Cómo hacer que invertir en IA sea rentable para tu PYME: procesos, soluciones y retorno de inversión

Introducción: La IA empresarial: entre la promesa y la realidad

La adopción de la inteligencia artificial (IA) en las empresas ha crecido de manera acelerada en los últimos años con la implementación de pilotos de IA generativa y herramientas como chatbots avanzados. Sin embargo, la realidad muestra que los resultados no son siempre inmediatos, existiendo una fuerte brecha entre la experimentación y el impacto económico real.

Según un informe del MIT sobre el estado de la IA en las empresas (2025),[1] hasta un 95% de los proyectos piloto no han generado retorno económico efectivo, frente a un solo un 5% de las iniciativas que lograron escalar, las cuales se han traducido en millones de euros en valor tangible para las compañías.

Este desfase refleja un patrón común: la adopción es alta, pero la disrupción es baja. Más del 80% de las empresas han explorado modelos de lenguaje de propósito general (LLMs) como ChatGPT o Copilot, sin embargo, sólo alrededor del 40% llegaron a desplegarlas oficialmente. Por otro lado, un 60% ha analizado herramientas de GenAI específicas para tareas, el 20% que evaluaron estas soluciones alcanzando la fase piloto, pero únicamente un 5% consiguió llegar a producción.

Ahora bien, la perspectiva no es del todo pesimista. Un estudio de EY Consulting en 2024 revela que el 97% de los altos ejecutivos que invierten en IA reportan un ROI positivo.[2] Concretamente, las organizaciones que destinan el 5% o más de su presupuesto total a IA obtienen retornos significativamente mayores que aquellas con inversiones más reducidas.

Esta dualidad, es decir, la mayoría de pilotos fracasan, pero quienes perseveran logran beneficios crecientes,  confirma que la IA no es un experimento pasajero, sino una palanca estratégica de rentabilidad. Tal como subraya también el informe del MIT, los tropiezos iniciales forman parte natural de toda tecnología transformadora: se aprende de los errores, se ajusta el rumbo y finalmente se consolidan casos de uso exitosos.

Las empresas que logran cruzar esa brecha suelen hacerlo combinando personalización e integración de la IA en procesos concretos del negocio, y enfocándose en el aprendizaje continuo de los sistemas en vez de lanzar pilotos desconectados.

Implementación de la IA en el ecosistema empresarial PYMES

En este contexto, aunque las grandes empresas lideran la adopción de IA, utilizándola nueve veces más que las PYMES, estas últimas presentan una situación particular que merece atención, especialmente en España.  Actualmente, las PYMES constituyen el 99,8 % del tejido empresarial en el país y generan 11.355.853 empleos, lo que representa el 52,2 % del total del mercado laboral. Esta dimensión evidencia su papel estratégico en la economía nacional y subraya la importancia de ofrecer soluciones de IA adaptadas a sus necesidades y recursos.[3] [4]

Aunque la mayoría de las pequeñas y medianas empresas empiezan a reconocer el potencial transformador de la IA, su implementación se enfrenta a obstáculos adicionales respecto a las grandes corporaciones, lo que convierte el proceso en un camino más lento y complejo. Entre los principales factores destacan:[5]

• Falta de personal cualificado: la adopción de soluciones de IA requiere conocimientos en ciencia de datos, aprendizaje automático e ingeniería de software, perfiles que escasean en este tipo de empresas.
• Escasez de datos de calidad: entrenar sistemas de IA exige información abundante y estructurada, algo que pocas PYMES poseen o pueden generar con sus recursos.
• Exigencias legales estrictas: normativas como el GDPR limitan el acceso y uso de datos. El cumplimiento resulta complejo y costoso, lo que dificulta a las PYMES competir en igualdad de condiciones.
• Carencia de soluciones asequibles y adaptadas: la mayoría de herramientas de IA están diseñadas para grandes corporaciones, lo que deja a las PYMES sin alternativas específicas que respondan a sus necesidades y se adapten a sus particularidades.

Más allá de estas limitaciones técnicas y regulatorias, existen factores que determinan de manera decisiva la predisposición a integrar la IA con éxito:

• Ausencia de evidencias claras de ROI: La falta de pruebas tangibles sobre la rentabilidad de la IA genera desconfianza y frena su adopción, especialmente en el ámbito de las PYMES, donde la viabilidad financiera es un pilar para la sostenibilidad del negocio.

Un estudio global de la entidad Sage constató en 2024 queel 51 % de las pequeñas y medianas empresas identificó el incremento de los costes como un problema a nivel operativo, un 45 % teme nuevas subidas en el futuro y un 42 % enfrenta presiones financieras derivadas de las dificultades para acceder a financiación asequible.[6]

En el caso de España, ese mismo año, el 87% de los emprendedores encuestados del CEOE destacaron los altos impuestos entre las principales barreras para el desarrollo de la actividad PYMES en el país.[7]

• Liderazgo insuficientemente preparado: algunos directivos carecen de la visión o los conocimientos necesarios para identificar aplicaciones estratégicas de la IA en sus organizaciones, lo que conduce a implementaciones superficiales o mal enfocadas.

Con todo esto en cuenta, la realidad actual refleja así un panorama de experimentación complejo, lento y en ocasiones fallido, con una marcada brecha entre grandes y pequeñas empresas en capacidades técnicas. Todo ello limita a las PYMES en su ambición de impulsar innovación, eficiencia y rentabilidad. Por ello, para que la inversión en IA se traduzca en valor, las PYMES deben establecer una orientación estratégica clara, identificar con precisión los procesos susceptibles de ser optimizados, seleccionar soluciones tecnológicas que realmente se adapten a sus necesidades y establecer mecanismos para medir el retorno de la inversión.

Pero, antes de profundizar en los ámbitos concretos de aplicación, resulta esencial comprender cómo se mide el ROI en proyectos de IA y cuáles son las expectativas realistas de retorno en diferentes horizontes temporales.

El ROI de la IA

El Retorno de la Inversión (ROI) en un proyecto de inteligencia artificial refleja el valor que una empresa obtiene al aplicar esta tecnología en su día a día. Su cálculo sigue la lógica de cualquier inversión tecnológica: se comparan los beneficios generados con los costes asumidos en herramientas, procesos y adopción digital.

Sin embargo, este retorno no se limita solo a resultados y métricas financieras fácilmente medibles, sino que incluyen impactos estratégicos más amplios e indirectos como la optimización del tiempo de trabajo, la mejora de la experiencia del cliente o de la toma de decisiones. Estos elementos, tradicionalmente excluidos del cálculo del ROI, representan una ganancia tangible en la empresa y, especialmente la PYMES, para adaptarse al mercado, innovar y mantener su competitividad en el largo plazo.

En este sentido, medir el ROI de la IA es más complejo que en otros casos, porque se han de considerar resultados directos e indirectos, [8] y la dificultad de cuantificar beneficios específicos en un entorno comercial tan cambiante e incierto como es el de las tecnologías y modelos de IA.

Por otro lado, aunque la inteligencia artificial se presenta como un motor de transformación empresarial en expansión, la realidad muestra que el ROI suele materializarse en distintas fases, condicionado por el caso de uso, el nivel de madurez digital y la capacidad de adopción de cada organización. Por ello, para las PYMES, que operan con recursos limitados y expectativas de resultados rápidos, este desfase temporal representa un verdadero desafío en cuanto a su implementación.

Concretamente, los proyectos de IA suelen presentar de manera orientativa los siguientes horizontes de retorno:[9]

Pero, ¿por qué la IA no siempre ofrece retorno inmediato en las PYMES?

Los análisis más recientes coinciden en que el principal obstáculo no radica en la fase de experimentación con la IA, sino en su implementación efectiva y sostenible. El MIT identifica una alta tasa de fracaso en proyectos pilotos desvinculados de la estrategia general corporativa, así como a la dificultad de las compañías (en especial las PYMES) de escalar las soluciones en otros flujos de trabajo de la organización.[10] De esta manera, los pilotos suelen quedarse en pruebas enfocadas en la productividad individual o de equipos muy pequeños, sin llegar a transformar los procesos críticos ni generar impacto financiero tangible.

Por otro lado, un informe de EY Consulting subraya que, en 2024, gran parte de las   compañías que implementaron IA en procesos internos no midieron adecuadamente el ROI, un factor que en consecuencia impide justificar nuevas inversiones y limita la continuidad de los proyectos.[11]

Finalmente, entre otros de los factores más frecuentes que explican estas dificultades destacan: [12]

• La ausencia de KPIs tácticos y estratégicos, como en los aplicados en procesos de marketing, que permitan evaluar resultados.
• Los costes ocultos relacionados con la formación de los trabajadores sobre el uso de dichas tecnologías, así como el mantenimiento de estas. En este escenario, las PYMES se enfrentan a una paradoja: su escala y limitaciones financieras incrementan el riesgo de fracaso.

A pesar de ello, el tamaño de las PYMES les permite identificar con rapidez procesos específicos donde la IA puede generar retornos visibles en plazos más cortos. La clave, por tanto, no está en grandes despliegues tecnológicos, sino en aplicar soluciones concretas, adaptadas a las necesidades reales, medibles y sienten las bases para una adopción progresiva y escalable.

Procesos clave en una PYMES que la IA puede optimizar

Gestión administrativa y financiera

La gestión administrativa y financiera, si bien son procesos críticos  que aseguran la salud económica y legal del negocio, constituyen de los mayores “ladrones de tiempo” en las PYMES, ya que abarcan procesos muy demandantes en tiempo y propenso a errores si se hacen manualmente, como la facturación, la conciliación bancaria, la elaboración de informes contables y el cumplimiento de obligaciones fiscales.

Según la CEOE, en 2024, un 43% de los emprendedores consideró los trámites burocráticos un gran problema, y un 38% adicional los señaló como un freno directo para desempeñar con eficiencia su actividad empresarial. [13]

En España, las empresas dedican de media 210 días al año a tareas administrativas, frente a los 120 días de media en Europa, lo que evidencia una carga desproporcionada que genera frustración, ralentiza la productividad y desvía recursos de las actividades estratégicas.[14]

¿Cómo ayuda la IA en administración y finanzas?

Automatizar y optimizar esta área mediante inteligencia artificial permite liberar recursos valiosos que pueden destinarse a actividades estratégicas como ventas o desarrollo de negocio, al mismo tiempo que reduce el riesgo de errores costosos relacionados con sanciones, gestión de caja o incumplimientos regulatorios.

La evidencia demuestra que la automatización puede incrementar la productividad de las PYMES hasta en un 30%, disminuir los errores manuales en torno a un 25% y mejorar la fiabilidad de los datos, ya que los empleados pueden concentrarse en tareas de mayor valor estratégico en lugar de trabajos repetitivos.[15]

En los últimos años han surgido múltiples aplicaciones de IA para simplificar y mejorar las tareas administrativas:

1. PROCESAMIENTO INTELIGENTE DE DOCUMENTOS (IDP)

El procesamiento inteligente de documentos se ha convertido en una herramienta clave para la gestión administrativa y financiera de las PYMES. Basado en tecnologías de inteligencia artificial, combina el aprendizaje automático con el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer, clasificar y organizar información de manera automática, reduciendo la dependencia de tareas manuales y repetitivas.[16]

Esta tecnología permite trabajar tanto con datos estructurados, como bases de datos SQL, hojas de horarios, archivos de Excel o formularios en línea, como con información no estructurada, donde se incluyen correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, documentos escaneados con anotaciones manuscritas, fotografías digitales y otros formatos más complejos.

En la práctica, las PYMES ya están aplicando soluciones de IDP en distintas áreas:

• Procesamiento de facturas: extracción y validación automática de datos clave, lo que reduce tiempos de gestión y disminuye errores humanos.

• Documentación de conformidad: clasificación y almacenamiento seguro de formularios y registros exigidos por la normativa, garantizando trazabilidad y cumplimiento.

• Incorporación de clientes: verificación y archivo automatizado de la documentación necesaria para agilizar los procesos de alta y mejorar la experiencia del cliente.

B. CONTABILIDAD ASISTIDA POR IA

La aplicación de la inteligencia artificial en la contabilidad está transformando la forma en que las PYMES gestionan sus finanzas.[17] Gracias a los algoritmos de aprendizaje automático los procesos rutinarios como la introducción de datos, la categorización de gastos, la conciliación de cuentas o la generación de informes financieros se realizan sin intervención humana.

Asimismo, otro de los principales beneficios es la precisión en el cumplimiento fiscal. Los sistemas de IA se mantienen actualizados con la normativa vigente, detectan incoherencias o gastos no deducibles y ayudan a evitar sanciones por incumplimientos.

El valor de la IA contable se multiplica cuando se combina con Machine Learning y análisis de grandes volúmenes de datos financieros:

• Identificación de tendencias y patrones: la IA permite detectar de forma inmediata oportunidades de crecimiento y anticipar riesgos financieros como fraudes, errores contables o problemas de liquidez. Su capacidad para reconocer anomalías que a un humano podrían pasar desapercibidas convierte esta tecnología en una herramienta clave para la agilidad y competitividad de la PYMES.
• Previsión de ingresos y gastos: a partir del análisis de datos históricos, la IA proyecta escenarios financieros, previsiones de tesorería y presupuestos que facilitan la planificación estratégica y la optimización de recursos. Esto refuerza el control interno y la capacidad de planificación, ya que los descuadres o desviaciones de las cuentas se identifican al instante, sin necesidad de esperar al cierre mensual.

Sin embargo, la tecnología no sustituye al criterio experto. La figura del asesor contable sigue siendo fundamental para interpretar los datos, explicar las implicaciones fiscales, asesorar en decisiones y diseñar estrategias personalizadas que ayuden a cada PYMES a optimizar sus recursos.

C. AUTOMATIZACIÓN DE WORKFLOWS (FLUJOS DE TRABAJO)

 La inteligencia artificial permite integrar múltiples sistemas internos (CRM, ERP, inventarios, facturación) y externos (plataformas de venta, redes sociales) para ejecutar de manera fluida flujos de trabajo complejos sin intervención manual.[18]

En tareas administrativas repetitivas, la combinación de IA con RPA (Robotic Process Automation) hace posible automatizar procesos de principio a fin. Un ejemplo típico es la gestión de facturas: al recibir un correo electrónico con la factura de un proveedor, un bot puede descargar el archivo, leerlo mediante OCR, extraer los datos relevantes, registrarlos en contabilidad, cotejarlos con el pedido correspondiente e incluso preparar la orden de pago para su aprobación.

Además de acelerar procesos, la automatización aporta mayor visibilidad y control. Los dashboards basados en IA muestran el estado de las tareas, los indicadores clave de desempeño (KPIs) y los cuellos de botella en tiempo real, lo que facilita la colaboración entre equipos y asegura el cumplimiento normativo y la protección de los datos.

La claridad en los flujos reduce errores, elimina tareas manuales innecesarias y optimiza costes operativos. De hecho, las empresas que implementan automatización inteligente reportan no solo un ahorro significativo, sino también una mejora sustancial en la calidad del trabajo y en la satisfacción de sus empleados.

Soluciones y proveedores

Holded

Holded es una startup española que mediante una plataforma integral combina facturación, contabilidad, CRM, gestión de proyectos, inventarios y recursos humanos.[19] Su diferencial radica en el uso de inteligencia artificial aplicada a la automatización de procesos críticos, lo que convierte su software en una herramienta estratégica para la eficiencia y el control financiero.

La plataforma permite centralizar la facturación, los pagos y cobros, ofreciendo informes financieros en tiempo real que proporcionan una visión clara y actualizada de la salud del negocio. Una de sus funcionalidades más destacadas es el uso de un lector OCR avanzado, potenciado por IA y revisión humana, que alcanza una precisión cercana al 99,9% en la digitalización de facturas y documentos, facilitando la contabilización automática y reduciendo significativamente los errores humanos.

Esto no solo ahorra tiempo, sino que también minimiza riesgos y libera al equipo para tareas de mayor valor añadido. Además, la plataforma se conecta con aplicaciones externas —plataformas de pago, software de control de tiempo o herramientas de gestión—, permitiendo una gestión unificada y flexible.

Otra aportación clave es su módulo de cash flow avanzado, que utiliza algoritmos de predicción para anticipar necesidades de liquidez, proyectar presupuestos conectados directamente al flujo de caja y simular escenarios hipotéticos. Gracias a estas funciones, las empresas pueden planificar su crecimiento, evaluar riesgos financieros y reaccionar con agilidad ante imprevistos.

Alegra IA

Alegra IA es un software de gestión empresarial, con presencia en España y Latinoamérica, para las PYMES.[20] Esta compañía combina facturación y contabilidad inteligente con un conjunto de funcionalidades potenciadas por inteligencia artificial. Su propuesta se centra en simplificar procesos administrativos, reducir errores y ofrecer una experiencia más ágil y conectada a los equipos de trabajo.

Entre sus capacidades más destacadas está la automatización de cotizaciones y facturación. La IA analiza el historial de clientes y ventas para generar propuestas precisas y competitivas en segundos, eliminando la dependencia de cálculos manuales. En el ámbito de la facturación, Alegra permite crear documentos automáticamente, enviar recordatorios de pago y mantener actualizado el flujo de caja. Una de sus innovaciones diferenciales es la posibilidad de emitir facturas a través de WhatsApp, incluso mediante mensajes de voz: el asistente de Alegra reconoce los datos del cliente y genera la factura en cuestión de segundos.

En la gestión operativa, Alegra ofrece conciliación bancaria asistida por IA, que clasifica y asocia movimientos de extractos de forma automática, acelerando el cierre contable y reduciendo los errores humanos. Además, integra un sistema inteligente de control de inventario capaz de analizar movimientos, detectar patrones y recomendar acciones para optimizar el stock, ayudando a prevenir quiebres y pérdidas.

La plataforma también incorpora un gestor inteligente de tareas para organizar pendientes, un módulo de creación automática de contactos a partir de archivos, y un auditor de seguridad automatizado que identifica riesgos y protege la información crítica de la empresa.

Finalmente, Alegra IA se distingue por sus reportes inteligentes, que permiten visualizar tendencias financieras, anticipar riesgos y detectar oportunidades de crecimiento. Estos informes personalizados convierten los datos contables en información estratégica para la toma de decisiones.

En conjunto, Alegra IA muestra cómo una PYMES puede aprovechar la inteligencia artificial para integrar finanzas y operaciones en un solo ecosistema digital, logrando mayor control, eficiencia y capacidad de respuesta en mercados dinámicos.

Atención al cliente y ventas

La atención al cliente es uno de los pilares de cualquier PYME, ya que constituye la cara visible de la empresa frente al mercado. En sectores de comercio y servicios, brindar un servicio de calidad es lo que permite fidelizar clientes, construir reputación y generar nuevas ventas.

Según un estudio de Khoros, el 83 % de los consumidores afirma sentirse más leal a las marcas que responden y resuelven de forma efectiva sus reclamaciones, lo que demuestra el impacto directo de este ámbito en la sostenibilidad del negocio.[21]

Sin embargo, la atención al cliente y las ventas son un terreno altamente demandante para las PYMES en cuanto a recursos humanos, tecnológicos y financieros. Responder consultas, gestionar reclamaciones, guiar al cliente en su proceso de compra o dar seguimiento a leads requiere una dedicación constante, lo que coloca a muchas PYMES en desventaja frente a grandes compañías con call centers y equipos especializados.

Las PYMES suelen operar con equipos reducidos, presupuestos limitados e infraestructuras tecnológicas menos avanzadas, lo que con frecuencia se traduce en tiempos de respuesta más prolongados. A esta realidad se suma un cambio claro en las expectativas del consumidor, que exige atención inmediata y personalizada a través de múltiples canales como chat, WhatsApp, teléfono o redes sociales. La relevancia de este factor es evidente: el 46% de los clientes espera una respuesta en menos de cuatro horas y un 12% la exige en apenas 15 minutos,[22] lo que incrementa significativamente la presión sobre organizaciones con recursos humanos limitados.

¿Cómo ayuda la IA en la atención al cliente y ventas?

En este escenario, la inteligencia artificial se convierte en un aliado estratégico para las PYMES. La automatización de interacciones permite responder de forma más rápida y eficiente, reduciendo costes sin comprometer la calidad del servicio.

Los beneficios son tangibles para una pequeña y mediana empresa: la integración de IA con herramientas adecuadas pueden reducir hasta en un 30% la carga de trabajo de los equipos de atención al cliente, liberando recursos para tareas de mayor valor añadido y ofreciendo una experiencia de cliente ágil, cercana y escalable.[23]

Algunas de las soluciones más comúnmente aplicadas son:

1. CHATBOTS Y ASISTENTES VIRTUALES 24/7.

Los chatbots impulsados por inteligencia artificial se han convertido en una herramienta esencial para las PYMES que desean ofrecer atención al cliente constante y eficiente. Estos asistentes pueden gestionar conversaciones en múltiples canales —como la página web, WhatsApp u otros— y responder de forma inmediata a preguntas frecuentes, proporcionar información sobre productos o servicios e incluso ejecutar operaciones sencillas como realizar una reserva o dar de alta un servicio.

Para una PYME, esto significa contar con un servicio activo en todo momento, incluso durante la noche o los fines de semana, garantizando que el cliente siempre encuentre una respuesta. Además, los chatbots no solo atienden, sino que también recogen información valiosa del consumidor —como su correo electrónico o sus preferencias— y clasifican la solicitud, derivándola a un agente humano únicamente cuando se trata de un caso complejo. De esta forma, el equipo interno puede concentrarse en tareas de mayor valor añadido, como las ventas proactivas o la resolución de incidencias críticas.

Los beneficios son tangibles: las PYMES que implementan chatbots con IA logran reducir hasta en un 40% los tiempos de espera de los clientes, mejorando la experiencia de usuario y aumentando la capacidad de competir en igualdad de condiciones con empresas de mayor tamaño.[24]

Más allá del soporte al cliente, los chatbots puedenconvertirse en un canal activo de ventas. Gracias a la inteligencia artificial, un chatbot es capaz de recomendar productos de manera personalizada, sugerir complementos (upselling) o gestionar un carrito de compra sencillo, facilitando que la transacción se realice en la misma conversación. En sectores como la restauración o el retail, ya se utilizan bots de WhatsApp que permiten al cliente realizar pedidos guiados por IA, ampliando la capacidad de venta sin necesidad de incorporar más personal dedicado a la toma de pedidos.

Adicionalmente, cuando la empresa dispone de datos de sus clientes —como el historial de compras o la navegación en su web— la IA puede aprovechar esa información para anticipar necesidades y sugerir productos o servicios con alta probabilidad de conversión. Por ejemplo, plataformas de comercio electrónico como Shopify o Amazon ya integran aplicaciones basadas en aprendizaje automático que muestran al comprador mensajes del tipo “otros productos que podrían interesarte”.

Este nivel de personalización tiene un impacto directo en los resultados: incrementa el ticket medio, impulsa las ventas cruzadas y fortalece la relación con el cliente, transformando cada interacción en una oportunidad de negocio.

B. SISTEMAS INTELIGENTES DE CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM) Y SEGUIMIENTO COMERCIAL

La evolución de los sistemas de CRM ha dado paso a herramientas potenciadas por inteligencia artificial, que ya no se limitan a almacenar contactos, sino que actúan como verdaderos copilotos comerciales. Un CRM con IA puede recordar cuándo retomar el contacto con un cliente inactivo, detectar señales de interés o abandono y recomendar el mejor momento para un seguimiento. Además algunos tienen la capacidad de generar borradores de correos electrónicos personalizados y prioriza oportunidades de negocio en función de su probabilidad de conversión.

Plataformas como HubSpot[25] o Salesforce[26] han integrado AI lead scoring o asistentes de IA que analizan las interacciones con clientes(clics, aperturas de correos, visitas web) y sugieren próximos pasos estratégicos, multiplicando la efectividad de los equipos de ventas y marketing. Para una compañía de medio tamaño, esto significa disponer de un apoyo constante que permite ahorrar tiempo en tareas rutinarias y concentrar los recursos humanos en interacciones de mayor valor.

Entre otras funcionalidades clave destacan:

• Análisis de sentimiento, que interpreta el tono de mensajes y conversaciones para ajustar la respuesta adecuada.
• Automatización de flujos de trabajo, reduciendo tareas repetitivas y acelerando procesos.
• Transcripción y resumen de llamadas mediante voz a texto, lo que facilita el seguimiento y evita la pérdida de información crítica.

En conjunto, estas capacidades permiten a las empresas incrementar en un 40% la productividad de los equipos de ventas y reducir hasta un 35% la fuga de clientes. [27]

Soluciones y proveedores

1MillionBot

Un ejemplo destacado en España es 1MillionBot, startup alicantina que ha desarrollado asistentes conversacionales entrenados específicamente para sectores como educación, turismo o servicios.[28] Sus soluciones se focalizan en el servicio al cliente y de ventas en las empresas medianas, entre otro tipo de entidades.

Para ello, han integrado modelos generativos como GPT-4 en chatbots y CRMs. Estas soluciones permiten no solo responder consultas frecuentes, sino también automatizar tareas críticas del ciclo de ventas, generando un retorno de inversión tangible.

Entre las principales aplicaciones prácticas destacan:

Algunas soluciones específicas incluyen:

• Asistentes de ventas personalizados, que recomiendan productos, gestionan carritos o lanzan ofertas en tiempo real.
• Chatbots de encuestas, que permiten conocer mejor al cliente y enriquecer la estrategia empresarial.
• Analítica de sentimientos. En este caso, los algoritmos de IA analizan las reseñas de productos y servicios, comentarios en redes sociales y publicaciones en foros, con el fin de identificar las áreas de mejora y oportunidades de crecimiento.
• Conversores web en bots, modelos de IA que transforman el contenido de una web en un asistente interactivo para mantener conversaciones atractivas con el cliente.

En su conjunto, estas soluciones ofrecen a las PYMES la posibilidad de atender a los clientes de manera rápida, personalizada y escalable, al tiempo que aumentan la conversión y reducen la carga operativa de los equipos humanos.

Inbenta

Inbenta es una compañía con fuerte presencia y clientes en España y América Latina de agentes de atención al cliente basados en inteligencia artificial.[29] En este caso, los agentes de Inbenta están prediseñados y son personalizables, lo que facilita su integración en cualquier organización, incluidas las PYMES.

Su valor diferencial radica en el uso combinado de procesamiento de lenguaje natural, razonamiento simbólico, IA generativa y semántica basada en léxicos, lo que les otorga una interacción fluida, prácticamente indistinguible de la humana con los usuarios. Además, se integran con los sistemas corporativos existentes (CRM, ERP, bases de datos), garantizando una adopción sin fricciones dentro de las organizaciones.

Una de sus principales fortalezas es la IA proactiva, unos agentes integrados en las plataformas de atención al cliente de las compañías para anticipar problemas antes de que se produzcan. A través del análisis de datos automatizados y en tiempo real estos pueden:

• Predecir las necesidades de los clientes.
• Detectar posibles incidencias antes de que escalen.
• Proporcionar soluciones preventivas que refuercen la confianza del cliente.

Otro pilar clave es la hiperpersonalización de la experiencia del usuario. Los agentes de Inbenta analizan y unifican datos mediante PNL para:

• Diseñar interacciones ajustadas a las preferencias individuales.
• Realizar recomendaciones personalizadas en el momento oportuno.

Sage Copilot para equipos de ventas

Sage, compañía de alcance global, ofrece en España un CRM con inteligencia artificial integrada específicamente diseñado para equipos de ventas, denominado Sage Copilot.[30] Este sistema se distingue por su capacidad de transformar notas de voz en información accionable, es decir, a partir de mandar un audio al agente, éste puede registrar los detalles de reuniones o llamadas sin necesidad de intervención manual, reportar visitas, generar eventos o enviar emails a clientes con el resumen de la reunión.

Asimismo, el chatbot se personaliza con los documentos y especificaciones del negocio, admitiendo PDFs, Word y Excel, lo que permite disponer de un asistente inteligente disponible con toda la información de la compañía con disponibilidad 24/7.

En cuanto a la gestión del pipeline y priorización de tareas, Sage Copilot permite visualizar el avance de oportunidades comerciales, geolocalizar clientes y trabajar offline. Responde consultas de los agentes sobre facturación, pedidos y ventas utilizando información del CRM y del ERP conectado, ofreciendo respuestas precisas con tablas y gráficos interactivos, sin necesidad de soporte adicional del backoffice.

Adicionalmente, la plataforma incorpora análisis inteligente de ventas. Entre varias funcionalidades, el agente proporciona un resumen ejecutivo de la actividad de cada cliente, integrando emails, llamadas y datos comerciales en pocas líneas de texto, con toda la información relevante para cerrar ventas. Todo ello se presenta en un dashboard personalizable, que incluye detalles de reuniones, rutas comerciales y contexto de clientes, facilitando la toma de decisiones rápida y fundamentada en IA.

Como último elemento a destacar, para optimizar la movilidad comercial, Sage Copilot sincroniza el calendario del usuario con la aplicación y sugiere la ruta más eficiente para cubrir la cartera de clientes, incrementando el número de cuentas atendidas en menos tiempo.

Marketing y comunicación

El marketing y la comunicación constituyen el motor de crecimiento de la mayoría de negocios, especialmente en comercios y PYMES orientadas al consumidor. Un marketing efectivo no solo atrae clientes y mejora la visibilidad de la marca, sino que también impulsa directamente las ventas. Asimismo, permite a las pequeñas empresas diferenciarse de competidores más grandes, aprovechar canales digitales accesibles y optimizar recursos limitados mediante campañas dirigidas que generan mejores leads y conversiones.

Estudios indican que estrategias de marketing centradas en la promoción pueden incrementar el rendimiento de las PYMES en aproximadamente un 14,4%, mientras que estrategias de marketing de producto pueden mejorar el desempeño hasta en un 72,2%, evidenciando un impacto significativo en la competitividad y crecimiento del negocio.[31]

No obstante, implementar marketing de manera estratégica resulta complejo para las PYMES con recursos limitados. Esta labor implica analizar datos de clientes, segmentar el público, crear contenido atractivo, gestionar redes sociales y optimizar campañas publicitarias, entre otras actividades. En muchos casos, las pequeñas empresas carecen de un departamento de marketing formal, siendo el propio dueño o un empleado multitarea quien asume estas responsabilidades, lo que limita la capacidad de planificar e implementar estrategias efetivas.

Esto es relevante en el contexto español porque la mayoría de las PYMES cuentan con menos de 50 empleados, lo que restringe la disponibilidad de personal especializado y la formalización de departamentos como marketing.

¿Cómo ayuda la IA en los procesos de marketing y comunicación?

La inteligencia artificial (IA) se presenta como un “gran igualador” en marketing, proporcionando a las PYMES herramientas para competir en personalización y eficiencia al nivel de grandes empresas, pero de manera automatizada y accesible.

Para aprovechar plenamente estas capacidades, es necesario que la empresa cuente con un mínimo de datos y presencia digital, como una base de clientes, un sitio web o redes sociales activas, ya que la IA depende de estos insumos para aprender, generar insights y optimizar acciones.

Afortunadamente, la digitalización de las PYMES en España avanza de manera significativa, con casi 3 de cada 4 empresas ya digitalizadas, lo que les permite aprovechar estas tecnologías. Según Indesia, en España, el marketing y la publicidad es el tercer ámbito de la PYME que más se beneficia de la IA, con un impacto superior al 25%.[32]

Algunas de las aplicaciones actuales se dan en los siguientes ámbitos:

1. ANÁLISIS DE DATOS DE CLIENTES Y SEGMENTACIÓN INTELIGENTE.

En muchos casos, las PYMES manejan datos dispersos provenientes de ventas en TPV, interacciones en redes sociales, aperturas de newsletters o tráfico web. Las herramientas de IA permiten unificar y analizar estos datos para descubrir patrones de comportamiento, segmentar clientes en grupos con características similares y extraer insights estratégicos.

La segmentación inteligente generada por IA es dinámica y en tiempo real, adaptando campañas según cambios en el comportamiento del consumidor y condiciones del mercado. Por ejemplo, puede identificar que cierto perfil de cliente compra más a fin de mes o que otro responde mejor a promociones puntuales.

Entre las aplicaciones más destacadas de la IA en este ámbito se incluyen:

• Análisis de datos demográficos, conductuales y psicográficos para crear subgrupos específicos.
• Geo-segmentación avanzada, que va más allá de ciudades o países e incluye micro-regiones y comunidades digitales.
• Análisis predictivo para anticipar comportamientos futuros y priorizar leads con mayor probabilidad de conversión.

Estos insights permiten a las PYMES diseñar campañas publicitarias más focalizadas, automatizar publicaciones en redes sociales y personalizar mensajes y ofertas a nivel individual, aumentando la interacción y la conversión, como por ejemplo en el email marketing.

El impacto económico de esta personalización y segmentación optimizada es significativo. Al dirigir mensajes adecuados a la audiencia correcta, las empresas incrementan el engagement, reducen gastos de marketing innecesarios y potencian los ingresos. Un ejemplo relevante es Midwest Bank Centre, que utilizó agentes digitales de Insait para enviar mensajes de marketing personalizados a 20.000 clientes, logrando una tasa de conversión del 8% y $5 millones en depósitos, evidenciando cómo la IA aplicada a la segmentación y targeting puede generar un retorno sobre la inversión sustancial.[33]

B. GENERACIÓN DE CONTENIDOS (POSTS, NEWSLETTERS, IMÁGENES) ASISTIDO POR IA

La generación de contenidos representa uno de los principales desafíos para las PYMES, ya que mantener un flujo constante de posts en redes sociales, artículos de blog, descripciones de productos o emails de marketing requiere tiempo, recursos y capacidades especializadas que muchas pequeñas empresas no poseen. Según estudios recientes, el 56% de los marketers utiliza IA para videos cortos, el 53% para imágenes y el 42% para videos largos, evidenciando la adopción creciente de estas tecnologías para la creación de contenido.[34]

La inteligencia artificial generativa está transformando este escenario, ofreciendo a las PYMES la posibilidad de producir contenido de calidad profesional sin necesidad de grandes equipos o presupuestos elevados. Herramientas basadas en modelos como GPT-4 permiten generar borradores de textos de marketing, descripciones de productos, slogans e ideas creativas en cuestión de segundos.

La IA también permite crear imágenes y visuales originales sin necesidad de contar con un diseñador, mediante herramientas como DALL-E, facilitando la producción de banners, posts y materiales gráficos personalizados.

Este enfoque democratiza la creatividad visual, pues permite a las PYMES mantener presencia constante y atractiva en múltiples canales digitales.

C. AUTOMATIZACIÓN DE CAMPAÑAS Y PUBLICIDAD PROGRAMÁTICA

Las herramientas de IA permiten optimizar automáticamente los parámetros de las campañas digitales, eliminando la necesidad de supervisión constante y ajustes manuales, lo que resulta especialmente relevante para empresas con recursos limitados.

En plataformas relativamente accesibles a nivel económico y técnico como Google Ads, las campañas tipo Smart o Performance Max utilizan IA para decidir cómo distribuir el presupuesto entre diferentes canales, determinar qué creatividades mostrar a cada segmento de audiencia con el objetivo de maximizar las conversiones.[35] De manera similar, en Meta,[36] las campañas basadas en machine learning de Meta Advantage identifican automáticamente a la audiencia con mayor probabilidad de interacción, ajustando en tiempo real la entrega de anuncios según comportamiento y preferencias del usuario, entre otras funcionalidades de planificación.

Además, la IA permite determinar el mejor momento para enviar comunicaciones o publicar en redes sociales, analizando cuándo el público objetivo se encuentra más activo, y ejecutar estas acciones de manera automática y programada.

Soluciones y proveedores

Canva AI

Canva AI es la versión potenciada por inteligencia artificial de la conocida plataforma de creación de contenidos visuales. Disponible en español y 100% online, permite a las empresas a visualizar ideas, generar textos atractivos y transformar conceptos en diseños editables.[37] Aunque no está específicamente dirigida a PYMES, su orientación al negocio, uso sin necesidad de conocimiento técnico en diseño y bajo coste (36 € al mes) la convierten en una herramienta especialmente útil para este segmento.

Entre sus funcionalidades más relevantes para PYMES se incluyen:

• Generación de imágenes y elementos visuales. Utilizando la tecnología Dream Lab, solo es necesario subir una foto de referencia para conseguir un resultado. Tras ello, el usuario puede ajustar los parámetros mediante indicaciones de IA.
• Creación rápida de documentos. Con la tecnología de Escritura Mágica, el usuario puede generar contenidos a partir de descripciones en un chat o extraer información de documentos existentes para planificar y agilizar lluvias de ideas.
• Editor de vídeo AI online: tras la subida de clips e imágenes en la plataforma, está funcionalidad crea vídeos cortos y compartibles en distintos formatos.
• Generador de código con IA. Gracias a un prompt, esta solución permite crear experiencias interactivas para sitios web, presentaciones o documentos, integrando funcionalidades avanzadas sin necesidad de saber de programación.

En conjunto, Canva AI ofrece un asistente virtual dentro de la plataforma web para cubrir dudas y necesidades clave en cuestión a cómo producir de forma rápida contenido visual y textual de calidad, cómo optimizar los recursos y facilitar la planificación de las campañas de marketing digital sin necesidad de contratar diseñadores, redactores o programadores especializados.

Narrativa

Narrativa Navigator es una plataforma de IA generativa sin código, disponible en español, que permite a las organizaciones automatizar la creación de contenidos complejos y de gran volumen.[38] Para las PYMES, esta herramienta aborda una necesidade clave: generar contenidos materiales de marketing y ventas de manera eficiente sin depender de equipos grandes y/o especializados.

En este sentido, la plataforma transforma datos estructurados, que se le proporcionan previamente, en contenidos dinámicos, incluyendo mensajes personalizados, descripciones de productos, materiales de campaña y comunicaciones alineadas con la marca, facilitando que incluso empresas pequeñas puedan mantener una presencia digital profesional y constante.

Por ejemplo, el usuario puede proporcionar una serie de inputs y obtener los siguientes resultados:

• Input: NBA Store – 20% DE DESCUENTO
• Salida: Usa este código de descuento de la NBA Store y obtén un 20% de descuento en tus pedidos.
• Input: Photobook UK – 50% de descuento al gastar £50
• Salida: Obtén un 50% de descuento en pedidos superiores a £50 usando este código de descuento de Photobook UK.

Además, la plataforma incorpora herramientas específicas que automatizan tareas complejas, como la creación de narrativas, informes o procesos de redacción regulatoria, siguiendo una dinámica parecida a la anterior. Esto también puede ayudar a las PYMES a cumplir estándares de comunicación y aplicables a cualquier industria, algo tradicionalmente reservado a empresas más grandes.

Operaciones y logística

Las operaciones y logística constituyen un área crítica para la sostenibilidad y competitividad de las PYMES, ya que concentran procesos que impactan de forma directa en la rentabilidad y el nivel de servicio al cliente. En empresas comerciales, esta función se traduce en:

• Control de stock
• Pedidos a proveedores
• Almacenaje y distribución al cliente final.

En compañías industriales o artesanales, incluye

• Programación de la producción
• Control de calidad
• Mantenimiento de la maquinaria

Todos ellos procesos cuya eficiencia determina la capacidad de responder a la demanda sin generar sobrecostes.

Las ineficiencias que se producen en este campo impactan en los márgenes y explican parte de la fragilidad económica de muchas PYMES, que se ven obligadas a reducir beneficios o incluso cesar su actividad ante un inconveniente mayor. Los expertos señalan que una mejora en la gestión logística puede reducir las pérdidas operativas entre un 10% y un 20%, lo que repercute positivamente en la viabilidad de la empresa. [39]

¿Cómo ayuda la IA en las operaciones y logística?

La aplicación de inteligencia artificial en operaciones y logística ofrece a las PYMES beneficios directos y medibles. Su mayor aporte se refleja en la reducción de costes operativos, optimizando inventarios —con mejoras de hasta un 40 % en errores e incongruencias—, rutas de transporte —con ahorros económicos cercanos al 25 %— y mejoras en los procesos de almacenamiento —con una eficiencia un 30–50 % superior—. Estos ajustes permiten eliminar gastos innecesarios y generar ahorros visibles en pocos meses. [40]

También mejora el nivel de servicio al cliente. La precisión de entrega aumenta hasta un 95 % de entregas a tiempo, frente al 85 % tradicional, lo que se traduce en mayor satisfacción y fidelidad.[41] A ello se suma una toma de decisiones más rigurosa y con menos incertidumbre, gracias a predicciones basadas en datos que anticipan la demanda y permiten reaccionar con antelación.

Algunas de las aplicaciones más comunes en esta esfera son las siguientes:

1. PREDICCIÓN DE DEMANDA Y GESTIÓN DE INVENTARIOS

La predicción de demanda y la gestión inteligente de inventarios representan una de las aplicaciones más valiosas de la inteligencia artificial para las PYMES comerciales o de distribución. A través de algoritmos de machine learning, es posible analizar ventas históricas, tendencias de mercado, patrones de estacionalidad e incluso variables externas como el clima o la celebración de eventos, con el fin de anticipar con precisión la demanda futura de productos.

Este enfoque permite a la empresa disponer del stock adecuado en cada periodo, evitando tanto la rotura de inventario, que deriva en pérdidas de ventas y clientes insatisfechos, como el exceso de existencias, que inmoviliza capital y puede terminar en productos obsoletos.[42]

B. OPTIMIZACIÓN DE RUTAS Y LOGÍSTICA DE DISTRIBUCIÓN Y SUMINISTRO

Para las PYMES que realizan reparto de mercancías —como tiendas online con entregas locales o empresas de distribución—, la inteligencia artificial aporta un valor diferencial mediante algoritmos de ruteo óptimo. Estas soluciones calculan la ruta más eficiente a partir de múltiples variables: direcciones de entrega, tráfico, ventanas horarias de clientes o incluso restricciones de acceso en determinadas zonas. Herramientas como Route4Me, planificador de rutas de última milla, o OptimoRoute, permiten a las empresas reducir sus costes de transporte hasta un 15 % y mejorar los tiempos de entrega en torno a un 20 %.[43]

En la práctica, esto se traduce en mayor eficiencia y satisfacción del cliente. Por ejemplo, la IA en este sentido se puede aplicar sobre una empresa de reparto de comida para optimizar diariamente las rutas de sus motoristas, logrando entregar más pedidos en menos tiempo y con menor consumo de combustible. Del mismo modo, un comercio minorista con servicio a domicilio obtiene ahorros directos y clientes más satisfechos gracias a la puntualidad y fiabilidad de las entregas.

C. CONTROL DE CALIDAD AUTOMATIZADO Y MANTENIMIENTO PREDICTIVO

El control de calidad automatizado y el mantenimiento predictivo se han convertido en dos de los ámbitos donde la inteligencia artificial está teniendo mayor impacto en las PYMES. La visión artificial con IA permite inspeccionar productos con una precisión superior a la del ojo humano. Un ejemplo ilustrativo es el de una PYMES dedicada al envasado de frutas, que puede integrar cámaras con IA[44] para detectar piezas dañadas en tiempo real y garantizar la consistencia del producto final sin depender de revisiones manuales.

La relevancia de esta capacidad es notable: muchas organizaciones destinan entre un 15 % y un 20 % de sus ingresos por ventas a costes relacionados con la calidad, y en algunos casos esta cifra alcanza hasta el 40 % del total de las operaciones.[45] Identificar defectos antes de que el producto llegue al mercado, e incluso anticiparse a su aparición, permite reducir desperdicios, evitar retrabajos, ahorrar tiempo y mejorar la rentabilidad.

De igual modo, las PYMES industriales que dependen de maquinaria encuentran en la IA un aliado clave. A través del análisis de datos procedentes de sensores IoT o de historiales de averías, la IA puede predecir cuándo una máquina requerirá mantenimiento o es probable que falle, lo que permite actuar de forma preventiva.

Así se evitan averías inesperadas que pueden detener la producción y generar pérdidas económicas significativas. Lo que antes estaba reservado a grandes fábricas, hoy resulta accesible incluso para un taller, que puede instalar sensores básicos y usar IA para detectar vibraciones o consumos eléctricos anómalos.

Soluciones y proveedores

Routal

Routal, una startup de Barcelona, se presenta como un proveedor especializado en la optimización de rutas mediante inteligencia artificial, dirigido a empresas que buscan eficiencia logística y reducción de costes en sus operaciones de reparto.[46] Su plataforma permite planificar y monitorizar rutas en tiempo real, lo que se traduce en entregas más rápidas, precisas y predecibles.

La solución ofrece también localización instantánea de vehículos, alertas en tiempo real ante incidencias y notificaciones automáticas a los clientes mediante email o SMS, asegurando control sobre la puntualidad y la fiabilidad de las entregas.

Además, la plataforma centraliza métricas operativas, estadísticas detalladas de conductores y datos históricos de rutas, permitiendo analizar el rendimiento de manera objetiva, identificar áreas de mejora y respaldar decisiones estratégicas basadas en evidencia.

Según sus datos, es posible reducir hasta un 80 % el tiempo dedicado al ruteo y disminuir los costes de transporte alrededor de un 30 % gracias a la integración de IA en estas funcionalidades.

El valor de Routal se refuerza con casos de uso en empresas consolidadas como Urban, Nacex y Suez, demostrando que su sistema es escalable y aplicable a operaciones de distinta magnitud. Para las PYMES, la herramienta ofrece la posibilidad de profesionalizar la logística, reducir costes operativos y mejorar la experiencia del cliente mediante un control exhaustivo de sus procesos de reparto.

SlimStock

SlimStock es un sofware español de detección de demanda entre las empresas de logística. Su plataforma Slim4, de origen español, combina modelos de machine learning con técnicas estadísticas tradicionales, para generar escenarios probabilísticos que van más allá de estimaciones lineales, lo que incrementa la fiabilidad de la planificación y la rapidez de respuesta ante cambios del mercado.[47]

La propuesta de valor reside en el aprendizaje automático de los datos históricos para cruzar esta información con las señales de demanda. A través de ello, se pueden detectarpatrones incipientes de consumo, adaptarse a ciclos de estacionalidad y anticiparse a disrupciones en la cadena de suministro.

Esta capacidad proporciona a las PYMES una ventaja diferencial:

• Reducir riesgos de obsolescencia
• Gestionar la complejidad derivada de la multicanalidad
• Optimizar los niveles de inventario.

Adicionalmente se integra con sistemas ERP existentes, lo que convierte la adaptación de la herramienta predictiva en un coste bajo de implementación.

Este enfoque sitúa a SlimStock como una solución que no solo optimiza operaciones, sino que eleva la resiliencia organizativa frente a un entorno volátil. La adopción ya probada en más de 1.500 empresas —entre ellas marcas de referencia como Desigual o CocaCola Andina— confirma la escalabilidad de la solución.

Fuente: SlimStock

Recursos humanos (RRHH)

La gestión de los recursos humanos representa uno de los mayores retos para las pequeñas y medianas empresas. Tareas como la selección de personal, administración de nóminas, cumplimiento normativo, programación de turnos o cribado de candidatos absorben una gran cantidad de tiempo y recursos.

En muchos casos, las PYMES dependen de una mezcla de proveedores y herramientas desconectadas para gestionar estos procesos. Este “mosaico” genera duplicación de esfuerzos, falta de visibilidad e ineficiencias en el flujo de trabajo, restando agilidad a los procesos de RRHH.

A ello se suma el gran desafío de la atracción y retención del talento. La imposibilidad de competir con grandes empresas en materia de salarios, beneficios o employer branding provoca una alta rotación y serias dificultades para cubrir vacantes. El 54% de las PYMES reconoce problemas para captar talento, y un 39% admite que esta dificultad ha aumentado en los últimos años. La situación es especialmente crítica en sectores técnicos y en regiones con baja movilidad laboral, donde la escasez de perfiles especializados limita las opciones de contratación. [48]

Las consecuencias son significativas: una rotación elevada puede reducir la rentabilidad hasta en un 33%, mientras que cubrir una vacante puede requerir 16 semanas de media. Estas cifras se sitúan por encima de los umbrales que los expertos consideran de alto riesgo para la continuidad y el rendimiento empresarial.

¿Cómo ayuda la IA en las tareas de Recursos Humanos?

La gestión del talento es un pilar esencial en el funcionamiento de las PYMES y la IA está transformando las dinámicas más tradicionales. Según un estudio, en 2024, aquellasque utilizaron analítica  inteligente en los procesos de gestión de recursos humanos reportaron mejoras en la experiencia del empleado: hasta un 75% de aumento en el compromiso entre los empleados  y la empresa, y un 31% de reducción en la rotación voluntaria. [49]

Este impacto, se ve complementado con la integración de estas tecnologías en dos de las áreas más importantes dentro de un departamento de recursos humanos:

1. RECLUTAMIENTO INTELIGENTE

Los algoritmos de machine learning analizan grandes volúmenes de información para detectar a los candidatos más adecuados, incluso aquellos que podrían pasar inadvertidos con métodos tradicionales. [50]Al centrarse en habilidades y cualificaciones de los CVs, la IA ayuda a reducir los sesgos inconscientes que provocan este fallo, reforzando así la objetividad de las decisiones de selección.

Concretamente, en España en 2024, el 39% de las empresas que ya utilizaban la IA en recursos humanos, implementaron el cribado automático de currículos y el emparejamiento de perfiles con requisitos de puestos respectivamente. [51]

Otras de las aplicaciones más habituales son los chatbots especializados en selección, que actúan como asistentes virtuales internos. En este caso, los agentes de recursos humanos pueden realizar preguntas clave (por ejemplo, sobre titulaciones específicas) a la herramienta y ésta posteriormente ordena los perfiles según parámetros predefinidos. Asimismo, de cara a un uso externo, los chatbots o asistentes virtuales ofrecen una experiencia más fluida, ya que pueden guiar al candidato en el proceso de aplicación al resolver dudas frecuentes, entre otras funcionalidades. Asimismo, recopilan información relevante para los reclutadores, para que pueda ser usada posteriormente.

Un caso ilustrativo de esta última aplicación es el de Brother International, que implantó un asistente virtual de reclutamiento impulsado por IA. En apenas tres semanas logró un incremento del 140% en solicitudes completadas, una reducción del 25% en el tiempo necesario para cubrir vacantes y un crecimiento del 45% en el tráfico del portal de empleo, donde los candidatos regresaban para explorar nuevas oportunidades.[52]

B. ONBOARDING AUTOMATIZADO

La inteligencia artificial permite a su vez diseñar itinerarios de bienvenida y formación personalizados, adaptados al perfil, experiencia y ritmo de aprendizaje de cada nuevo empleado. Este enfoque acelera la adaptación y mejora la productividad desde los primeros días.

Según Deloitte, el 68 % de las empresas que han implantado asistentes virtuales en procesos de onboarding han logrado reducir en un 50 % las consultas repetitivas al área de Recursos Humanos durante el primer mes, manteniendo además un seguimiento continuo y sistemático del proceso.[53]

Los programas de onboarding basados en IA también incrementan la tasa de finalización de los procesos de bienvenida hasta un 85 %, frente al 60 % registrado en métodos tradicionales, mejorando tanto la experiencia del empleado como su compromiso inicial.

Soluciones y proveedores

Workable

Workable se presenta como una plataforma digital de software especializada en la gestión de talento, con cobertura en Europa.[54] Esta entidad integra inteligencia artificial para optimizar los procesos de Recursos Humanos, ofreciendo soluciones desde la publicación de ofertas hasta la selección y contratación de candidatos, entre otras funcionalidades dentro de su CRM de talento.

La plataforma permite a las empresas alcanzar millones de candidatos con un solo clic, mediante su red de publicación en portales de empleo y redes sociales en más de 100 países. Gracias a algoritmos de IA, Workable genera recomendaciones de candidatos calificadas a partir de más de 400 millones de perfiles, incluyendo la identificación de talento pasivo y la creación automática de correos personalizados para contacto directo.

En la fase de selección, la IA facilita el análisis de currículos y entrevistas en video, permitiendo evaluar candidatos a gran escala de forma rápida y precisa. Asimismo, la plataforma ofrece herramientas para crear contenido de manera automática, incluyendo descripciones de puestos específicas para cada rol, preguntas de entrevista adaptadas a la industria y correos personalizados que aumentan las tasas de respuesta de los candidatos.

El proceso de sourcing y matching también se beneficia de la inteligencia artificial: Workable identifica candidatos pasivos adecuados, resurge perfiles previamente evaluados y aplica segmentación inteligente en redes sociales para mostrar las ofertas a los mejores candidatos. La herramienta permite emparejar habilidades y experiencia de manera semántica, acelerando la selección y aumentando la precisión en la evaluación de perfiles.

Así como en la automatización de tareas, la plataforma ofrece un asistente de IA que proporciona insights y recomendaciones estratégicas para el equipo de RR. HH.

Lenna AI

Lenna AI se presenta como una solución de IA agentica destinada a transformar la gestión de múltiples áreas operativas dentro de una compañía, especialmente destaca su IA aplicada a  Recursos Humanos.[55] Su propuesta en este caso se centra en automatizar tareas rutinarias y responder consultas de empleados de manera eficiente con tan sólo contactar con ella a través de mensajes por la plataforma.

La plataforma es omnicanal, es decir, centraliza toda la información en un espacio, permitiendo a los empleados resolver cuestiones relacionadas con gestión de tiempo y asistencia, nóminas, registros de empleados, reclamaciones y reembolsos, beneficios, onboarding, desempeño y offboarding. Este enfoque reduce la carga administrativa y mejora la accesibilidad de la información para los colaboradores.

Lenna AI se integra fácilmente con sistemas existentes de Recursos Humanos, como HRMS o software de nóminas, lo que permite automatizar procesos cotidianos —recordatorios, monitorización de tareas, generación de reportes— y garantizar una entrega de servicios de RR. HH. más rápida, consistente y confiable.

Soporte legal y compliance

La gestión legal y de cumplimiento normativo en las PYMES constituye un área crítica, aunque muchas veces poco visible, cuyo impacto se refleja directamente en la seguridad jurídica y la continuidad del negocio. Incluye asegurar el cumplimiento de leyes y regulaciones en ámbitos laborales, fiscales, protección de datos, sectoriales, así como la gestión de contratos con proveedores, clientes y empleados, la protección de propiedad intelectual y de marca, entre otros aspectos.

A diferencia de las grandes empresas, que disponen de departamentos legales internos o asesoría jurídica permanente, las PYMES dependen con frecuencia de asesores externos puntuales o del propio gerente para revisar contratos y mantenerse al día con los cambios normativos. Esta configuración incrementa el riesgo de errores y vulnerabilidades legales, que pueden manifestarse en el desconocimiento de cambios legislativos, contratos mal redactados, incumplimiento de regulaciones o incluso sanciones económicas.

Esto es especialmente relevante teniendo en cuenta que en 2025 se están produciendo numerosos cambios regulatorios que impactan sobre la actividad de las PYMES. Ejemplos de ello son la trasposición de directivas europeas como la propuesta de Directiva BEFIT (Business in Europe: Framework for Income Taxation), el desarrollo de proyectos de ley en el ámbito del Impuesto de Sociedades, o la modificación de la Ley Crea y Crece para regular aspectos vinculados a la protección de datos, entre otros. En este contexto, la incorporación de herramientas de inteligencia artificial en compliance legal puede marcar la diferencia entre operar con seguridad o exponerse a riesgos que comprometan la viabilidad del negocio.[56]

¿Cómo ayuda la IA en el soporte legal de las PYMES?

1. GENERACIÓN Y REVISIÓN AUTOMATIZADA DE CONTRATOS

La aplicación de la inteligencia artificial en el ámbito contractual permite automatizar y optimizar todas las fases del ciclo de vida de los contratos, desde la creación inicial hasta la validación final y la auditoría.

En la etapa de redacción, la tecnología genera contratos personalizados a partir de plantillas y cláusulas predefinidas, garantizando la alineación con las políticas internas de la organización y con las normativas legales vigentes.

Durante la revisión y negociación, la IA identifica de forma automática cláusulas críticas, fechas relevantes, importes, vencimientos y posibles desviaciones o disposiciones no estándar. Esta capacidad se complementa con la elaboración de resúmenes ejecutivos y fichas de síntesis, lo que facilita un análisis rápido y detallado por parte de los equipos legales y de compliance.

En la fase de validación y firma, los flujos automatizados permiten la colaboración en línea entre las partes involucradas, eliminando el uso de papel y reduciendo la dependencia de intercambios extensos de correos electrónicos.

El impacto en eficiencia operativa resulta significativo: mientras que la revisión manual de un contrato requiere en promedio 92 minutos, la IA puede completar el mismo proceso en aproximadamente 26 segundos, asegurando mayor agilidad, precisión y reducción de riesgos.[57]

B. DETECCIÓN DE FRAUDE

La inteligencia artificial aplicada a la ciberseguridad y la gestión de riesgos internos permite identificar comportamientos anómalos que podrían derivar en fraudes o ataques, incluso en organizaciones con estructuras reducidas como las PYMES.

Entre sus aplicaciones destacan la detección de facturas duplicadas que pueden evidenciar un posible fraude interno, o la identificación de intentos de phishing en correos electrónicos corporativos. Estas capacidades se basan en el entrenamiento de modelos de IA que aprenden el patrón normal de comportamiento de la red y los sistemas de la empresa, de manera que cualquier desviación es señalada como potencial riesgo.

Herramientas especializadas como CrowdStrike, inicialmente diseñadas para grandes corporaciones, cuentan hoy con versiones adaptadas a PYMES que ofrecen protección en tiempo real y una capa adicional de defensa frente a ciberataques gracias a la aplicación de IA.

El impacto de estas soluciones es notable: un informe de IBM Security concluyó en 2023 que el uso de IA y automatización reduce en promedio en 108 días el ciclo de vida de una brecha de seguridad, lo que significa detectar y contener ataques más de tres meses antes en comparación con organizaciones que no emplean estas tecnologías.[58]

C. COMPLIANCE Y VIGILANCIA REGULATORIA

Los sistemas de IA no solo identifican modificaciones legales, sino que las filtran y adaptan al contexto específico de cada sector, generando alertas relevantes y recomendaciones prácticas que guían la actualización de políticas internas y la toma de decisiones estratégicas.

Las herramientas más avanzadas incorporan análisis predictivo, lo que les permite anticipar riesgos regulatorios y evaluar los impactos potenciales de nuevas normativas antes de su entrada en vigor oficial. Este enfoque proactivo fortalece la capacidad de adaptación de la PYMES, minimizando la exposición a riesgos derivados de cambios legislativos repentinos.

Este factor cobra especial relevancia si se considera que las sanciones por incumplimiento normativo pueden alcanzar hasta el 7% del volumen de negocio anual de una PYMES, lo que convierte a estas soluciones en una herramienta estratégica para la sostenibilidad económica empresarial.[59]

Soluciones y proveedores

Bigle

Bigle es una empresa española con presencia en Barcelona y Madrid, que ha desarrollado un agente de inteligencia artificial especializado en el ámbito jurídico, llamado Libra.[60] Este modelo aprovecha las capacidades de la IA generativa y discriminativa para que las organizaciones gestionen sus documentos y puedan llevar a cabo ciertos procesos legales de manera autónoma.

Fuente: Bigle

Concretamente, la propuesta de valor se centra en 5 áreas clave donde actúan los algoritmos de IA:

• Sumarización: genera tras la subida de documentos legalers resúmenes ejecutivos que facilitan la lectura y el análisis. Identifica aspectos clave como objeto, plazos, obligaciones de las partes o condiciones de resolución.

• Legal Chatbot (Q&A): responde a consultas jurídicas específicas, acelerando la revisión documental y permitiendo aclarar contingencias como delegación de obligaciones, mecanismos de resolución de disputas o condiciones de ejecución.
• Generación de cláusulas y contratos: redacta contenido legal, tras la introducción de un prompt, adaptado a cada contexto, desde cláusulas de confidencialidad hasta limitaciones de competencia, con un estilo consistente y profesional.
• Traducción multilingüe: interpreta y traduce terminología jurídica de documentos provistos en más de 20 idiomas  (español, francés, inglés, italiano, alemán, portugués, griego, danés, sueco…), lo que facilita la expansión internacional y el entendimiento entre diferentes jurisdicciones.
• IA discriminativa: los modelos de IA extraen metadatos y entidades clave de los contratos de manera automatizada —como fechas críticas, partes implicadas, ley aplicable o cláusulas relevantes—, lo que mejora la trazabilidad y la eficiencia en la gestión documental.

Entre varios de los clientes que han potenciado su área legal, se encuentra la multinacional de ingeniería Grupo Azvi, el despacho de abogados Solà Galvé o la aseguradora Santalucía.

Conclusiones

La inteligencia artificial representa cada vez más en el negocio de las PYMES una palanca de eficiencia y competitividad. Sin embargo, los datos de informes globales muestran que su rentabilidad no reside en una adopción indiscriminada, sino en la identificación de tareas de alto volumen y baja complejidad, donde la automatización puede generar beneficios inmediatos en términos de ahorro de costes, reducción de errores y liberación de recursos humanos para actividades estratégicas.

La experiencia establece que el éxito de la implantación se asocia a un enfoque gradual: iniciar con proyectos piloto de alcance limitado, medir resultados con indicadores definidos desde el inicio y escalar progresivamente aquellas soluciones que muestran mayor retorno.

En este contexto, la adopción de la inteligencia artificial en una PYME no debería verse como un salto abrupto, sino como un proceso progresivo y estructurado. Para maximizar su impacto, conviene seguir una serie de pasos sencillos pero decisivos:

1. Definir objetivos claros: antes de pensar en herramientas, hay que identificar qué procesos necesitan optimización, ya sea ahorrar tiempo en tareas administrativas, mejorar las ventas o captar talento de forma más eficiente.
2. Empezar en pequeño con proyectos piloto permiten probar el valor real de la IA en un área concreta, aprender con rapidez y reducir riesgos antes de escalar.
3. Fijar indicadores claros de productividad, ahorro o satisfacción ayuda a comprobar si la inversión aporta beneficios tangibles y cuándo se alcanza el retorno esperado, así como se deberán de tener en cuenta otros resultados a nivel cualitativo durante el proceso.
4. Elegir soluciones accesibles a nivel técnico: optar por plataformas SaaS o low-code simplifica la implementación y evita costes excesivos en infraestructura además de contratar talento técnico muy  especializado.
5. Impulsar la adopción interna: la tecnología solo funciona si el equipo la utiliza. Formar, comunicar y facilitar su uso es esencial para que la IA se convierta en un aliado del día a día, no como una herramienta de uso puntual e individual.
6. Apoyarse en socios especializados: colaborar con proveedores que entiendan las necesidades de una PYME garantiza soporte y experiencia, acelerando la curva de aprendizaje y reduciendo errores.

La aplicación de estas prácticas puede convertirse a largo plazo en una ventaja competitiva. La clave está en avanzar de forma realista, fijando metas medibles y asegurando que cada paso aporte valor directo al negocio antes de escalar la siguiente iniciativa. De este modo, las PYMES no solo optimizan su presente, sino que también se preparan para competir con solidez en el futuro digital que ya está en marcha.

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[1] MIT. The GenAI Divide. State of AI in business 2025. Agosto 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://atlastecnologico.com/storage/2025/08/MIT.pdf

[2] EY CONSULTING. Why agentic AI is a revolution stuck in an evolution. Septiembre 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.ey.com/en_us/insights/emerging-technologies/pulse-ai-survey

[3] MINISTERIO DE INDUSTRIA Y TURISMO. Cifras PYMES. Marzo 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://iPYMES.org/Publicaciones/Cifras%20PYMES/CifrasPYMES-marzo2025.pdf

[4] INDESIA. Barómetro de adopción de la Inteligencia Artificial en las PYMES españolas. 2025 [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.indesia.org/indesia-publica-el-informe-barometro-de-adopcion-de-la-ia-en-las-PYMES-espanolas-2025/

[5] REVIEW JOURNAL OF SOCIAL PSYCHOLOGY & SOCIAL WORKS. The Challenges and Limitations of Artificial Intelligence Adoption in Small and Medium-Sized Enterprises. Febrero 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/388674861_The_Challenges_and_Limitations_of_Artificial_Intelligence_Adoption_in_Small_and_Medium-Sized_Enterprises

[6] SAGE. Small Business, Big Opportunities. Diciembre 2024. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.sage.com/es-es/blog/como-las-PYMES-espanolas-estan-confiando-en-su-exito/

[7] CEOE. El emprendimiento en España. 2024. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.ceoe.es/sites/ceoe-corporativo/files/content/file/2024/07/04/110/estudio_emprendimiento_espana_2024.pdf

[8] SAND TECHNOLOGIES. From Investment to Impact: A Practical Guide to Measuring AI ROI. Enero 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.sandtech.com/insight/a-practical-guide-to-measuring-ai-roi/

[9] RED PILL LABS. Measuring AI: ROI Metrics That Matter. Agosto 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.redpilllabs.com/blog/measuring-ai-metrics-that-matter

[10] MIT. The GenAI Divide. State of AI in business 2025. Agosto 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://atlastecnologico.com/storage/2025/08/MIT.pdf

[11] EY CONSULTING. Las 10 principales oportunidades para las empresas tecnológicas en 2024. 2024. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.ey.com/es_cl/insights/tmt/top-10-opportunities-for-technology-companies-in-2024

[12] IBM. How to maximize ROI on AI in 2025. Julio 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.ibm.com/think/insights/ai-roi

[13] CEOE. El emprendimiento en España. 2024. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.ceoe.es/sites/ceoe-corporativo/files/content/file/2024/07/04/110/estudio_emprendimiento_espana_2024.pdf

[14] SAGE. ¿Por qué perdemos tanto tiempo en tareas administrativas? [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.sage.com/es-es/blog/porque-perdemos-tanto-tiempo-tareas-administrativas/

[15] INTERNATIONAL JOURNAL OF ENTREPRENEURSHIP. The Role of Technology and Automation in Streamlining Business Processes and Productivity for SMEs. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/385268633_The_Role_of_Technology_and_Automation_in_Streamlining_Business_Processes_and_Productivity_for_SMEs

[16] ISDI DIGITAL TALENT GROUP. Procesamiento Inteligente de Documentos con Inteligencia Artificial (IA): Eficiencia y precisión empresarial. Marzo 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.isdi.education/es/blog/procesamiento-inteligente-de-documentos-con-ia

[17] DOCUWARE. Inteligencia Artificial aplicada a la contabilidad. Febrero 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://start.docuware.com/es/blog/inteligencia-artificial-aplicada-a-la-contabilidad

[18] SMARTFLOW. What Are The Top Benefits To Workflow Automation?. Abril 2025 [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.smartflow.ie/post/what-are-the-top-benefits-to-workflow-automation#improved-workflow-transparency

[19] HOLDED. Página web. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.holded.com/es

[20] ALEGRA IA. Página web – Contabilidad Inteligente para PYMES y contadores. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.alegra.com/rdominicana/ia/

[21] KHOROS. Getting to know your customers. 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://khoros.com/resources/forrester-report-getting-to-know-your-customers

[22] ZENDESK. Tiempo de respuesta al cliente: qué es y cómo medir. 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.zendesk.com.mx/blog/tiempo-de-respuesta/

[23] TELLIX AI INSTITUTE. The Impact of AI on Small and Medium Enterprises (SMEs). Abril 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://tellix.ai/the-impact-of-ai-on-small-and-medium-enterprises-smes/  

[24] TELLIX AI INSTITUTE. The Impact of AI on Small and Medium Enterprises (SMEs). Abril 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://tellix.ai/the-impact-of-ai-on-small-and-medium-enterprises-smes/

[25] HUBSPOT. Página web – Powerful AI, effortlessly simple. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.hubspot.com/products/artificial-intelligence

[26] SALESFORCE. Página web – Inteligencia artificial de Salesforce. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.salesforce.com/es/artificial-intelligence/

[27] BPS BUSINESS PUBLICATIONS. Informe Introducir la IA en el CRM aumenta hasta un 40% la productividad. Septiembre 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.computing.es/inteligencia-artificial/introducir-la-ia-en-el-crm-aumenta-hasta-un-40-la-productividad/

[28] 1MILLIONBOT. Página web – Soluciones específicas para empresas. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://1millionbot.com/menu-soluciones/

[29] INBENTA. Página web – Agente de Atención al Cliente. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en:  https://www.inbenta.com/es/ai-agents/customer-agent/

[30] SAGE SALES MANAGEMENT. Página web – Sage Copilot. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.forcemanager.com/es/sage-copilot/

[31]    INTERNATIONAL JOURNAL OF RESEARCH AND REVIEW. Marketing Strategies and Performance of Small and Medium Scale Enterprises (SMEs) in Ikare Akoko Ondo State. Octubre 2024. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.ijrrjournal.com/IJRR_Vol.11_Issue.10_Oct2024/IJRR45.pdf

[32] INDESIA. Barómetro de adopción de la Inteligencia Artificial en las PYMES españolas. 2025 [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.indesia.org/indesia-publica-el-informe-barometro-de-adopcion-de-la-ia-en-las-PYMES-espanolas-2025/

[33] INSAIT. Using AI to Optimize Customer Segmentation and Targeting. Octubre 2024. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://insait.io/2024/10/28/using-ai-to-optimize-customer-segmentation-and-targeting/

[34] ENGAGE CODERS. The Role of AI in Content Marketing for Startups and Small Businesses in 2025. Julio 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.engagecoders.com/the-role-of-ai-in-content-marketing-for-startups-and-small-businesses-in-2025/

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[36] META. Presentamos el AI Sandbox para anunciantes y ampliamos nuestra suite Meta Advantage. Mayo 2023. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.facebook.com/business/news/presentamos-el-ai-sandbox-para-anunciantes-y-ampliamos-nuestra-suite-meta-advantage/

[37] CANVA. Página web – Di “Hola” a Canva IA. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.canva.com/es_es/asistente-ia/?msockid=087b42702db16b6b19bb57802c5a6ac7

[38] NARRATIVA. Página web – Narrativa Navigator for Marketing. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.narrativa.com/generative-ai-for-marketing-automation/

[39] CEYPME. Indicador CEYPME sobre la situación de la PYMES. Coyuntura de las pequeñas y medianas empresas españolas. Marzo 2025 [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://cePYMES.es/storage/2025/07/indicador-cePYMES-1T_2025-DEF.pdf

[40] ZIPDO. Ai In The Logistics Industry Statistics. Mayo 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://zipdo.co/ai-in-the-logistics-industry-statistics/

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[45] AMERICAN SOCIETY FOR QUALITY. Cost of quality on ASQ. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en:https://asq.org/quality-resources/cost-of-quality

[46] ROUTAL. Página web. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.routal.com/

[47] SLIMSTOCK. Página web. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.slimstock.com/es/soluciones/software-deteccion-demanda/

[48] TACTIO. TACTIOMETRO 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://tactio.es/quienes-somos/descarga-el-tactiometro/?hsCtaAttrib=191969649179

[49] WORLD JOURNAL OF ADVANCED RESEARCH AND REVIEWS. Developing scalable HR analytics platforms for SMEs with data-driven strategies to empower smaller businesses. Agosto 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://journalwjarr.com/sites/default/files/fulltext_pdf/WJARR-2025-2920.pdf

[50] IBM. IA en el reclutamiento: la contratación reinventada en la era digital. Junio 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.ibm.com/mx-es/think/topics/ai-in-recruitment

[51] OVERSTAND. Automatización con IA para empresas 2025. 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://overstand.es/blog/post/ejemplos-automatizacion-ia-empresas-2025

[52] VITERBIT. Estudio de caso: Empresas que han transformado su reclutamiento con IA. Noviembre 2024. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://viterbit.com/es-MX/blog/estudio-de-caso-empresas-que-han-transformado-su-reclutamiento-con-ia

[53] DELOITTE. Mobilising AI. Unlocking new experiences and insights to manage your global workforce. Julio 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.deloitte.com/content/dam/assets-zone2/uk/en/docs/services/tax/2025/deloitte-hr-gen-ai-guide-july-2025.pdf 

[54] WORKABLE. Página web. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.workable.com/features

[55] LEENA AI. Página web. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://leena.ai/function/HR

[56] GARRIGUES. Informe Garrigues  2025, un año de importantes novedades legales para las empresas en España. Enero 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en:   https://www.garrigues.com/sites/default/files/noticias/files/informe-garrigues-2025-un-ano-de-importantes-novedades-legales-para-las-empresas-en-espana.pdf

[57] SUPERLEGAL.AI. AI vs Lawyers – The Ultimate Showdown. Octubre 2022. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.superlegal.ai/blog/aivslawyer/

[58] IBM. Cost of a Data Breach Report 2023. Julio 2023. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en:  https://d110erj175o600.cloudfront.net/wp-content/uploads/2023/07/25111651/Cost-of-a-Data-Breach-Report-2023.pdf

[59] ADEQUA. Obligaciones del Reglamento de inteligencia artificial. Nuevas exigencias para proveedores a partir del 2 de agosto de 2025. Julio 2025. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://adequa.eu/obligaciones-del-reglamento-de-inteligencia-artificial-exigibles-a-partir-del-2-de-agosto-de-2025/

[60] BIGLE. Página web. [Consultado el 08 – 09 – 2025] Disponible en: https://www.biglelegal.com/es/productos/inteligencia-artificial-libra-ia-juridica