Por qué pagar Copilot o ChatGPT no significa tener inteligencia artificial en tu empresa: IA sin humo para pymes

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.