿Qué estoy midiendo hoy para saber si avanzamos?
Si no puedes responderlas, no necesitas más IA; necesitas más claridad.
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