¿Y si nacemos digitales?

La transformación digital y la innovación tecnológica han redefinido el concepto de empresa de base tecnológica (EBT), estableciendo nuevos paradigmas para las pequeñas y medianas empresas (PYMES) que desean competir en un entorno globalizado. Este análisis presenta una guía para comprender cómo las PYMES pueden implementar condiciones propias de las EBT, detallando las estrategias y el financiamiento que las habilitan para evolucionar en organizaciones basadas en tecnología. A través de una revisión de las características esenciales de las EBT y su posible implementación en las PYMES, el texto subraya la importancia de una estructura que permita a estas empresas no solo adoptar tecnología, sino también contribuir activamente al desarrollo tecnológico y al ecosistema de innovación en sus economías locales y globales.

Las empresas de base tecnológica (EBT)

El concepto de empresa de base tecnológica (EBT) ha evolucionado notablemente desde su introducción, alineándose con los avances de la tecnología y la globalización. En sus primeras etapas, las EBT se definían simplemente como empresas que incorporaban algún grado de innovación tecnológica en sus procesos o productos (Carayannis et al., 1998). Sin embargo, esta definición se ha ampliado para incluir a organizaciones que no solo utilizan tecnología avanzada sino que también la desarrollan y la convierten en el núcleo de sus modelos de negocio. Estudios tempranos sobre este tipo de empresas destacaban su capacidad para competir en mercados globales debido a sus altos niveles de innovación, lo cual incentivó su surgimiento en sectores como las TIC, la biotecnología y la ingeniería avanzada (Audretsch & Stephan, 1996).

A medida que las tecnologías digitales se integraron en la economía global, el concepto de EBT se expandió hacia empresas que, desde su creación, están profundamente vinculadas a la investigación científica y al desarrollo tecnológico (Rasmussen & Borch, 2010). En esta etapa, las EBT comenzaron a distinguirse por su agilidad en la adopción y creación de nuevas tecnologías, así como por su capacidad para captar talento y conocimiento especializado, lo que las diferencia de las empresas tradicionales (Cooper, 2000). Esta evolución es especialmente visible en las startups tecnológicas que emergen de centros de investigación o incubadoras universitarias, caracterizadas por altos niveles de inversión en I+D y por la implementación de tecnologías disruptivas en áreas de rápido crecimiento como la inteligencia artificial y el Internet de las Cosas (IoT) (Mian, 2014).

Actualmente, el término EBT se ha consolidado para describir a empresas con modelos de negocio intensivos en tecnología, cuyo principal recurso estratégico es el conocimiento (Spender & Grant, 1996), Ariza, Y. (2023 abril 4). Hoy en día, las EBT no solo buscan innovar tecnológicamente, sino también transformar sus respectivos mercados, acelerando cambios en la economía digital y adoptando modelos de negocio escalables y orientados al crecimiento global (Autio et al., 2014). En este sentido, las EBT modernas representan el ápice de la integración entre tecnología y emprendimiento, destacando por su capacidad de adaptación en entornos de incertidumbre y por su papel catalizador en la transformación digital de diversas industrias (Zahra & Nambisan, 2012).

Las PYME como EBT

A propósito del conversatorio sobre Analítica de Datos con Annamaria Pino y David De Núbila, éste último preguntó: ¿y si nacemos digitales?, pensé que se refería al transhumanismo, esa corriente de pensamiento que implica mejoras en el cuerpo a partir de aparatos electrónicos conectados a Internet; sin embargo, De Nubila se refería a cómo al PYME nace digital. 

Con base en lo anterior, de la siguiente manera la PYME puede ser una EBT:

Las pequeñas y medianas empresas (PYMES) pueden desarrollarse como empresas de base tecnológica (EBT) aprovechando su agilidad organizativa para adoptar tecnologías innovadoras y satisfacer nichos de mercado emergentes. A diferencia de las grandes empresas, las PYMES pueden adaptarse rápidamente a los cambios tecnológicos, un aspecto clave para posicionarse en sectores de alta competitividad (Narula, 2004). Esto se debe en gran parte a su capacidad para integrar tecnologías emergentes en su estructura organizativa, lo cual permite mejorar su eficiencia y reducir costos. Estudios recientes demuestran que las PYMES con un enfoque en innovación tecnológica pueden transformarse en EBT al adoptar plataformas de tecnología digital, aprovechando herramientas de análisis de datos y automatización para ganar competitividad (García & Velasco, 2020).

La inversión en investigación y desarrollo (I+D) es un factor crucial que permite a las PYMES evolucionar hacia una EBT. Aunque estas empresas generalmente cuentan con recursos financieros más limitados, muchas PYMES logran acceder a financiamiento externo, como subsidios gubernamentales y capital de riesgo, para implementar proyectos tecnológicos avanzados (Nauwelaers & Wintjes, 2008). Además, se observa que la colaboración con universidades e institutos de investigación es una estrategia eficaz para las PYMES que desean innovar sin asumir los altos costos de un departamento propio de I+D (Cunningham et al., 2017). Esta colaboración facilita el acceso al conocimiento científico y técnico, permitiéndoles lanzar productos y servicios tecnológicos en mercados competitivos de manera rápida y efectiva.

Por último, las PYMES pueden consolidarse como EBT mediante el uso de redes digitales y plataformas globales que amplían su alcance. A través de herramientas como el comercio electrónico, las redes sociales y las soluciones de computación en la nube, estas empresas pueden escalar sus operaciones y competir a nivel internacional (Bianchi et al., 2017). Esta capacidad de conexión global les permite adquirir clientes, recursos y conocimientos de diversos mercados, sin necesidad de contar con una infraestructura física robusta. Así, las PYMES logran posicionarse como EBT no solo por su capacidad de innovación, sino también por la flexibilidad y alcance que ofrecen las tecnologías digitales en un entorno globalizado (Jones et al., 2011).

La siguiente tabla que muestra las condiciones de las EBT, cómo las PYMES pueden implementarlas, y las fuentes de financiamiento que pueden apoyar esa implementación:

Condiciones de una EBT	Implementación en PYMES	Fuentes de Financiamiento
Vinculación a la investigación científica	Colaboración con universidades, centros de investigación o mediante la contratación de consultores especializados en I+D.	Fondos gubernamentales de innovación (por ej., programas de transferencia de tecnología), subsidios de investigación.
Desarrollo tecnológico propio	Creación de un pequeño departamento de I+D interno, o desarrollo de proyectos tecnológicos específicos en áreas clave.	Programas de apoyo a la innovación (por ej., Innpulsa en Colombia, Horizonte Europa), fondos de capital riesgo.
Adopción de nuevas tecnologías	Implementación de tecnologías digitales (software de gestión, IoT, análisis de datos) para mejorar la eficiencia operativa.	Préstamos con condiciones preferenciales para PYMES tecnológicas, créditos bancarios especializados, leasing de equipos.
Creación de tecnologías propias	Patentar innovaciones desarrolladas en productos o procesos internos.	Subvenciones para protección de propiedad intelectual, programas de incentivos fiscales para investigación e innovación.
Capacidad para captar talento especializado	Ofrecer beneficios de desarrollo profesional, vincular estudiantes en prácticas o alianzas con programas de formación.	Programas de apoyo al empleo juvenil, incentivos fiscales para la contratación de personal de I+D, fondos de formación.
Capacidad para captar conocimiento especializado	Participación en clústeres y redes de innovación, ferias de tecnología, y plataformas de intercambio de conocimiento.	Subsidios para participación en ferias y congresos, apoyo de cámaras de comercio y asociaciones de empresarios.

Conclusiones

La implementación de condiciones propias de las EBT en las PYMES permite a estas últimas acceder a los beneficios que ofrece la tecnología avanzada, aumentando su capacidad competitiva y su proyección en el mercado. La integración de la investigación científica y el desarrollo tecnológico en la estructura organizativa de una PYME no solo facilita la creación de nuevos productos y servicios, sino que también establece una base sólida para la innovación constante. Esto es particularmente valioso en sectores de rápido cambio, donde la adaptación y la adopción de nuevas tecnologías son fundamentales para el éxito y la sostenibilidad empresarial.

Asimismo, la disponibilidad de diversas fuentes de financiamiento resulta esencial para que las PYMES puedan desarrollar e implementar las capacidades tecnológicas necesarias. Las opciones de financiamiento, que incluyen desde subsidios gubernamentales hasta capital de riesgo, son herramientas que ayudan a superar las limitaciones económicas inherentes a las PYMES y permiten a estas empresas transformar ideas innovadoras en realidad. Esta estructura de apoyo financiero posibilita que las PYMES se conviertan en actores relevantes en el ámbito de la tecnología y el conocimiento, posicionándose en sectores de alto valor agregado.

En conclusión, el potencial de las PYMES para transformarse en EBT radica en su capacidad de implementar y adaptar condiciones clave como la investigación, el desarrollo de tecnología propia, y la captación de talento y conocimiento especializado. Con una estrategia clara de integración tecnológica y el apoyo de financiamiento adecuado, las PYMES pueden superar barreras estructurales y contribuir significativamente a la economía del conocimiento. Este enfoque no solo amplía sus oportunidades de crecimiento, sino que también las convierte en un motor de innovación y desarrollo tecnológico en el contexto global.

Referencias

• Audretsch, D. B., & Stephan, P. E. (1996). Company-scientist locational links: The case of biotechnology. American Economic Review, 86(3), 641-652.
• Autio, E., George, G., & Alexy, O. (2014). International entrepreneurship and capability development—qualitative evidence and future research directions. Entrepreneurship Theory and Practice, 38(1), 11-37.
• Ariza, Y. (2023 abril 4). Empresas de Base Tecnológica. [Entrada de Blog]. http://yesidariza.blogspot.com/2023/04/empresas-de-base-tecnologica.html 
• Bianchi, C., Glavas, C., & Mathews, S. (2017). SME international performance in Latin America: The role of entrepreneurial and technological capabilities. Journal of Small Business and Enterprise Development, 24(1), 176-195.
• Carayannis, E. G., Alexander, J., & Ioannidis, A. (1998). Leveraging knowledge, learning, and innovation in forming strategic government-university-industry (GUI) partnerships. Technovation, 18(10), 687-693.
• Cooper, A. C. (2000). Organizational and individual learning and technology development in rapidly changing fields: Cases from the biotechnology sector. Journal of Technology Transfer, 25(1), 23-35.
• Cunningham, J. A., Menter, M., & Wirsching, K. (2017). Entrepreneurial ecosystem research: A review and research agenda. Entrepreneurship & Regional Development, 29(3-4), 268-288.
• García, E., & Velasco, C. (2020). Digitalización y PYMES: Oportunidades y retos en el contexto de la Cuarta Revolución Industrial. Revista de Economía y Empresa, 37(1), 101-116.
• Jones, M. V., Coviello, N., & Tang, Y. K. (2011). International entrepreneurship research (1989–2009): A domain ontology and thematic analysis. Journal of Business Venturing, 26(6), 632-659.
• Mian, S. A. (2014). The role of university business incubators in developing countries: An overview. International Journal of Innovation and Technology Management, 11(1), 1430004.
• Narula, R. (2004). R&D collaboration by SMEs: New opportunities and limitations in the face of globalisation. Technovation, 24(2), 153-161.
• Nauwelaers, C., & Wintjes, R. (2008). Innovation policy, innovation in policy: Policy learning within and across systems and clusters. European Planning Studies, 16(8), 1119-1137.
• Spender, J. C., & Grant, R. M. (1996). Knowledge and the firm: An overview. Strategic Management Journal, 17(S2), 5-9.
• Zahra, S. A., & Nambisan, S. (2012). Entrepreneurship and strategic thinking in business ecosystems. Business Horizons, 55(3), 219-229.

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Las PYME y los encadenamientos productivos

Las pequeñas y medianas empresas (PYME) desempeñan un papel crucial en el desarrollo económico de América Latina. Sin embargo, su integración en encadenamientos productivos presenta desafíos significativos. Esta publicación muestra estrategias clave que pueden adoptar las PYME para fortalecerse y participar efectivamente en estas cadenas de valor, abordando aspectos como la innovación tecnológica, la gestión empresarial y la cooperación interempresarial.

Encadenamientos Productivos

El concepto de encadenamientos productivos ha evolucionado significativamente en la literatura económica, especialmente en el contexto de las pequeñas y medianas empresas (PYME). En sus orígenes, los encadenamientos productivos fueron comprendidos como una serie de relaciones de dependencia entre diferentes etapas de producción, donde cada etapa agrega valor y contribuye al producto final (Porter, 1985). Posteriormente, investigadores como Gereffi y Kaplinsky (2001) ampliaron el concepto al explorar cómo las redes de valor global y las cadenas de suministro integran a las PYME, permitiéndoles acceder a recursos, conocimiento y tecnología que de otro modo no tendrían disponibles. Estos autores argumentan que la integración en cadenas de valor puede ofrecer a las PYME la posibilidad de adquirir competitividad y mejorar sus capacidades productivas mediante la colaboración con empresas más grandes o con instituciones de apoyo en los sectores público y privado.

A medida que las economías globalizadas avanzaron, surgió la necesidad de entender los encadenamientos productivos desde una perspectiva territorial y sectorial. Humphrey y Schmitz (2002) introducen el enfoque de “mejoras incrementales” que permite a las PYME aprender de las empresas más avanzadas en la cadena y, con el tiempo, mejorar sus productos y procesos. Este enfoque es particularmente relevante para sectores industriales en países en vías de desarrollo, donde las PYME enfrentan dificultades de acceso a capital y tecnología. Además, estudios de Pietrobelli y Rabellotti (2006) refuerzan esta perspectiva, destacando que la inserción de las PYME en cadenas de valor regionales y globales les brinda oportunidades de aprendizaje, innovación y escalamiento productivo, facilitando su acceso a mercados internacionales y aumentando su capacidad para competir en ellos.

En los últimos años, la digitalización y el avance de las tecnologías de la información y comunicación han introducido una nueva dinámica en los encadenamientos productivos. Según Sturgeon (2008), las nuevas tecnologías facilitan la interacción entre empresas de distintos tamaños y localidades, permitiendo a las PYME integrarse más fácilmente en redes de producción global. De manera complementaria, autores como Blyde (2014) señalan que el acceso a plataformas digitales y herramientas colaborativas reduce los costos de transacción y mejora la eficiencia de las interacciones entre las PYME y las grandes empresas dentro de los encadenamientos productivos. Así, el desarrollo tecnológico actual no solo refuerza la competitividad de las PYME, sino que también democratiza las oportunidades de participación en cadenas de valor complejas, generando beneficios tanto a nivel local como global.

Las PYME y los encadenamientos productivos

Las PYME en Latinoamérica

Según la CEPAL (2021), las PYME representan aproximadamente el 99% del total de empresas en América Latina y generan entre el 60% y el 70% del empleo formal en la región, lo cual subraya su relevancia en el ámbito laboral. Sin embargo, su contribución al Producto Interno Bruto (PIB) es relativamente baja, en torno al 25% al 30%, debido a la limitada integración en cadenas de valor y su acceso restringido a recursos y tecnología avanzada. En México, por ejemplo, los programas de encadenamiento productivo han permitido que el sector manufacturero incremente su participación en el comercio exterior, siendo las PYME proveedoras del 35% de los insumos que las grandes empresas exportadoras requieren (INEGI, 2020). En Colombia, gracias a las políticas de encadenamiento promovidas por el MinCIT, cerca de 4,500 PYME se han integrado en cadenas productivas clave, aumentando su productividad en un 15% en sectores como el agroindustrial y el textil (MinCIT, 2020). Estas cifras evidencian que el apoyo gubernamental y la participación en encadenamientos productivos son elementos cruciales para potenciar el crecimiento y la competitividad de las PYME en la región.

En el sector automotriz de México, las PYME han demostrado un papel crucial en la cadena de suministro, aportando cerca del 30% de los insumos que las grandes ensambladoras requieren para la producción de vehículos, lo cual fortalece su posicionamiento en mercados internacionales (INEGI, 2020). Este sector genera aproximadamente el 20% del PIB manufacturero mexicano y cuenta con un ecosistema de PYME proveedoras que han logrado elevar su competitividad y eficiencia mediante programas de encadenamiento productivo impulsados por el gobierno. En el ámbito agroindustrial, las PYME también tienen una contribución relevante: se estima que más del 40% de los insumos procesados en el país provienen de pequeños y medianos productores que colaboran con grandes empresas alimentarias y de exportación. En Colombia, el Ministerio de Comercio, Industria y Turismo (MinCIT, 2020) reporta que programas de encadenamiento productivo han beneficiado a más de 3,000 PYME en sectores como el textil y el agroindustrial, aumentando su productividad en un 12% en promedio y cerrando brechas tecnológicas mediante incentivos fiscales y formación en sostenibilidad e innovación. Esto no solo mejora la competitividad de las PYME colombianas, sino que fortalece la estructura productiva y exportadora del país en mercados globales.

A nivel regional, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID, 2021) ha señalado que uno de los mayores desafíos para el desarrollo de encadenamientos productivos en América Latina es la limitada capacidad de las PYME para adoptar tecnologías digitales y acceder a mercados internacionales. Para abordar esta situación, el BID ha colaborado con gobiernos de varios países en la implementación de plataformas digitales que facilitan la conexión entre empresas pequeñas y grandes, y mejoran la transparencia en la cadena de suministro. Estas plataformas han mostrado resultados prometedores en Brasil y Argentina, donde se han reducido los costos de transacción y optimizado los procesos de coordinación entre empresas. De este modo, el fomento de los encadenamientos productivos a través de tecnologías digitales se ha convertido en una herramienta crucial para la inclusión de las PYME en la economía global y para el fortalecimiento del desarrollo económico en la región.

El Banco Interamericano de Desarrollo (BID, 2021) reporta que solo el 23% de las PYME en América Latina ha logrado implementar herramientas digitales en sus operaciones, lo que limita su capacidad para integrarse en cadenas de valor globales y participar en encadenamientos productivos. Ante esta situación, el BID ha promovido iniciativas digitales que ayudan a las PYME a superar barreras de acceso al mercado y a reducir costos de transacción. En Brasil, por ejemplo, el uso de plataformas digitales impulsadas por el BID ha permitido que más de 5,000 PYME se conecten con empresas grandes, optimizando su gestión logística y mejorando sus ingresos en un 15% promedio. En Argentina, estas herramientas han ayudado a que PYME del sector agroindustrial logren mejorar sus tiempos de entrega y reducir los costos de intermediación en un 20% (BID, 2021). La adopción de estas tecnologías ha demostrado que, a través de una mayor transparencia y eficiencia en la cadena de suministro, las PYME pueden acceder a oportunidades de negocio antes inalcanzables, contribuyendo al desarrollo económico regional y fortaleciendo su competitividad en el ámbito global.

Preparar la PYME para el encadenamiento productivo

Para que las pequeñas y medianas empresas (PYME) puedan integrarse exitosamente en encadenamientos productivos, es crucial que fortalezcan sus capacidades de innovación, tecnología y gestión, elementos que permiten mejorar su competitividad y aportar mayor valor agregado en la cadena. Según Bianchi y Labory (2018), las PYME deben invertir en innovación y en la adopción de tecnologías avanzadas para integrarse en cadenas de valor más complejas, ya que la tecnología contribuye a mejorar la eficiencia y la calidad de sus productos. Además, la capacidad de innovación permite a las PYME adaptarse a los cambios en la demanda y en los estándares de calidad requeridos por empresas de mayor escala en los encadenamientos productivos. Estos autores enfatizan que una base tecnológica sólida es esencial para que las PYME puedan responder a las demandas específicas de grandes empresas y, al mismo tiempo, fortalecer su posición en mercados globales.

Otro aspecto fundamental para preparar a las PYME en su integración a encadenamientos productivos es la formación en gestión y administración empresarial. Felzensztein y Gimmon (2014) destacan que las PYME que cuentan con habilidades avanzadas en gestión de proyectos y recursos humanos tienen mayores probabilidades de establecer vínculos sólidos en cadenas de valor, ya que estas competencias facilitan la colaboración con otras empresas y mejoran la capacidad de respuesta en términos de calidad y tiempos de entrega. Además, los autores sugieren que el entrenamiento en gestión contribuye a que las PYME adopten prácticas de sostenibilidad y responsabilidad social, elementos cada vez más valorados en cadenas de suministro internacionales y que permiten a las empresas diferenciarse y añadir valor en los encadenamientos productivos.

Finalmente, la cooperación y la creación de redes con otras empresas y actores institucionales son esenciales para que las PYME se inserten en cadenas de valor. Según Molina-Morales y Martínez-Fernández (2010), la colaboración con otras empresas en redes de clústeres y la asociación con instituciones de apoyo como cámaras de comercio o universidades pueden mejorar la competitividad de las PYME. Estas alianzas permiten el intercambio de conocimientos y recursos que reducen los costos de adopción de nuevas tecnologías, facilitando la entrada de las PYME en mercados de mayor envergadura. La cooperación interempresarial no solo fortalece las capacidades internas de las PYME, sino que también promueve la resiliencia y adaptabilidad en entornos de rápida evolución, requisitos indispensables para mantenerse en cadenas de valor complejas y globalizadas.

La siguiente tabla muestra el esquema de trabajo:

Área clave	Etapa	Descripción
Fortalecimiento en Innovación y Tecnología	Evaluación tecnológica inicial	Identificar el nivel de desarrollo tecnológico de la PYME y detectar áreas donde la adopción de nuevas tecnologías puede mejorar su productividad y calidad.
	Capacitación en innovación	Ofrecer programas de formación en innovación, que incluyan metodologías para la mejora continua de productos y procesos, permitiendo a la PYME adaptarse a las exigencias de la cadena de valor.
	Adopción de tecnología avanzada	Facilitar el acceso a tecnología digital y automatización para aumentar la eficiencia de la PYME y mejorar la calidad de sus productos, clave para integrarse en encadenamientos con empresas de mayor tamaño.
Desarrollo de Competencias en Gestión Empresarial	Capacitación en gestión y administración	Proporcionar formación en gestión de proyectos, finanzas y recursos humanos para optimizar la operación y eficiencia de la PYME en el contexto de encadenamientos productivos.
	Implementación de prácticas sostenibles	Incluir formación en sostenibilidad y responsabilidad social empresarial, aspectos valorados en cadenas de suministro internacionales.
	Planificación y manejo de estándares de calidad	Ayudar a las PYME a establecer procesos y controles que aseguren consistencia en la calidad y tiempos de entrega, fortaleciendo su reputación en la cadena de valor.
Fomento de la Cooperación y Redes de Colaboración	Establecimiento de alianzas estratégicas	Incentivar la participación de las PYME en clústeres sectoriales o redes de colaboración para facilitar el intercambio de conocimientos y recursos.
	Asociación con instituciones de apoyo	Crear vínculos con cámaras de comercio, universidades y centros de innovación que proporcionen asesoría técnica y capacitación especializada.
	Fortalecimiento del capital social	Promover actividades de networking para que las PYME construyan relaciones sólidas y de confianza con otros actores de la cadena, mejorando su capacidad de respuesta y adaptabilidad en un entorno competitivo.

Conclusiones

En primer lugar, el fortalecimiento en innovación y tecnología es esencial para que las PYME mejoren su competitividad en encadenamientos productivos. A través de la capacitación y la adopción de tecnologías avanzadas, pueden optimizar sus procesos y responder a las exigencias del mercado, lo que les permitirá aumentar su productividad y calidad de productos. Esto no solo beneficia a las propias PYME, sino que también enriquece las cadenas de valor en las que participan.

En segundo lugar, el desarrollo de competencias en gestión empresarial es vital. Proporcionar formación en áreas como gestión de proyectos y sostenibilidad permite a las PYME establecer procesos estandarizados y eficientes, esenciales para cumplir con los estándares requeridos por las empresas más grandes. Este enfoque también promueve la responsabilidad social y la sostenibilidad, atributos cada vez más valorados en los mercados internacionales.

Finalmente, fomentar la cooperación y la creación de redes de colaboración puede abrir nuevas oportunidades para las PYME. Establecer alianzas estratégicas y vínculos con instituciones de apoyo les permite intercambiar conocimientos y recursos, fortaleciendo su capacidad de respuesta ante los desafíos del mercado. La cooperación interempresarial no solo incrementa la competitividad de las PYME, sino que también contribuye al desarrollo económico regional al integrar a estas empresas en cadenas de valor más amplias y complejas.

Referencias

Bianchi, P., & Labory, S. (2018). Industrial policy for the manufacturing revolution: Perspectives on digital globalization. Edward Elgar Publishing.

Blyde, J. S. (2014). Synchronized factories: Latin America and the Caribbean in the era of global value chains. Springer.

Banco Interamericano de Desarrollo. (2021). Impulsando la transformación digital en América Latina y el Caribe. BID.

Comisión Económica para América Latina y el Caribe. (2021). Políticas de fomento a las cadenas de valor para las pequeñas y medianas empresas en América Latina. CEPAL.

Felzensztein, C., & Gimmon, E. (2014). Competitive advantage in global value chains: The role of social capital and learning capabilities in Latin American SMEs. Journal of Small Business Management, 52(4), 640-658.

Gereffi, G., & Kaplinsky, R. (2001). The value of value chains: Spreading the gains from globalisation. IDS Bulletin, 32(3), 1-2.

Humphrey, J., & Schmitz, H. (2002). How does insertion in global value chains affect upgrading in industrial clusters? Regional Studies, 36(9), 1017-1027.

Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2020). Directorio estadístico nacional de unidades económicas: Distribución sectorial de las PYME en México. INEGI.

Ministerio de Comercio, Industria y Turismo de Colombia. (2020). Estrategia de encadenamientos productivos para el fortalecimiento de las PYME. MinCIT.

Molina-Morales, F. X., & Martínez-Fernández, M. T. (2010). Social networks: Effects of social capital on firm innovation. Journal of Small Business Management, 48(2), 258-279.

Pietrobelli, C., & Rabellotti, R. (2006). Clusters and value chains in Latin America: In search of an integrated approach. Inter-American Development Bank.

Porter, M. E. (1985). Competitive advantage: Creating and sustaining superior performance. Free Press.

Sturgeon, T. J. (2008). From commodity chains to value chains: Interdisciplinary theory building in an age of globalization. In Bair, J. (Ed.), Frontiers of commodity chain research (pp. 110-135). Stanford University Press.

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Empresas inteligentes

Una empresa inteligente se caracteriza por su capacidad para aprovechar la tecnología, los datos y la analítica avanzada para mejorar la toma de decisiones, la eficiencia operativa y la innovación. Una empresa inteligente se basa en la integración de diversas tecnologías, como la inteligencia artificial (IA), el internet de las cosas (IoT), big data y la nube. Estas tecnologías permiten a las empresas recopilar, analizar y utilizar grandes volúmenes de datos en tiempo real para optimizar sus operaciones y estrategias.

La Empresa Inteligente

Una empresa inteligente se define como una organización que integra diversas tecnologías avanzadas, tales como la inteligencia artificial (IA), el internet de las cosas (IoT), big data y la computación en la nube, para optimizar sus operaciones y estrategias mediante el análisis y utilización de grandes volúmenes de datos en tiempo real (Davenport & Ronanki, 2018; Atzori, Iera, & Morabito, 2010; Chen, Mao, & Liu, 2014; Armbrust et al., 2010). Estas tecnologías permiten a las empresas recopilar, analizar y utilizar datos de manera eficiente, lo que les proporciona una ventaja competitiva significativa en un entorno empresarial dinámico y cambiante.

Los elementos clave que caracterizan a una empresa inteligente incluyen la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el IoT, big data y la nube. La inteligencia artificial, en particular, permite la automatización de procesos complejos y la toma de decisiones informadas basadas en datos, mientras que el aprendizaje automático se utiliza para predecir tendencias y comportamientos futuros mediante el análisis de datos históricos (Davenport & Ronanki, 2018). Por otro lado, el IoT facilita la interconexión de dispositivos físicos a través de internet, mejorando la eficiencia operativa y permitiendo la creación de nuevos modelos de negocio (Atzori, Iera, & Morabito, 2010). Big data se refiere al procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos para descubrir patrones y tendencias que no serían visibles con métodos de análisis tradicionales (Chen, Mao, & Liu, 2014), y la computación en la nube proporciona la flexibilidad y escalabilidad necesarias para almacenar y procesar estos datos a gran escala (Armbrust et al., 2010).

Los beneficios de convertirse en una empresa inteligente son numerosos. Entre ellos, destaca la mejora en la toma de decisiones, ya que las empresas pueden basarse en análisis de datos en tiempo real para tomar decisiones más rápidas y precisas (Manyika et al., 2011). Además, la eficiencia operativa se incrementa a través de la automatización y optimización de procesos, lo que puede reducir costos y aumentar la productividad. La capacidad de analizar grandes volúmenes de datos también permite a las empresas identificar nuevas oportunidades de negocio y desarrollar productos y servicios innovadores. Asimismo, la experiencia del cliente se mejora significativamente, ya que las empresas pueden personalizar sus ofertas para satisfacer mejor las necesidades de los clientes.

Sin embargo, la transición hacia una empresa inteligente no está exenta de desafíos. La gestión de la privacidad y seguridad de los datos es un tema crucial que debe ser abordado, junto con la necesidad de invertir en infraestructura tecnológica adecuada (Manyika et al., 2011). Además, es esencial la formación continua de los empleados para que puedan adaptarse y aprovechar al máximo las nuevas tecnologías. Abordar estos desafíos es fundamental para maximizar los beneficios de ser una empresa inteligente y asegurar su sostenibilidad a largo plazo.

Evolución de la investigación científica relacionada con Empresas Inteligentes

La evolución de la investigación científica relacionada con Empresas Inteligentes ha sido significativa en las últimas décadas, impulsada principalmente por el avance de las tecnologías digitales y el análisis de datos. En los primeros años del siglo XXI, los investigadores comenzaron a explorar las posibilidades de integrar tecnologías de la información en los procesos empresariales. Por ejemplo, el estudio de Porter y Millar (1985) sobre cómo la tecnología de la información transformaba la competencia y la estructura de la industria sentó las bases para entender cómo las empresas podían utilizar estas tecnologías para obtener ventajas competitivas. Este trabajo fue crucial para el desarrollo de conceptos posteriores relacionados con la digitalización y la automatización de procesos empresariales.

A medida que la tecnología avanzaba, surgieron nuevas áreas de investigación enfocadas en el uso de datos a gran escala. Chen, Chiang y Storey (2012) realizaron un análisis exhaustivo sobre la analítica de negocios y big data, subrayando la importancia de estas tecnologías para la toma de decisiones empresariales. Su investigación mostró cómo la capacidad de procesar y analizar grandes volúmenes de datos podía transformar las operaciones empresariales, permitiendo a las empresas ser más ágiles y receptivas a las necesidades del mercado. Esta evolución marcó un punto de inflexión hacia la adopción de sistemas más inteligentes y automatizados.

En los últimos años, la atención se ha centrado en el impacto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las empresas. Davenport y Ronanki (2018) describieron cómo las empresas están utilizando la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia operativa y la experiencia del cliente. Su trabajo destacó casos prácticos de implementación de IA en diversas industrias, demostrando cómo estas tecnologías pueden generar valor significativo cuando se integran correctamente en los procesos empresariales. La evolución hacia el uso de IA y aprendizaje automático ha sido un desarrollo clave en la transformación de las empresas en entidades verdaderamente inteligentes.

Más recientemente, la investigación ha comenzado a explorar la convergencia de múltiples tecnologías en la creación de ecosistemas empresariales inteligentes. Manyika et al. (2011) discutieron el potencial de big data en la innovación y la productividad, mientras que Atzori, Iera y Morabito (2010) examinaron el impacto del Internet de las Cosas (IoT) en la interconectividad de dispositivos y la recopilación de datos. Estos estudios han mostrado cómo la integración de big data, IA y IoT puede crear sinergias que transformen radicalmente las operaciones empresariales, mejorando la toma de decisiones y creando nuevas oportunidades de negocio. La evolución de estas investigaciones refleja un camino continuo hacia la sofisticación y la inteligencia en el ámbito empresarial.

Metodología para Evaluar el Nivel de una Empresa como Empresa Inteligente

Evaluar a una empresa para determinar su nivel como Empresa Inteligente requiere un enfoque multidimensional que considere diversas áreas clave, respaldadas por la literatura científica. Este enfoque debe incluir la adopción de tecnologías avanzadas, la capacidad de análisis de datos, la integración y automatización de procesos, la innovación y cultura organizacional, así como la experiencia del cliente.

Criterios de Evaluación

• Adopción de Tecnologías Avanzadas: La adopción de tecnologías avanzadas es fundamental para una Empresa Inteligente. Esta dimensión se caracteriza por la implementación de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA), el internet de las cosas (IoT) y el big data. Davenport y Ronanki (2018) destacan que la adopción de IA permite a las empresas automatizar procesos complejos y tomar decisiones informadas basadas en datos. Las métricas para esta dimensión incluyen la proporción de procesos automatizados mediante IA, el número de dispositivos IoT conectados en la organización y el volumen de datos procesados y utilizados para la toma de decisiones.
• Capacidad de Análisis de Datos: La capacidad de análisis de datos es otra dimensión crucial. Chen, Chiang y Storey (2012) subrayan la importancia de la recolección y análisis de grandes volúmenes de datos para convertirlos en insights accionables mediante técnicas avanzadas de análisis y modelado predictivo. Las métricas relevantes incluyen la calidad y diversidad de los datos recolectados, la capacidad de análisis predictivo y prescriptivo, y la frecuencia y eficacia de la toma de decisiones basada en datos.
• Integración y Automatización de Procesos: La integración y automatización de procesos reflejan la eficiencia operativa y la coordinación interna de una empresa. Besson y Rowe (2012) indican que la integración de sistemas y la automatización de procesos clave son indicadores de una empresa que opera de manera eficiente. Las métricas incluyen el porcentaje de procesos integrados a través de sistemas ERP, el nivel de automatización de la cadena de suministro y la gestión de clientes, y la interoperabilidad entre diferentes sistemas de TI.
• Innovación y Cultura Organizacional: La cultura de la innovación es esencial para una Empresa Inteligente. Manyika et al. (2011) argumentan que una cultura que fomenta la innovación, la adopción de nuevas tecnologías y la formación continua es fundamental para el éxito de una empresa inteligente. Las métricas para esta dimensión abarcan la inversión en investigación y desarrollo (I+D), el número de patentes registradas y productos innovadores lanzados, y los programas de formación y desarrollo para empleados en nuevas tecnologías.
• Experiencia del Cliente: Finalmente, la experiencia del cliente es una dimensión crítica. Rust y Huang (2014) destacan que las empresas inteligentes utilizan datos y tecnologías para mejorar la interacción con los clientes y personalizar sus servicios. Las métricas para evaluar esta dimensión incluyen la satisfacción del cliente y el Net Promoter Score (NPS), el nivel de personalización en las interacciones con clientes y el tiempo de respuesta y resolución de consultas de clientes.

Evaluar el nivel de una empresa como Empresa Inteligente implica un análisis detallado y multidimensional que considere la adopción de tecnologías avanzadas, la capacidad de análisis de datos, la integración y automatización de procesos, la innovación y cultura organizacional, y la experiencia del cliente. Este enfoque proporciona una visión holística del grado de inteligencia empresarial y ayuda a identificar áreas para el desarrollo y la mejora continua.

La siguiente tabla muestra los criterios de evaluación, para conocer el nivel que puede tener una empresa, como empresa inteligente:

Criterio	Descripción del Criterio	Forma de Medición	Forma de Colectar los Datos	Forma de Analizar los Datos
Adopción de Tecnologías Avanzadas	Implementación de IA, IoT y otras tecnologías emergentes en procesos empresariales.	Proporción de procesos automatizados con IA.	Auditorías de procesos internos.	Análisis porcentual de procesos automatizados.
		Número de dispositivos IoT conectados.	Inventarios de dispositivos tecnológicos.	Conteo y análisis de crecimiento de dispositivos IoT.
		Volumen de datos procesados y utilizados.	Registros de sistemas de gestión de datos.	Análisis de volumen de datos procesados.
Capacidad de Análisis de Datos	Eficacia en convertir datos en insights accionables.	Calidad y diversidad de los datos recolectados.	Encuestas y entrevistas con empleados de TI y analistas de datos.	Evaluación cualitativa y cuantitativa de datos.
		Capacidad de análisis predictivo y prescriptivo.	Informes de rendimiento de herramientas analíticas.	Comparación de predicciones con resultados reales.
		Frecuencia y eficacia de decisiones basadas en datos.	Registros de decisiones empresariales y resultados correspondientes.	Análisis de correlación entre decisiones y resultados.
Integración y Automatización de Procesos	Nivel de automatización e integración de procesos empresariales.	Porcentaje de procesos integrados con ERP.	Informes de sistemas ERP.	Análisis de cobertura e integración de ERP.
		Nivel de automatización de la cadena de suministro.	Informes de gestión de la cadena de suministro.	Evaluación de eficiencia y automatización.
		Interoperabilidad entre sistemas de TI.	Auditorías de sistemas TI.	Evaluación de compatibilidad e integración de sistemas.
Innovación y Cultura Organizacional	Fomento de la innovación y la adopción de nuevas tecnologías.	Inversión en investigación y desarrollo (I+D).	Informes financieros y presupuestarios.	Análisis de tendencias de inversión en I+D.
		Número de patentes y productos innovadores.	Registros de propiedad intelectual.	Conteo y análisis de patentes y lanzamientos.
		Programas de formación en nuevas tecnologías.	Registros de recursos humanos y formación.	Evaluación de programas de capacitación.
Experiencia del Cliente	Uso de tecnología para mejorar la experiencia del cliente.	Satisfacción del cliente (NPS).	Encuestas de satisfacción del cliente.	Análisis estadístico de encuestas NPS.
		Nivel de personalización en interacciones.	Informes de CRM y registros de interacción con clientes.	Evaluación de personalización en servicios.
		Tiempo de respuesta y resolución de consultas.	Registros de servicio al cliente.	Análisis de tiempos de respuesta y resolución.

Ejemplo de medición del nivel de empresa inteligente

SmartTech Solutions S.A., una empresa dedicada al desarrollo y comercialización de soluciones tecnológicas avanzadas, opera dentro de la industria de Tecnología de la Información y Comunicaciones (TIC). En su misión por convertirse en una empresa inteligente, SmartTech ha logrado automatizar el 60% de sus procesos mediante inteligencia artificial, conectando 250 dispositivos IoT y procesando 10 terabytes de datos mensualmente. La empresa recolecta datos de 50 fuentes diferentes y utiliza modelos predictivos y prescriptivos en el 75% de sus decisiones estratégicas, tomadas semanalmente con una eficacia del 90%. Esta capacidad de análisis de datos ha sido crucial para su toma de decisiones informadas y rápidas.

La integración y automatización de procesos en SmartTech es notable, con el 85% de sus procesos integrados a través de sistemas ERP, el 70% de la cadena de suministro automatizada, y un 95% de interoperabilidad entre sus sistemas de TI. La empresa invierte el 15% de su presupuesto anual en investigación y desarrollo, ha registrado 10 patentes y lanzado 5 productos innovadores en el último año, además de ofrecer 20 programas de formación en nuevas tecnologías anualmente. En términos de experiencia del cliente, SmartTech tiene un Net Promoter Score (NPS) de 75, personaliza el 80% de sus interacciones con clientes y mantiene un tiempo medio de respuesta de 2 horas. Estos logros demuestran el alto nivel de adopción tecnológica e innovación que caracteriza a SmartTech Solutions S.A. como una empresa verdaderamente inteligente.

La siguiente tabla muestra los valores del análisis de este ejemplo:

Criterio	Forma de Medición	Valor Ejemplo	Escala Likert (1-5)	Convenciones de la Escala Likert respecto a los valores
Adopción de Tecnologías Avanzadas	Proporción de procesos automatizados mediante IA	60 de 100 procesos automatizados	4	1 = 0-20, 2 = 21-40, 3 = 41-60, 4 = 61-80, 5 = 81-100
	Número de dispositivos IoT conectados	250 dispositivos	4	1 = 0-50, 2 = 51-100, 3 = 101-150, 4 = 151-250, 5 = 251+
	Volumen de datos procesados y utilizados	10 TB de datos mensualmente	4	1 = 0-2 TB, 2 = 3-4 TB, 3 = 5-6 TB, 4 = 7-10 TB, 5 = 11+ TB
Capacidad de Análisis de Datos	Calidad y diversidad de los datos recolectados	Datos de 50 fuentes distintas	4	1 = 0-10, 2 = 11-20, 3 = 21-30, 4 = 31-50, 5 = 51+
	Capacidad de análisis predictivo y prescriptivo	75 de 100 decisiones estratégicas	4	1 = 0-20, 2 = 21-40, 3 = 41-60, 4 = 61-80, 5 = 81-100
	Frecuencia y eficacia de la toma de decisiones basada en datos	Decisiones tomadas semanalmente con 90% de éxito	5	1 = 0-20%, 2 = 21-40%, 3 = 41-60%, 4 = 61-80%, 5 = 81-100%
Integración y Automatización de Procesos	Porcentaje de procesos integrados a través de sistemas ERP	85 de 100 procesos integrados	5	1 = 0-20, 2 = 21-40, 3 = 41-60, 4 = 61-80, 5 = 81-100
	Nivel de automatización de la cadena de suministro	70% de la cadena de suministro automatizada	4	1 = 0-20%, 2 = 21-40%, 3 = 41-60%, 4 = 61-80%, 5 = 81-100%
	Interoperabilidad entre diferentes sistemas de TI	95 de 100 sistemas interoperables	5	1 = 0-20%, 2 = 21-40%, 3 = 41-60%, 4 = 61-80%, 5 = 81-100%
Innovación y Cultura Organizacional	Inversión en investigación y desarrollo (I+D)	15% del presupuesto anual	4	1 = 0-3%, 2 = 4-6%, 3 = 7-10%, 4 = 11-15%, 5 = 16+%
	Número de patentes registradas y productos innovadores lanzados	10 patentes, 5 productos	4	1 = 0, 2 = 1-2, 3 = 3-4, 4 = 5-10, 5 = 11+
	Programas de formación y desarrollo para empleados en nuevas tecnologías	20 programas anuales	4	1 = 0-4, 2 = 5-9, 3 = 10-14, 4 = 15-20, 5 = 21+
Experiencia del Cliente	Satisfacción del cliente y Net Promoter Score (NPS)	NPS de 75	4	1 = 0-20, 2 = 21-40, 3 = 41-60, 4 = 61-75, 5 = 76-100
	Nivel de personalización en las interacciones con clientes	80% de interacciones personalizadas	4	1 = 0-20%, 2 = 21-40%, 3 = 41-60%, 4 = 61-80%, 5 = 81-100%
	Tiempo de respuesta y resolución de consultas de clientes	2 horas de respuesta promedio	5	1 = 24+ horas, 2 = 12-24 horas, 3 = 6-11 horas, 4 = 3-5 horas, 5 = 0-2 horas

Las PYME como empresas inteligentes

Las pequeñas y medianas empresas (PYME) están adoptando cada vez más características de una empresa inteligente, integrando tecnologías avanzadas para optimizar sus operaciones y mejorar su competitividad. Davenport y Ronanki (2018) señalan que la inteligencia artificial (IA) es un recurso valioso para las PYME, permitiéndoles automatizar procesos y tomar decisiones informadas basadas en datos, algo que antes era exclusivo de las grandes corporaciones. La implementación de IA en las PYME puede ayudar a estas empresas a analizar grandes volúmenes de datos y predecir tendencias del mercado, mejorando así su capacidad de respuesta y adaptación.

¿Cómo pueden las PYME usar la IA?

Además de la inteligencia artificial, el Internet de las Cosas (IoT) está desempeñando un papel crucial en la transformación de las PYME en empresas inteligentes. Según Atzori, Iera y Morabito (2010), el IoT permite la interconexión de dispositivos y sistemas, facilitando la recolección y análisis de datos en tiempo real. Esta capacidad es esencial para las PYME que buscan optimizar sus procesos operativos y logísticos. La adopción del IoT permite a estas empresas monitorear y gestionar sus recursos de manera más eficiente, reduciendo costos y mejorando la productividad.

La integración de big data y la analítica avanzada también es fundamental para que las PYME se conviertan en empresas inteligentes. Chen, Chiang y Storey (2012) destacan que el análisis de grandes volúmenes de datos puede proporcionar a las PYME insights valiosos para la toma de decisiones estratégicas. El uso de big data permite a las PYME identificar patrones y tendencias que no serían evidentes con métodos tradicionales, ayudándoles a innovar y a desarrollar nuevos productos y servicios que respondan mejor a las necesidades del mercado. Al aprovechar estas tecnologías, las PYME pueden competir de manera más efectiva y sostener su crecimiento en un entorno empresarial cada vez más digitalizado.

Conclusiones

El concepto de empresa inteligente se fundamenta en la integración y aplicación avanzada de tecnologías emergentes, como inteligencia artificial (IA), internet de las cosas (IoT), big data y computación en la nube. Estas tecnologías permiten a las empresas no solo automatizar procesos, sino también optimizar sus operaciones mediante el análisis y utilización eficiente de grandes volúmenes de datos en tiempo real. La capacidad de una empresa para integrar estas tecnologías en sus operaciones diarias es crucial para mantenerse competitiva y eficiente en el entorno empresarial actual.

Las características esenciales de una empresa inteligente incluyen la adopción de tecnologías avanzadas, la capacidad robusta de análisis de datos, la integración y automatización de procesos, y una cultura organizacional orientada a la innovación. Investigaciones recientes subrayan que las empresas que logran implementar estas características de manera efectiva pueden mejorar significativamente su toma de decisiones, eficiencia operativa e innovación. Por ejemplo, Davenport y Ronanki (2018) destacan la importancia de la IA en la toma de decisiones, mientras que Chen et al. (2014) abordan el impacto del big data en la estrategia empresarial.

La evaluación de una empresa inteligente debe considerar múltiples dimensiones, como la adopción tecnológica, la capacidad analítica, la integración de procesos y la experiencia del cliente. Las métricas específicas, como el porcentaje de procesos automatizados, el volumen de datos procesados, y la inversión en I+D, proporcionan una visión clara del nivel de inteligencia empresarial. La capacidad de una empresa para innovar y adaptarse continuamente a nuevas tecnologías y métodos es fundamental para su éxito y sostenibilidad en un mercado cada vez más dinámico y competitivo.

Referencias

• Armbrust, M., et al. (2010). A view of cloud computing. Communications of the ACM, 53(4), 50-58.
• Atzori, L., Iera, A., & Morabito, G. (2010). The internet of things: A survey. Computer Networks, 54(15), 2787-2805.
• Besson, P., & Rowe, F. (2012). Strategizing information systems-enabled organizational transformation: A transdisciplinary review and new directions. The Journal of Strategic Information Systems, 21(2), 103-124.
• Chen, H., Chiang, R. H. L., & Storey, V. C. (2012). Business intelligence and analytics: From big data to big impact. MIS Quarterly, 36(4), 1165-1188.
• Chen, M., Mao, S., & Liu, Y. (2014). Big data: A survey. Mobile Networks and Applications, 19(2), 171-209.
• Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108-116.
• Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., & Byers, A. H. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute.
• Porter, M. E., & Millar, V. E. (1985). How information gives you competitive advantage. Harvard Business Review, 63(4), 149-160.
• Rust, R. T., & Huang, M. H. (2014). The service revolution and the transformation of marketing science. Marketing Science, 33(2), 206-221.

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