Cómo aplicar inteligencia artificial en una pyme industrial: guía por áreas

El 21,1% de las empresas españolas de 10 o más empleados ya usa inteligencia artificial. Es el dato del INE para el primer trimestre de 2025. En la industria, el 17,5%. En los servicios, el 25,7%. En la Unión Europea, Eurostat sitúa la cifra en el 20,0% para 2025.

Esto significa que la industria no va por delante. También significa que no es un tema de pioneros. La pregunta de un director general ya no es si usar IA, sino dónde.

Esta guía responde a eso por áreas. No hace falta una gran inversión para empezar. Hace falta elegir bien la primera tarea.

Antes de elegir herramienta: elige la tarea

Una tarea sirve para empezar si cumple tres condiciones:

• Se repite todos los días o todas las semanas.
• Trabaja con datos que la empresa ya tiene: emails, pedidos, albaranes, informes, documentación.
• Su coste se mide en horas, errores o plazos.

Si no se puede medir, no se puede decidir si funciona. Empieza por la que más horas consume a las personas con mayor coste salarial. Una persona de ventas o de administración que copia datos de un documento a otro es el caso típico.

Dato: Según Eurostat, el uso más habitual de la IA en las empresas europeas es analizar lenguaje escrito (11,8%). Es decir, leer textos y extraer lo que importa. En una pyme industrial, esos textos son pedidos por email, facturas, albaranes, ofertas y correos de clientes.

Ventas: ofertas, seguimiento y atención comercial

El equipo comercial de una pyme industrial pierde horas en tareas que no son vender. Preparar ofertas, buscar precios y referencias, anotar en el ERP lo que dijo el cliente, responder preguntas de stock.

Qué puede asumir la IA:

• Redactar un primer borrador de oferta a partir de la petición del cliente y del catálogo.
• Consultar stock, precios y estado de pedidos cuando el comercial pregunta.
• Registrar la visita o la llamada en el sistema sin que el comercial la teclee.

El comercial revisa y decide. La IA prepara.

Administración: facturas, albaranes y pedidos por email

Es el área con más tareas repetitivas y con menos riesgo para empezar. Los documentos llegan en formatos distintos y alguien los transcribe a mano.

Qué puede asumir la IA:

• Leer facturas y albaranes de proveedores y proponer los datos para el ERP.
• Convertir pedidos que llegan por email en pedidos del sistema.
• Detectar diferencias entre un albarán y una factura.

Importante: Aquí el control humano es una regla de diseño: la IA propone y una persona confirma lo que no está claro.

Calidad: informes, no conformidades y trazabilidad

En calidad hay mucho texto: informes de inspección, no conformidades, acciones correctivas, certificados.

Qué puede asumir la IA:

• Redactar informes a partir de los datos de la inspección.
• Resumir las no conformidades de un periodo y agruparlas por causa.
• Localizar en segundos qué dice la documentación sobre un lote, un cliente o una norma.

Un agente de calidad que trabaja sobre la documentación propia ahorra la búsqueda manual.

Operaciones: informes de producción y conocimiento interno

En planta, la información está repartida entre el ERP, hojas de cálculo y la experiencia de las personas con más antigüedad en la empresa.

Qué puede asumir la IA:

• Generar el informe diario o semanal de producción a partir de los datos existentes.
• Responder preguntas internas sobre procedimientos, fichas técnicas y manuales. Se le llama asistente sobre documentación, y la respuesta cita el documento del que sale.
• Avisar cuando un dato se sale del rango habitual.

El catálogo de casos de uso de 77 Delta recoge ejemplos publicados de estas áreas.

Un caso publicado: una distribuidora industrial

Ejemplo: Una distribuidora industrial con 12 comerciales conectó un asistente de WhatsApp a su ERP. Los resultados publicados: 2 horas al día recuperadas, un 25% más de capacidad comercial y cero errores de transcripción, en 6 semanas.

El proyecto no cambió el ERP. Cambió quién introduce los datos. Tienes el detalle en la historia de éxito de la distribuidora.

Errores que conviene evitar

• Comprar una licencia antes de saber qué tarea va a resolver.
• Subir datos de clientes o de precios a una herramienta sin saber dónde se guardan.
• Medir el resultado por impresión y no por horas, errores o plazos.
• Dejar el proyecto en manos de una sola persona, sin que el equipo que usa la herramienta participe.

Cómo empezar sin gastar de más

1. Haz una lista de cinco tareas repetitivas por área. Pregunta al equipo, no a la dirección.
2. Mide las horas semanales de cada una.
3. Elige la que más horas consume y menos riesgo tiene.
4. Define un indicador antes de empezar: horas, errores o plazo.
5. Prueba en pequeño, con una persona y un periodo corto. Si el indicador mejora, amplía.

Evita empezar por varias áreas a la vez. Cada área tiene su equipo y sus datos. Una tarea bien resuelta convence más que cinco a medias.

Si quieres ver en qué área de tu empresa empezarías, el botón de abajo reserva una reunión de 20 minutos con 77 Delta.