Según el informe "The State of AI in 2025" de McKinsey, existe una brecha significativa en la adopción de IA entre empresas de diferentes tamaños. Mientras que casi la mitad de las empresas con más de USD 5 mil millones de ingresos han alcanzado la fase de escalamiento, solo el 29% de las empresas con menos de USD 100 millones han logrado lo mismo.
Sin embargo, el tamaño no tiene que ser una limitación. Las empresas pequeñas tienen ventajas únicas que pueden aprovechar para competir efectivamente con empresas más grandes en la adopción de IA.
Este artículo analiza la brecha según McKinsey y presenta estrategias prácticas para que las empresas pequeñas y medianas puedan competir y generar valor real con IA.
La brecha de escalamiento según McKinsey
~50%
de empresas >$5B han alcanzado fase de escalamiento
29%
de empresas <$100M han alcanzado fase de escalamiento
33%
promedio general ha comenzado a escalar
El informe de McKinsey señala que muchas empresas pequeñas aún no han integrado IA profundamente en sus workflows. Mientras que solo un tercio de todos los encuestados dice que están escalando sus programas de IA en toda la organización, las empresas más grandes—tanto en términos de ingresos como de número de empleados—son más propensas a haber alcanzado la fase de escalamiento.
Ventajas competitivas de las empresas pequeñas
Aunque las empresas grandes tienen más recursos, las empresas pequeñas tienen ventajas únicas que pueden aprovechar:
Agilidad y velocidad de decisión
Las empresas pequeñas pueden tomar decisiones más rápidas y adaptarse más rápido a nuevas tecnologías sin burocracias complejas.
Enfoque en casos de uso específicos
Pueden concentrarse en casos de uso de alto impacto sin necesidad de coordinar múltiples departamentos o funciones.
Implementación más rápida
Menos capas organizacionales permiten implementar y escalar soluciones de IA más rápidamente que empresas grandes.
Cultura más receptiva al cambio
Equipos más pequeños y cohesionados pueden adoptar cambios organizacionales necesarios para IA más fácilmente.
Estrategias para competir efectivamente
Basándose en los hallazgos de McKinsey y las mejores prácticas de los AI High Performers, estas son estrategias clave para empresas pequeñas:
Enfocarse en casos de uso de alto impacto
En lugar de intentar escalar en múltiples funciones simultáneamente, las empresas pequeñas deben identificar 1-2 casos de uso que generen valor inmediato y medible.
- Identificar procesos críticos donde la IA puede generar ahorro de tiempo o costos inmediatos
- Priorizar casos de uso que mejoren directamente la experiencia del cliente
- Comenzar con soluciones que no requieran grandes inversiones en infraestructura
Aprovechar herramientas de IA de bajo costo
Las empresas pequeñas pueden competir usando herramientas de IA generativa y plataformas cloud que no requieren grandes inversiones iniciales.
- Utilizar herramientas de IA generativa (ChatGPT, Copilot, etc.) para aumentar productividad
- Aprovechar plataformas cloud que ofrecen servicios de IA como servicio (AIaaS)
- Considerar soluciones de código abierto para casos de uso específicos
Rediseñar workflows, no solo agregar IA
Siguiendo el ejemplo de los AI High Performers, las empresas pequeñas deben rediseñar procesos completos, no solo agregar IA a workflows existentes.
- Mapear procesos actuales e identificar oportunidades de rediseño completo
- Eliminar pasos redundantes antes de automatizar
- Diseñar workflows que maximicen el valor de la IA desde el inicio
Establecer objetivos de crecimiento e innovación
Según McKinsey, las empresas que establecen objetivos de crecimiento e innovación (no solo eficiencia) reportan más beneficios cualitativos.
- Ir más allá de objetivos de eficiencia: pensar en nuevos productos o servicios
- Usar IA para diferenciación competitiva, no solo reducción de costos
- Enfocarse en mejorar satisfacción del cliente y participación de mercado
Construir capacidades internas progresivamente
En lugar de intentar construir toda la infraestructura de una vez, desarrollar capacidades de forma incremental y estratégica.
- Capacitar al equipo existente en herramientas de IA antes de contratar especialistas
- Construir gobernanza básica desde el inicio, pero sin sobre-ingeniería
- Establecer métricas claras para medir el impacto de cada iniciativa
Comparación: empresas pequeñas vs. medianas vs. grandes
| Aspecto | Pequeña (<$100M) | Mediana ($100M-$499M) | Grande (>$5B) |
|---|---|---|---|
| Fase de escalamiento | 29% (<$100M) | 32% ($100M-$499M) | ~50% (>$5B) |
| Velocidad de decisión | Alta - decisiones rápidas | Media - algunos procesos | Baja - múltiples aprobaciones |
| Enfoque estratégico | Casos de uso específicos | Múltiples funciones | Transformación empresarial |
| Inversión requerida | Baja - herramientas cloud | Media - infraestructura híbrida | Alta - infraestructura propia |
El insight clave
Aunque las empresas grandes tienen más recursos, las empresas pequeñas pueden competir efectivamente aprovechando su agilidad, enfoque y capacidad de implementación rápida. La clave está en:
- Enfocarse en casos de uso de alto impacto en lugar de intentar escalar en todas las funciones
- Rediseñar workflows completos, no solo agregar IA a procesos existentes
- Establecer objetivos de crecimiento e innovación, no solo eficiencia
- Aprovechar herramientas de IA de bajo costo y cloud para competir sin grandes inversiones
La brecha de escalamiento entre empresas grandes y pequeñas es real, pero no es insuperable. Las empresas pequeñas pueden competir efectivamente aprovechando sus ventajas únicas: agilidad, enfoque y capacidad de implementación rápida.
La clave está en seguir los principios de los AI High Performers, adaptados al contexto de empresas pequeñas: enfocarse en casos de uso de alto impacto, rediseñar workflows completos, establecer objetivos ambiciosos y construir capacidades de forma progresiva.
Para Guatemala y Latinoamérica, donde predominan las pequeñas y medianas empresas, entender estas estrategias es crucial para competir en un mercado donde la IA se está convirtiendo en un diferenciador competitivo clave.
Referencia
The State of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. McKinsey & Company. Noviembre 2025.
Este análisis está basado en el McKinsey Global Survey sobre el estado de la IA, con 1,993 participantes en todos los niveles de la organización, realizado del 25 de junio al 29 de julio de 2025. Los datos sobre diferencias por tamaño de empresa provienen del Exhibit 5 del informe, que muestra las fases de uso de IA por ingresos de la organización.
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