Cómo los datos aumentan las ganancias de las pymes en 2026

by Smart | Sep 15, 2026 | Datos

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La automatización que nadie está midiendo

En la mayoría de las empresas, las grandes oportunidades de mejora no siempre están escondidas en complejas estrategias de transformación digital. Muchas veces se encuentran en actividades cotidianas que se han vuelto tan normales que nadie las cuestiona.

Actualizar reportes en Excel. Copiar información entre sistemas. Buscar correos para validar una autorización. Consolidar datos de diferentes áreas. Generar el mismo reporte semana tras semana.

Son tareas que parecen pequeñas cuando se observan de manera aislada. El problema surge cuando acumulamos los minutos, las personas y las repeticiones.

Un estudio global de Automation Anywhere, realizado con más de 10,000 trabajadores de oficina, encontró que los participantes dedicaban en promedio más de tres horas al día a tareas administrativas, manuales y repetitivas que no formaban parte de su función principal. El estudio estimó que esto podía representar alrededor de 60 horas al mes por empleado.¹

Ese es el costo oculto que pocas organizaciones están midiendo.

El problema no es solamente el tiempo

Cuando hablamos de automatización, es común pensar únicamente en los minutos que una persona podría ahorrar al completar una tarea. Sin embargo, el impacto va mucho más allá. Los procesos manuales también pueden retrasar la disponibilidad de la información y, como consecuencia, las decisiones del negocio.

Imaginemos un proceso comercial en el que los datos de ventas deben recopilarse de distintas fuentes antes de preparar un reporte ejecutivo. Si la consolidación tarda varios días, la organización termina analizando lo que ya ocurrió, en lugar de reaccionar a lo que está sucediendo.

En el Work Trend Index 2023, Microsoft encuestó a 31,000 personas de 31 países. El 64% señaló que tenía dificultades para encontrar el tiempo y la energía necesarios para realizar su trabajo. Ese grupo tenía una probabilidad 3.5 veces mayor de experimentar también dificultades con la innovación y el pensamiento estratégico.²

Esto significa que el trabajo repetitivo no solo consume horas. También puede desplazar el análisis, la creatividad y la capacidad de generar nuevas ideas.

Automatizar no significa reemplazar personas

Uno de los mayores mitos alrededor de la automatización es pensar que su propósito principal es sustituir puestos de trabajo. En realidad, una gran parte de la oportunidad está en automatizar actividades específicas, no ocupaciones completas.

El McKinsey Global Institute estimó que menos del 5% de las ocupaciones podían automatizarse por completo con tecnologías demostradas. Sin embargo, aproximadamente el 60% contenía al menos un 30% de actividades con potencial de automatización.³

Una persona desempeña múltiples actividades dentro de su función. Algunas requieren experiencia, comunicación, empatía, criterio o conocimiento del negocio. Otras consisten en copiar información, actualizar archivos, enviar notificaciones o solicitar aprobaciones.

La automatización puede encargarse de la parte repetitiva para que la persona dedique más tiempo a aquello que verdaderamente requiere su talento.

Datos, automatización e inteligencia artificial

Durante años, las empresas han invertido en sistemas para capturar información. Ahora el reto es lograr que esa información fluya y se convierta en decisiones y acciones concretas.

Por separado, cada capacidad ofrece beneficios. Cuando trabajan juntas, el impacto puede ser mayor. Un dashboard puede detectar una desviación, una automatización puede notificarla a la persona responsable y un asistente de IA puede ayudar a consultar el contexto y resumir la información disponible.

¿Cuánto cuesta realmente un proceso manual?

Antes de iniciar un gran proyecto tecnológico, todo líder podría plantear una pregunta sencilla:

¿Cuántas horas invierte nuestra organización cada semana en tareas repetitivas que podrían simplificarse o automatizarse?

Para dimensionarlo, pensemos en un ejemplo hipotético: si diez personas dedican cinco horas semanales a consolidar información, actualizar reportes o dar seguimiento manual a solicitudes, la organización está utilizando aproximadamente 200 horas al mes en esas actividades.

Este cálculo es un ejercicio ilustrativo. Cada empresa debería medir sus propios procesos, frecuencia y tiempos antes de estimar el beneficio de una automatización.

El costo real tampoco se limita a las horas. Incluye posibles errores, retrabajos, demoras y, sobre todo, decisiones que no se toman oportunamente.

Una oportunidad al alcance de más organizaciones

La automatización, el análisis de datos y la inteligencia artificial ya no son capacidades exclusivas de las grandes corporaciones. Sin embargo, no se trata de automatizar todo ni de incorporar tecnología solamente porque está disponible.

El punto de partida debe ser el negocio: identificar los procesos que consumen más tiempo, provocan más errores o retrasan decisiones importantes.

Las organizaciones que logren crecer de manera sostenible no serán necesariamente las que trabajen más horas. Serán aquellas que utilicen mejor su información, simplifiquen el trabajo repetitivo y permitan que sus equipos se concentren en lo que realmente genera valor.

Intelligent Data, Smart Decisions.

En SmartDax ayudamos a las organizaciones a transformar datos y procesos mediante Business Intelligence, automatización e Inteligencia Artificial, conectando la tecnología con mejores decisiones de negocio.

Fuentes

  1. Automation Anywhere. “Global Research Reveals World’s ‘Most Hated’ Office Tasks”, 21 de enero de 2020. Estudio con más de 10,000 trabajadores de oficina. Consultar fuente
  2. Microsoft. “2023 Work Trend Index: Will AI Fix Work?”, 9 de mayo de 2023. Encuesta a 31,000 personas en 31 países. Consultar fuente
  3. McKinsey Global Institute. “A Future That Works: Automation, Employment, and Productivity”. Análisis de más de 2,000 actividades en 800 ocupaciones. Consultar fuente

El panorama mexicano: por qué este año exige precisión, no solo esfuerzo

·  Equipo SmartDax · Lectura: 5 min

En México, hablar de rentabilidad de las pymes en 2026 no es un ejercicio teórico. Las micro, pequeñas y medianas empresas representan más del 99% de las unidades económicas del país, generan alrededor del 52% del PIB y emplean a cerca de 27 millones de personas. Pero el mismo panorama que sostiene esas cifras señala algo más incómodo: la transformación tecnológica de las empresas mexicanas apenas alcanza un 41.7% de avance, y más de la mitad de los nuevos negocios (52%) enfrenta riesgo de cierre en sus primeros dos años. La rentabilidad, en este contexto, ya no depende solo de vender más —depende de decidir con más precisión con los recursos que ya se tienen.

Un 2026 de márgenes más estrechos, no de crecimiento fácil

Las proyecciones macroeconómicas para México en 2026 son modestas: el FMI estima un crecimiento del PIB de alrededor de 1.5%, mientras Banxico proyecta cerca de 1.1%. A esto se suman dos ventanas comerciales que exigen atención: la revisión del T-MEC en julio de 2026, que puede endurecer las reglas de origen para muchos productos, y la entrada en vigor del acuerdo modernizado con la Unión Europea en febrero de 2026, que abre acceso a más de 440 millones de consumidores para quienes estén listos para aprovecharlo. En un entorno así, el crecimiento no viene solo de vender más —viene de saber, con precisión, en qué canal, producto o cliente se está ganando dinero realmente.

Lo que las pymes mexicanas deberían estar midiendo ya

El mismo panorama identifica un conjunto de métricas muy concretas que están separando a las pymes que protegen su rentabilidad de las que la erosionan sin darse cuenta: el flujo de caja proyectado a 13 semanas (no solo el saldo del mes), el margen de contribución por canal o por producto —no el margen promedio de toda la empresa, que esconde a los productos que en realidad pierden dinero—, los días de cartera vencida más allá de 30 días, y la rotación de inventario por categoría. Ninguna de estas métricas exige un sistema sofisticado de inteligencia artificial. Exige, primero, tener los datos ordenados y visibles en un solo lugar —y después, revisarlos con la disciplina de una reunión semanal, no de un cierre anual.

La brecha digital es la oportunidad

El dato del 41.7% de avance en transformación tecnológica normalmente se lee como una mala noticia. Pero para una pyme es, en realidad, la mejor noticia posible: significa que la mayoría de sus competidores directos —otras pymes mexicanas— todavía no está usando sus datos de forma sistemática. Cerrar esa brecha no requiere una inversión enorme ni un equipo de datos interno; requiere empezar por lo básico: centralizar la información de ventas, clientes e inventario que la empresa ya genera todos los días, y convertirla en un tablero que se revisa cada semana, no en un reporte que nadie abre.

En un año donde el crecimiento macroeconómico va a ser modesto y las reglas comerciales se están moviendo, la rentabilidad de una pyme mexicana en 2026 se va a definir menos por cuánto vende y más por qué tan bien entiende sus propios números. En SmartDax acompañamos a pymes mexicanas exactamente en ese punto de partida: ordenar sus datos y convertirlos en dashboards que permiten decidir con la misma precisión que exige este año.

FUENTES Y REFERENCIAS

1. Vera, R. (3 de marzo de 2026). PyMEs en 2026: El desafío de la rentabilidad en la era de la inteligencia aplicada. eSemanal. https://esemanal.mx/2026/03/pymes-en-2026-el-desafio-de-la-rentabilidad-en-la-era-de-la-inteligencia-aplicada/

2. DISI Operaciones. (25 de noviembre de 2025). Perspectivas 2026 para Pymes mexicanas: prudencia macro, ventanas comerciales y ejecución con caja. https://www.disioperaciones.com/blog/Perspectivas-2026-para-Pymes-mexicanas:-prudencia-macro,-ventanas-comerciales-y-ejecuci%C3%B3n-con-caja

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