En una empresa de 10 a 25 empleados, el trabajo raramente está dividido de forma ordenada. La persona que lleva la administración también responde correos de clientes y elabora presupuestos. Quien se encarga de las compras también planifica la logística. Las funciones en este tamaño de empresa son sumas de tareas que en una empresa más grande estarían repartidas entre varios puestos.
Eso tiene consecuencias para la pregunta de qué trabajo puede asumir la IA. No es la función la unidad sobre la que se evalúa esto, sino la tarea. Una misma persona puede dedicar diez horas semanales a trabajo que la IA puede asumir por completo, y veinte horas a trabajo que sigue siendo trabajo humano. Si observa la función como conjunto, no verá esa diferencia. Si observa las tareas, sí.
En una empresa más grande, una tarea ya suele estar descrita: existe un proceso, una plantilla, un compañero que también la realiza. En empresas de 10 a 25 empleados, ese conocimiento suele estar en la cabeza de una sola persona, construido mediante la experiencia y no mediante un manual. Eso no hace que una tarea sea inadecuada para la IA, pero sí hace que el primer paso sea diferente: antes de que algo pueda transferirse, primero hay que aclarar exactamente qué sucede, en qué orden y con base en qué información.
Ese paso suele omitirse, con el resultado de que la automatización se queda estancada en unos pocos trucos aislados —una plantilla de correo, una hoja de cálculo— en lugar de abarcar el trabajo de fondo. El trabajo que se ha vuelto transparente es más fácil de evaluar según las tres categorías que se aplican a cada tarea: la IA puede asumirla, la IA puede realizarla con supervisión humana que aprueba o rechaza, o sigue siendo trabajo humano. En empresas de este tamaño, esa clasificación raramente se ha hecho, sencillamente porque nunca hubo tiempo ni motivo para hacerla.
En empresas de este tamaño, el umbral para automatizar algo raramente está en la tecnología. Está en otras dos cosas. En primer lugar: sistemas que no se comunican entre sí, de modo que los datos de la contabilidad, el CRM y el correo están separados entre sí y alguien tiene que copiarlos o compararlos manualmente. En segundo lugar: la capacidad. Con 200 empleados, a menudo hay un departamento de TI o un gestor de procesos para implementar algo nuevo. Con 15 empleados, el propietario lo hace además de todo lo demás, o simplemente no se hace.
Eso también explica por qué el panorama varía tanto entre empresas de este tamaño. Una empresa cuyo trabajo consiste en gran parte en acciones fijas y repetibles —facturación, planificación, correspondencia estándar— tiene un perfil de automatización distinto al de una empresa donde se ofrece mucho trabajo a medida por cliente o encargo. Y una empresa donde gran parte del trabajo consiste en contacto directo con el cliente tiene, a su vez, otros límites, porque la supervisión y la evaluación pesan más ahí que en la administración interna.
En empresas de 10 a 25 empleados que ya trabajan con IA, normalmente no se trata de una gran asunción de toda una función, sino de fragmentos de trabajo que desaparecen del conjunto de tareas: una parte de la gestión del correo, una parte de la elaboración de informes, una parte de la redacción de presupuestos basados en presupuestos anteriores. Lo que queda suele ser la parte que requiere evaluación, negociación o conocimiento específico del cliente.
Ese cambio avanza más rápido en unas empresas que en otras, y esa diferencia raramente está en el sector. Está en qué tan bien se conoce el propio trabajo: qué tareas existen, cuánto tiempo requieren y qué información necesitan. Las empresas donde eso está claro pueden responder esa pregunta por tarea. Las empresas donde eso no está claro solo pueden hacer una estimación a nivel de función, y eso es una medida más burda y menos fiable.
En una empresa de este tamaño, cada hora pesa más que en una organización grande, sencillamente porque hay menos horas para repartir. Por eso no calculamos en funciones o cabezas, sino en horas y capacidad de fte —aquí explicamos por qué esa unidad de cálculo es más precisa que contar en personas. Un resultado en horas muestra cuánta capacidad hay en juego en una tarea, sin que eso implique ninguna afirmación sobre quién realiza esa tarea actualmente o quién debería realizarla. Además, lo que un empleador haga con ese resultado está sujeto a sus propios requisitos legales en materia de personal; sobre eso no nos pronunciamos.
Un último punto que a menudo se pasa por alto en empresas de este tamaño: no todos los datos que se utilizan en el trabajo pueden introducirse sin más en un sistema de IA. Antes de evaluar una tarea en cuanto a su transferibilidad, conviene saber qué datos su empresa no puede utilizar sin más, porque eso puede afectar directamente al resultado de la evaluación.
Para saber qué parte del trabajo en su empresa puede ser asumida hoy por la IA, primero hay que tener claro el propio trabajo: qué tareas existen, cuánto tiempo requieren y qué exigen en materia de datos y evaluación. El quickscan gratuito ofrece una primera orientación al respecto: doce preguntas, sin necesidad de cuenta, con una indicación de qué parte de las horas de su perfil puede ser asumida hoy por la IA. El análisis de trabajo completo, que desglosa el trabajo tarea por tarea y lo evalúa según ocho ejes, todavía está en construcción. Lo que puede hacer hoy es utilizar el quickscan para obtener una primera imagen de dónde probablemente se encuentran las horas liberadas en su empresa.
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