Las medianas empresas representan un tercio del PIB y del empleo del sector privado en las economías desarrolladas.
La IA permite que estas empresas más pequeñas y muy resilientes puedan acceder a conocimientos, marcos de consultoría y analítica de nivel mundial que antes estaban reservados a las grandes corporaciones.
Sin embargo, con hasta un 95 % de los proyectos piloto de IA fracasando hasta la fecha, deben superar importantes desafíos de adopción.
Durante décadas, las medianas empresas —el «eslabón perdido» entre las startups y las multinacionales— han sido un motor de crecimiento crucial para la economía mundial. Representan aproximadamente un tercio del PIB y del empleo del sector privado en economías desarrolladas como la de EE. UU. y realizan una contribución significativa en los mercados emergentes.
Quizá lo más importante es que han demostrado resiliencia durante las crisis económicas: entre 2007 y 2010, por ejemplo, las medianas empresas estadounidenses crearon 2,2 millones de empleos, mientras que las grandes empresas destruyeron 3,8 millones. Asimismo, en EE. UU., desde principios de 2020 hasta finales de 2021, estas empresas aumentaron su plantilla en casi un 10 %, mientras que las grandes empresas la redujeron en casi un 1 %.
A pesar de su fortaleza y dinamismo, las medianas empresas suelen tener una infraestructura y unos sistemas de TI más débiles que sus competidores de mayor tamaño. De hecho, solo una de cada siete medianas empresas estadounidenses de media destinaría históricamente un dólar de inversión adicional a la tecnología, frente a otros usos.
La próxima revolución del crecimiento vendrá del centro
Hay tres razones por las que creo que la IA está a punto de desbloquear aún más el potencial de las medianas empresas:
Aunque los datos siguen siendo muy importantes, los sistemas modernos de IA pueden manejar conjuntos de datos no estructurados o incompletos mucho más fácilmente que el software anterior. Así, las empresas pueden implementar la IA sin el coste y la complejidad que supone una reforma completa de sus sistemas de TI.
El coste de ejecutar modelos de aprendizaje automático preentrenados (también conocido como «inferencia») se está reduciendo drásticamente: por un factor de 10 cada año (o de 1.000 en tres años).
La IA generativa y la IA agéntica crean casos de uso atractivos que permiten a los líderes sin una sólida formación técnica comprenderlas e implementarlas.
En conjunto, esto significa que las empresas más pequeñas podrían acceder a conocimientos, marcos de consultoría y analítica de nivel mundial que antes estaban reservados a las grandes corporaciones. Lo vemos en nuestra cartera de Brightstar Capital Partners, donde una de nuestras empresas ha creado un módulo propietario que puede convertir 30 terabytes de datos en conjuntos de datos etiquetados y recuperables en 30 minutos. En este nuevo «juego de poder de la IA», vemos cómo la competitividad se democratiza, lo que permite una economía más inclusiva y dinámica.
2 billones de dólares en potencial, y en aumento
Hay mucho valor en juego: un estudio de 2023 estima que el potencial económico global de la IA generativa se sitúa entre 6 y 8 billones de dólares. Dado que las empresas medianas representan un tercio del PIB del sector privado, y tienen tasas de crecimiento históricamente superiores a las de las grandes empresas – es razonable suponer que pueden captar al menos 2 billones de dólares de ese valor. Esto equivale al tamaño del PIB de Canadá y ni siquiera incluye casos de uso más allá de la IA generativa, por ejemplo, en los ámbitos más «tradicionales» del aprendizaje automático.
Captar este valor supondría una enorme inyección de crecimiento en las economías locales, donde opera la mayoría de las medianas empresas y donde mantienen sólidas raíces en la comunidad. Contribuiría al empleo local y permitiría a las empresas consolidadas ofrecer nuevos servicios y productos, desbloqueando nuevas fuentes de crecimiento para la economía.
De la disrupción laboral a la renovación empresarial
Dado que la IA es un factor importante en la transformación de casi una cuarta parte de los empleos para 2027, el reto ya no es si la IA cambiará el trabajo, sino cómo lo hará. Para las empresas medianas, la oportunidad reside en reorientar el talento de las tareas rutinarias hacia las creativas e innovadoras. Confío en que las empresas consolidadas se beneficiarán de la IA, aprovechando sus modelos de negocio resilientes, sus conjuntos de datos propios, sus recursos financieros y sus marcas, distribución y canales consolidados. Pero, con hasta el 95 % de los proyectos piloto de IA fracasando hasta la fecha, deben superar importantes desafíos de adopción.
Los inversores de capital privado pueden desempeñar un papel en este ámbito: conectando a las empresas con casos de uso probados, alianzas tecnológicas y know-how de implementación que hacen posible una expansión responsable. Su capacidad para aportar capital paciente y para colaborar estrechamente con los equipos directivos permite una implementación más eficaz de lo que sería posible en una empresa que cotiza en bolsa.
Elegir entre automatización y complementación
En Brightstar apostamos por la IA generativa con el objetivo de ser pioneros en nuestro sector. Hemos creado un portal con más de 30 agentes de IA en la plataforma de OpenAI para ayudar a nuestro personal en sus actividades diarias y en la toma de decisiones. Desde el principio optamos por complementar en lugar de automatizar, en parte porque los sistemas todavía necesitan supervisión humana, pero, sobre todo, porque creemos que la verdadera ventaja de la IA será mejorar la toma de decisiones y la creatividad humanas.
Como ejemplo, hemos desplegado un «Agente Equipo Rojo» que puede elaborar un argumento contrario para cada oportunidad de inversión que consideramos, tanto para ofrecer un punto de vista objetivo y alternativo como para detectar posibles problemas que el equipo de la operación podría haber pasado por alto. El objetivo es mejorar nuestra toma de decisiones antes de la adquisición, garantizar la diversidad de pensamiento en nuestras conversaciones y orientar nuestros planes de creación de valor después de la adquisición.
Creemos que el crecimiento es una palanca más poderosa que la automatización tradicional. Por ello, en nuestro negocio de subastas de coches nos centramos en desplegar la IA para ayudar a los equipos de marketing a crear campañas más eficaces y segmentadas que conecten a los clientes con el inventario que más les interesa. Ofrecemos a nuestras empresas de cartera acceso a los materiales de formación en IA que hemos utilizado para nuestro propio personal, para que puedan mejorar la alfabetización en IA de sus plantillas.
Un llamamiento al diálogo y a la acción
El equilibrio entre la complementación del trabajo y la automatización determinará si la IA amplía las oportunidades o ahonda la desigualdad. Si cada empresa determina ese equilibrio de forma aislada, existe el riesgo de que eliminen empleos de nivel inicial para obtener beneficios a corto plazo, pero en detrimento a largo plazo de la cantera de talento. Encontrar el enfoque óptimo requiere una colaboración genuina entre empresas, inversores y responsables políticos, en el espíritu del enfoque multipartito del Foro Económico Mundial.
Al igual que las formaciones industriales y comerciales crearon una fuerza laboral resiliente en épocas anteriores, un equivalente de la era de la IA, respaldado por actores públicos y privados, puede garantizar que esta transformación beneficie por igual a los trabajadores, las empresas y las sociedades.
