La Inteligencia Artificial (IA) prometía un futuro acelerado para los negocios: automatización, decisiones más rápidas, personalización, reducción de costos. Pero nuevos datos muestran que, para las grandes empresas —aquellas con más de 250 empleados—, ese tren está desacelerando. Entre junio y septiembre de 2025, su tasa de uso de IA cayó de aproximadamente 14 % a 12 %.
Al mismo tiempo, OpenAI publicó un reporte revelador: la IA ya no es solo para el trabajo o la “innovación corporativa”. Está entrando en nuestra vida cotidiana, como correos personales, redes sociales, consejos, búsquedas, etc. Y con ello, surgen nuevas tendencias que pueden ser clave para que las microempresas (MiPymes) aprovechen este cambio. Veamos primero los datos, luego qué implicaciones tiene para las micro y pequeñas, y finalmente algunas recomendaciones estratégicas.
Datos que marcan la pauta
- Caída en uso empresarial grande
- Según la encuesta bi-semanal del Business Trends and Outlook Survey (BTOS) del Censo de EE.UU., firmas con más de 250 empleados que usan IA en bienes o servicios —o herramientas como aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje, agentes virtuales, reconocimiento de voz— pasaron de ~14 % a ~12 % entre junio y agosto 2025.
- Es la primera disminución significativa desde que comenzó la medición en 2022-2023.
- Uso de ChatGPT: personal vs laboral
- OpenAI reporta que más de 700 millones de usuarios activos semanales intercambian alrededor de 18 mil millones de mensajes por semana.
- En junio de 2024, los mensajes se dividían casi al 50-50 entre uso personal y laboral (~53 % personal / 47 % laboral). Un año después, alrededor de 70 % de los mensajes son de uso personal.
- Los tres usos personales más comunes: consejos prácticos (how-to, ejercicio, tareas), ayuda para escribir (correos, redes sociales, etc.), búsquedas en línea (similares a usar un buscador).
- Cambios demográficos
- En 2022, ~80 % de usuarios tenían nombres típicamente masculinos; ahora ~52 % son mujeres.
- Gran parte del uso viene de personas jóvenes: casi la mitad de las conversaciones por ChatGPT provienen de usuarios de entre 18 y 25 años.
- La IA como infraestructura diaria
- El estudio de OpenAI señala que estamos en una transición similar a lo que fue el correo electrónico en los 90 o las redes sociales en los 2000: la IA ya no es solo “novedad”, sino herramienta de uso cotidiano.
¿Qué significa esto para microempresas y pymes?
Este contexto ofrece una ventana de oportunidad para las micro y pequeñas empresas. Algunas implicaciones:
- Menos competencia directa entre gigantes: Si las empresas grandes están estancando su adopción de IA, quienes sí obtengan valor real con herramientas pequeñas o procesos específicos pueden destacar.
- Valor de proyectos concretos: No basta con “tener IA” — la clave será implementarla en procesos muy específicos que generen retorno real: atención al cliente, marketing digital, generación de contenido, automatización de tareas operativas simples.
- Alta demanda de soluciones prácticas: Como el uso personal está creciendo mucho, hay muchas personas ya acostumbradas a herramientas de IA, lo que facilita que acepten servicios o productos que las integren. Por ejemplo, si vendes servicios de comunicación, marketing, ventas digitales, puedes ofrecer mejoras basadas en IA.
- Cuidado con la percepción de “vender humo”: Cuando hablamos con grandes empresas, hay desgaste. Muchos proyectos de IA no lograron demostrar valor. Eso genera desconfianza. Si tu pyme va a invertir o va a ofrecer servicios con IA, es importante ser muy transparente en qué problemas resolverá, con qué herramientas, qué riesgos, etc.
Comparativa: ¿Cómo está México, América Latina y específicamente las PyMEs?
Aunque los datos del Censo de EE.UU. muestran una baja en grandes empresas, en América Latina las PyMEs muestran un panorama diferente:
- Según la encuesta “PyMEs en las Américas – Tendencias, Desafíos y Oportunidades” de Microsoft, 54 % de las PyMEs ya usa alguna forma de IA, y 49 % ha comenzado a aplicar IA generativa.
- En México, esta proporción suele estar cerca del promedio latinoamericano o algo arriba, dependiendo del sector y acceso a tecnología.
- Además, muchas pequeñas empresas están usando la IA en formas más simples: asistentes virtuales de servicio al cliente, generación de contenido, ayudantes de productividad, automatización de tareas repetitivas.
Esto sugiere que, mientras las grandes empresas enfrentan barreras más altas para lograr economías de escala o demostrar retorno inmediato, las pymes tienen la ventaja de flexibilidad, menor burocracia y necesidad de justificar inversiones gigantes.
Recomendaciones estratégicas
Aquí van algunas acciones concretas para micro y pequeñas empresas que quieren aprovechar este momento:
- Identificar procesos de alto impacto
Haz un mapa de procesos de tu negocio. ¿Qué tareas consumen mucho tiempo, son repetitivas, requieren mucho seguimiento manual? Puede ser atención a clientes (respuestas frecuentes), generación de contenido en redes sociales, facturación, seguimiento de leads, etc. Evalúa cuáles podrían automatizarse o asistirse con IA. - Empezar con herramientas asequibles y modulares
No necesitas desarrollar una IA desde cero. Hay herramientas disponibles que permiten integraciones simples: chatbots externos, asistentes virtuales, generadores de contenido, softwares de email marketing con IA, etc. Prueba con proyectos piloto pequeños antes de comprometer grandes recursos. - Medir lo que importa (KPIs claros)
Define indicadores que reflejen el retorno: tiempo ahorrado, tasa de respuestas al cliente, ventas generadas, reducción de errores, satisfacción del cliente. Establece una línea base antes de la implementación. Esto te ayuda a demostrar valor, ajustar o desistir si un uso no da resultado. - Formación y cultura interna
Aun si la empresa es pequeña, capacita (aunque sea mínimamente) al personal para que se familiarice con las herramientas, sepan qué esperar, cómo evaluar resultados, y cómo usar IA de forma responsable (privacidad, ética, calidad de datos). - Atención al factor humano
Mucha resistencia puede venir de miedo, desinformación o simplemente de sobre promesas. Sé realista, comunica bien para evitar frustraciones, y enfoca las mejoras en facilitar el trabajo humano, no reemplazarlo radicalmente. - Mantener la adaptabilidad
Como los grandes están desacelerando, los estándares y expectativas pueden cambiar. Estar listo para pivotar, desaplicar lo que no funciona, adoptar lo que sí, será más útil que invertir demasiado en seguir una moda.
Posibles riesgos y cómo mitigarlos
- Desilusión por falta de resultados: si inviertes sin objetivos reales, puedes terminar perdiendo recursos. Solución: proyectos piloto, medir desde el inicio.
- Costos escondidos: licencias, mantenimiento, capacitación, calidad de datos, infraestructura, soporte técnico. Considera esos costos al planear presupuestos.
- Problemas de privacidad y cumplimiento: si recoges datos de clientes, asegúrate de cumplir leyes locales.
- Dependencia tecnológica: no pongas todos los procesos críticos en una herramienta externa sin tener respaldo, entrenamiento o alternativa.
Conclusión
El hecho de que las grandes empresas estén “bajándose un poco del tren” de la IA no es necesariamente una señal de fin, sino de recalibración. No todas tenían claros los usos ni los retornos esperados. Es una oportunidad para quienes sí quieran hacerlo bien: para las micro y pequeñas empresas que, con agilidad, creatividad y buen enfoque estratégico, pueden capturar valor en nichos específicos, procesos concretos y soluciones prácticas.
Si estás emprendiendo, o diriges una microempresa, hoy más que nunca la pregunta no es si usar IA, sino cómo usarla bien.
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