Cómo los datos están redefiniendo la rentabilidad de las PYMES en 2026

by Smart | Sep 15, 2026 | Uncategorized

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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

Lo que dice la evidencia global — y por qué ya no es solo territorio de las grandes corporaciones

·  Equipo SmartDax · Lectura: 5 min

Durante años, “usar datos para decidir” sonó a lujo corporativo: departamentos enteros de analítica, licencias costosas, equipos de científicos de datos. En 2026 esa narrativa ya no se sostiene. La evidencia más reciente muestra que la brecha de rentabilidad entre las empresas que deciden con datos y las que deciden por intuición se está ensanchando — y las pymes que logran cruzar esa brecha están capturando una ventaja que antes solo veíamos en las grandes corporaciones.

La cifra que resume todo: 19 veces más rentables

Investigación de McKinsey sobre las características de las empresas “data-driven” encontró que estas organizaciones tienen 23 veces más probabilidades de adquirir clientes, 6 veces más probabilidades de retenerlos y —la cifra que más debería importarle a cualquier dueño de pyme— 19 veces más probabilidades de ser rentables que sus competidores que no usan datos de forma sistemática. No es una promesa de innovación abstracta: es una diferencia medible en el margen.

2026 es el año en que la mayoría cruza la línea

Gartner proyecta que para 2026 el 65% de las organizaciones B2B habrán hecho la transición hacia una toma de decisiones basada completamente en datos. Esto importa para una pyme por una razón simple: cuando dos terceras partes del mercado ya deciden con datos —sobre precios, inventario, clientes, tiempos de entrega—, seguir decidiendo “a ojo” deja de ser una opción neutral. Se convierte en una desventaja competitiva activa.

El dato en tiempo real ya genera retorno medible

Un estudio del Centre for Economics and Business Research, que analizó 1,200 empresas en 12 países y 4 industrias, encontró que el 80% de los negocios que aprovechan datos en tiempo real —ventas, inventario, comportamiento de clientes— reportaron crecimiento directo en sus ingresos, con un impacto económico global estimado en 2.6 billones de dólares en ingresos adicionales y más de 300,000 millones de dólares en ahorro de costos. La nube y la automatización han bajado tanto el costo de acceder a estos datos que ya no hace falta ser una multinacional para beneficiarse: una pyme con un punto de venta digital, un CRM básico o incluso una hoja de cálculo bien estructurada ya está generando la materia prima que estos estudios miden.

¿Dónde aparece la rentabilidad, exactamente?

La rentabilidad no mejora porque “se tienen más datos” —mejora porque esos datos permiten tres decisiones muy concretas: qué tan bien se fija el precio de cada producto o servicio, cuánto cuesta realmente retener a un cliente frente a conseguir uno nuevo, y en qué parte de la operación se está perdiendo margen sin que nadie lo note (inventario inmovilizado, tiempos muertos, descuentos mal calculados). Ninguna de estas decisiones requiere inteligencia artificial. Requiere visibilidad —y esa visibilidad es exactamente lo que separa, según la evidencia, a las empresas que multiplican su margen de las que compiten solo con intuición y experiencia acumulada.

La conclusión que dejan estos estudios no es “hay que invertir en tecnología” en abstracto —es que el retorno de organizar y leer bien los datos que un negocio ya genera es, hoy, uno de los movimientos con mejor relación costo-beneficio disponibles para una pyme. En SmartDax ayudamos a empresas a dar ese primer paso: convertir la información que ya tienen —ventas, clientes, inventario— en decisiones que se ven reflejadas en el margen, sin necesidad de un equipo de datos interno.

FUENTES Y REFERENCIAS

1. McKinsey & Company, investigación citada en: CTO Magazine. (16 de octubre de 2024). Seven Attributes That Define the Data-driven Enterprise in 2025. https://ctomagazine.com/data-driven-enterprise-mckinsey-research-guide/

2. Gartner, estudio citado en: CloudTalk. (actualizado 10 de abril de 2026). 65% of Organizations Will Make Fully Data-driven Decisions By 2026. https://www.cloudtalk.io/blog/65-of-organizations-will-make-fully-data-driven-decisions-by-2026-here-are-3-key-reasons-to-join-them/

3. Centre for Economics and Business Research (CEBR), estudio citado en: CloudTalk. (actualizado 10 de abril de 2026). 65% of Organizations Will Make Fully Data-driven Decisions By 2026. https://www.cloudtalk.io/blog/65-of-organizations-will-make-fully-data-driven-decisions-by-2026-here-are-3-key-reasons-to-join-them/

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