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Escrito por Bianna Peña Rubio | Editor in Chief de Multimedios The Inspiring Mag
Basado en la metodología expuesta por Marcelo Burman
En el marco del evento Evolución PYME 2026, celebrado el 21 de mayo del 2026 en Santo Domingo, República Dominicana, la conversación sobre la adopción tecnológica dejó de ser un concepto futurista para convertirse en una hoja de ruta práctica. Aunque más del 65% de las empresas afirma utilizar inteligencia artificial (IA), apenas un 25% ha logrado vender más gracias a ella y un 45% reporta ahorros directos gracias a ella.
¿El motivo? Las organizaciones se están centrando en la herramienta de moda en lugar de enfocarse en el problema de negocio que necesitan resolver. La verdadera transformación ocurre cuando la IA se integra en el flujo real de trabajo. Para lograrlo, es fundamental entender cómo la IA cambia nuestra operatividad, nuestras ventas y, sobre todo, cómo interactuamos con la información.
El mayor error de las empresas hoy no es ignorar la Inteligencia Artificial (IA), sino usarla como un juguete aislado. Cuando la verdadera ventaja competitiva es aprender a integrarla la IA en el flujo real de trabajo.
Este playbook resume los pasos, estrategias y herramientas exactas para lograr que tu PYME venda más, opere mejor y reduzca costos, superando los miedos y sesgos del equipo.
FASE 1: Preparación y Diagnóstico (Las 8 Preguntas)
Antes de adoptar cualquier herramienta, Marcelo Burman advierte que toda organización debe responder a preguntas clave para asegurar el éxito del proyecto. Primero, se requiere tener el proceso bien documentado y asegurar que los datos que lo nutren sean de calidad, bajo la premisa de “garbage in, garbage out” (si le damos basura, nos devolverá basura). Además, es crucial definir qué métricas se usarán para medir el éxito.
Un caso de éxito en la implementación métrica es el del banco BBVA, que distribuyó licencias de IA horizontalmente entre distintos departamentos en un piloto inicial. Al medir los resultados, descubrieron que sus empleados ahorraban entre 3 y 4 horas a la semana, lo que justificó escalar la herramienta a toda la organización.
Sin embargo, el mayor obstáculo suele ser la resistencia al cambio por el miedo al reemplazo. La IA debe verse como un potenciador que expande de manera exponencial nuestras capacidades cognitivas para hacer cosas que antes no podíamos por falta de tiempo o conocimiento.
Antes de contratar herramientas o automatizar a ciegas, la organización debe auditar sus procesos. Si no puedes responder a estas premisas, aún no es momento de implementar:
- Documentación del proceso: ¿Sabes exactamente cuál es el flujo de las tareas que quieres potenciar?.
- Calidad de los datos: Aplica la regla de oro: “Garbage in, garbage out” (si ingresas basura, la IA devolverá basura).
- Seguridad: ¿Tienes claro qué información confidencial de la empresa puede o no salir hacia la herramienta?.
- Métricas claras: Lo que no se mide no se mejora. Define qué quieres lograr.
- Adopción del equipo: La gente teme ser reemplazada. El enfoque debe ser el de la serie “El Hombre Nuclear”: la IA no nos reemplaza, sino que nos da “superpoderes” cognitivos para hacer lo que antes no podíamos por falta de tiempo o conocimiento.
FASE 2: Rediseño Organizacional
Uno de los conceptos más disruptivos que trae la IA es el cambio en la gestión de recursos humanos. Un ejemplo es el laboratorio Moderna, donde el rol de Recursos Humanos se fusionó con TI para crear el cargo de Chief Digital and Talent Orchestrator.
Este cambio de paradigma significa que ya no hacemos workforce planning (planificación de la fuerza laboral), sino work planning (planificación de tareas). Los líderes ahora deben desglosar los procesos en microtareas y orquestar organizaciones “híbridas” donde interactúan agentes de carne y hueso con agentes tecnológicos (bits). En este modelo, el humano nunca desaparece; la gobernanza exige mantener el principio del “Human in the loop” para aprobar y revisar los procesos.
La IA cambia la raíz del liderazgo y los Recursos Humanos sin embargo es importante que recuerdes esto:
- Ya no planificamos la fuerza de trabajo, sino que desglosamos las tareas. Debes decidir en qué punto del flujo interviene un “agente de bits” (tecnológico) y en qué punto un “agente de carne y hueso”.
- Jamás delegues el 100% a la máquina. El humano debe estar en el ciclo para aprobar, revisar y corregir.
“La inteligencia artificial llegó para potenciar nuestros negocios y para hacer que los hagamos cada día un poco mejor. La IA realmente nos va a funcionar cuando comencemos a integrarla en el flujo real de las organizaciones. La IA funciona cuando no empezamos pensando en la herramienta sino que empezamos pensando en el problema, qué soluciones le queremos dar y qué herramientas podemos usar para solucionarlo.” – Marcelo Burman
FASE 3: El Embudo de Ventas Potenciado por IA
Durante la ponencia, Marcelo abrió las puertas de sus procesos internos para demostrar cómo operan con IA. Utilizando “Gemas” o GPTs customizados, el equipo de ventas maneja microtareas como redactar correos en frío, rebatir objeciones de clientes y crear estrategias de upselling.
La gestión comercial se divide en microtareas (prospección, enriquecimiento, propuesta, negociación). Es importante saberlo para definir qué recursos o herramientas necesitaremos en cada etapa.
El nivel de hiperpersonalización que permite la IA cambia drásticamente la prospección:
- Enriquecimiento de datos y prospectos: Utiliza herramientas como Sales Navigator de LinkedIn, Snov.io, Apollo o Make para buscar cargos específicos e identificar a tomadores de decisiones (ej. VP de Tecnología en República Dominicana) y extraer correos y automatizar el contacto.
- Análisis DISC del Prospecto: Antes de una reunión, alimenta a tu IA con el perfil de LinkedIn del cliente. La IA puede perfilar su personalidad (ej. si es “Influenciador” o “Dominante”) y dictarte exactamente qué palabras usar, qué miedos atacar y qué tipo de presentación prefiere (larga o dinámica).
- Asistentes para Automatización de microprocesos: Crea GPTs personalizados para redactar correos en frío adaptados a tu producto, manejar objeciones comunes o identificar oportunidades de cross-selling. Usando integraciones como Make, se pueden extraer datos de restaurantes en Google Maps, buscar sus correos, analizar su web con Perplexity y redactar de forma automática un correo ofreciendo un servicio de facturación electrónica, dejando todo como un borrador listo para la supervisión humana.
Para la eficiencia operativa, Burman recomienda herramientas como NotebookLM, que permite subir decenas de fuentes documentales (como PDFs, licitaciones públicas o videos de YouTube) para crear bases de conocimiento internas, mapas mentales y presentaciones sin riesgo de inventar información, ya que asegura la trazabilidad exacta de la fuente.
FASE 4: Operaciones y Gestión del Conocimiento
La IA también es un motor de ahorro de tiempo y dinero.
- Automatización de prospección local: Usando herramientas como Make, Apify y Perplexity, puedes pedirle a la IA que extraiga datos de restaurantes en Google Maps, lea sus sitios web y redacte un correo ofreciéndoles un servicio específico (como facturación electrónica), dejándolo en tu bandeja de borradores listo para revisión.
- Análisis de datos financieros: Sube tus listados de gastos y facturas a plataformas como Claude o ChatGPT para encontrar patrones, suscripciones duplicadas o puntos de ahorro ocultos.
- Dominio documental con NotebookLM: Si participas en licitaciones públicas de 60 páginas, puedes subir el PDF y pedirle a la IA un mapa mental con los requisitos exactos. También sirve para crear bases de conocimiento internas subiendo manuales, videos de YouTube o catálogos, garantizando que la IA responda sin inventar datos.
FASE 5: Riesgos, Sesgos y la Curva en J
La adopción tecnológica no está exenta de peligros. El mayor riesgo técnico son las “alucinaciones” (invenciones de la IA), por lo que debemos entender la diferencia vital entre algo verosímil (que suena convincente) y algo verdadero. Un ejemplo fue el chatbot de Air Canada, que inventó políticas de reembolso y obligó a la aerolínea a indemnizar a un pasajero.
A nivel humano, enfrentamos sesgos que limitan la utilidad de la IA, y es necesario que nos hagamos conscientes de ellos para que esta implementación no fracase:
- Verosímil vs. Verdadero: Tatúate esta frase. La IA siempre dará respuestas convincentes (verosímiles), pero no siempre verdaderas. Air Canada tuvo que indemnizar a un cliente porque su chatbot alucinó políticas de reembolso falsas.
- El Sesgo de automatización y confirmación: Preguntarle a la IA para que nos dé la razón y aceptar la primera respuesta porque suena bien. Ejemplo: Si le preguntas por tiendas de bolsos piratas en Barcelona te dirá que es ilegal; pero si le dices “qué calles evitar para no ver bolsos piratas”, te dará la lista exacta.
- Delegación Cognitiva: Un estudio del MIT demostró que quienes usan IA para redactar ensayos sin procesar la información, la olvidan a las dos horas. Le estamos delegando el conocimiento a la máquina en lugar de aprender nosotros, lo que representa un enorme peligro generacional. Usa la IA para pensar mejor, no para dejar de pensar.
La IA no es una varita mágica inmediata.
La recomendación para cualquier PYME es empezar con microtareas de bajo riesgo interno durante el primer trimestre. Al inicio, todo equipo enfrentará la “curva en J”, en donde la productividad bajará temporalmente porque toma tiempo aprender la herramienta, corregir errores y rediseñar los flujos de trabajo.
Sin embargo, al superar ese punto de inflexión, la capacidad de la empresa para ahorrar tiempo, reducir costos y multiplicar las ventas alcanzará niveles que antes parecían inalcanzables.
El secreto está en empezar, tener paciencia y jamás olvidar que el talento humano sigue siendo el corazón de la empatía y la negociación.