Matt Meyers, gerente general del segmento de pymes de América del Norte en Lenovo – Serie de entrevistas

Matt Meyers es gerente general del segmento de pymes de América del Norte en Lenovo, donde trabaja con pequeñas y medianas empresas que afrontan la adopción de la IA, la ciberseguridad y las exigencias operativas de las TI modernas. Lleva más de una década en Lenovo y ha adquirido experiencia en cuentas globales, servicios y software, soluciones para el entorno de trabajo digital y liderazgo comercial. Esa trayectoria ha orientado su labor a ayudar a las organizaciones más pequeñas a acceder a tecnología segura y capaz que se ajuste a sus presupuestos y a sus equipos de TI reducidos. Su perspectiva se centra en resultados empresariales concretos: identificar aplicaciones útiles de IA, adaptar dispositivos y servicios a las necesidades de los empleados y medir el valor de las inversiones en tecnología antes de ampliarlas.

Lenovo es una empresa tecnológica global cuya cartera abarca la informática personal, la infraestructura, el software, las soluciones y los servicios. Su oferta para empresas incluye PC con IA, soluciones para el entorno de trabajo digital, seguridad ThinkShield y servicios por suscripción TruScale. Para las pequeñas y medianas empresas, estas capacidades reúnen dispositivos, soporte, seguridad y gestión del ciclo de vida para ayudar a simplificar las operaciones tecnológicas. A medida que la IA se incorpora a las aplicaciones y los flujos de trabajo empresariales cotidianos, Lenovo desarrolla soluciones para dispositivos, computación en el borde y entornos en la nube, ofreciendo a las organizaciones distintas opciones para implementar y gestionar su tecnología.

Lleva más de una década en Lenovo y ha pasado por áreas como cuentas globales, servicios y software, soluciones para el entorno de trabajo digital y liderazgo comercial; ahora está al frente del segmento de pymes de América del Norte. ¿Cómo ha cambiado esa trayectoria su manera de entender los desafíos tecnológicos de las pequeñas y medianas empresas en comparación con los de las grandes empresas?

A lo largo de mi carrera en Lenovo, he comprobado que los desafíos tecnológicos fundamentales son sorprendentemente similares, independientemente del tamaño de la empresa. Todas las organizaciones buscan mejorar la productividad, reforzar la seguridad, controlar los costos y determinar cómo aprovechar innovaciones nuevas, como la IA, para obtener una ventaja competitiva.

La diferencia de las pymes está en los recursos. Las grandes empresas suelen tener equipos especializados en seguridad, infraestructura, compras, IA y transformación digital. En muchas pymes, esas responsabilidades pueden recaer en unas pocas personas, o incluso en una sola. Eso deja muy poco margen para las complicaciones o los errores.

Lo que he aprendido es que las pymes no necesitan versiones reducidas de la tecnología empresarial. Necesitan soluciones diseñadas en función de las realidades de su actividad. La tecnología debe ser segura, fácil de implementar y gestionar, y capaz de aportar valor rápidamente. Cuando lo conseguimos, la tecnología se convierte en un motor de crecimiento, en lugar de otra carga operativa que compite por el tiempo y la atención.

La adopción de la IA puede resultar abrumadora para una pyme con un equipo de TI pequeño y un presupuesto limitado. ¿Qué dos o tres cosas debería tener preparadas una empresa antes de empezar a invertir seriamente en IA?

El mayor error que veo cometer a las organizaciones es empezar por la tecnología, en lugar de por el problema empresarial.

El primer paso es identificar dónde puede generar un impacto cuantificable la IA. Puede servir para reducir el trabajo administrativo, mejorar la capacidad de respuesta a los clientes, ayudar a los empleados a encontrar información más rápido o agilizar la toma de decisiones. Las iniciativas de IA más sólidas están vinculadas a un resultado empresarial concreto.

En segundo lugar, hay que entender los datos. Las organizaciones necesitan saber con claridad qué información tienen, dónde se encuentra, quién puede acceder a ella y qué información nunca se debería introducir en entornos públicos de IA. No hace falta contar con una gobernanza perfecta antes de empezar, pero sí tener una base.

En tercer lugar, hay que definir cómo se medirá el éxito antes de invertir. Si el objetivo es mejorar la productividad, establezca un punto de referencia. Si se busca reducir costos, comprenda cuáles son los costos actuales. Un enfoque práctico consiste en empezar con casos de uso específicos, demostrar su valor y luego ampliar su alcance en función de los resultados, no de suposiciones.

Entre los clientes pymes con los que trabaja, ¿dónde está generando la IA un valor tangible hoy y qué casos de uso siguen suscitando expectativas exageradas en relación con los resultados que las empresas están obteniendo realmente?

El valor más inmediato se observa en la productividad cotidiana.

Estamos viendo que las organizaciones usan la IA para resumir información, crear y perfeccionar contenido, analizar documentos, encontrar información relevante y reducir el trabajo administrativo repetitivo. Puede que ninguna de estas tareas parezca transformadora por sí sola, pero, en conjunto, generan mejoras significativas de eficiencia en toda la organización.

A veces, las expectativas superan la realidad en lo que respecta a la automatización completa. Persiste la idea de que la IA puede sustituir por completo funciones complejas o procesos empresariales con una supervisión mínima. Hoy, para la mayoría de las pymes, ahí no es donde se obtiene el mayor valor.

Los mejores resultados se consiguen usando la IA para potenciar el trabajo de los empleados, eliminar obstáculos en los flujos de trabajo y acelerar la toma de decisiones. El mejor punto de partida siguen siendo las tareas repetibles y frecuentes, cuyo impacto se puede medir y cuya adopción puede ser rápida.

A muchas empresas se les está animando a actualizarse a PC con IA. Para quienes dirigen una pequeña o mediana empresa, ¿qué cargas de trabajo se benefician realmente de ejecutar la IA localmente en el dispositivo y cuándo sigue siendo suficiente un PC convencional combinado con IA en la nube?

No hay una respuesta universal, porque no todos los empleados trabajan de la misma manera.

Los PC con IA ofrecen el mayor valor a quienes utilizan habitualmente aplicaciones con IA, transcripción y traducción en tiempo real, herramientas avanzadas de colaboración, flujos de trabajo de creación de contenido o tareas que implican información confidencial. La IA local puede mejorar la capacidad de respuesta, reducir la dependencia de la conectividad y permitir que determinadas funciones de IA se ejecuten directamente en el dispositivo mediante recursos de procesamiento específicos. Para una organización que quiere que cierta información permanezca en el dispositivo, la IA local puede ser útil, según sus políticas de seguridad y la aplicación utilizada.

Al mismo tiempo, no todos los empleados necesitan hoy un PC con IA. Quienes utilizan principalmente aplicaciones de productividad tradicionales y servicios de IA en la nube de forma ocasional pueden seguir obteniendo un buen rendimiento de los sistemas convencionales.

La conversación no debería centrarse en renovar los dispositivos simplemente porque ya hay PC con IA disponibles. Debería tratarse de elegir la tecnología adecuada para cada empleado, cada carga de trabajo y las necesidades futuras de la empresa. Las estrategias tecnológicas más eficaces alinean las inversiones con los resultados, en lugar de con las tendencias.

Lenovo ha ampliado su estrategia de PC con IA y también ofrece modelos de dispositivo como servicio a través de TruScale. ¿Cómo puede una empresa pequeña determinar si le conviene más, desde el punto de vista financiero y operativo, comprar y gestionar su propio hardware o pasar a un modelo de suscripción?

Animo a quienes dirigen pequeñas y medianas empresas a evaluar tanto el impacto financiero como la realidad operativa de gestionar la tecnología.

La compra tradicional puede tener sentido cuando las necesidades de dispositivos son previsibles, la organización dispone de capital para realizar una inversión inicial y cuenta con los recursos para gestionar internamente la implementación, el soporte, el ciclo de vida y la planificación de las renovaciones.

Un modelo de dispositivo como servicio puede resultar atractivo cuando se buscan costos mensuales previsibles, flexibilidad y una menor carga operativa. Soluciones como Lenovo TruScale DaaS combinan dispositivos y servicios de ciclo de vida en un modelo de suscripción, lo que ayuda a las organizaciones a simplificar la implementación, el soporte, la gestión y la retirada de los dispositivos.

En última instancia, la cuestión no es solo cómo quiere pagar una empresa por la tecnología, sino en qué quiere que invierta el tiempo su personal. Para muchas pequeñas y medianas empresas, el verdadero valor está en permitir que los equipos internos se centren en prioridades estratégicas que impulsen el crecimiento, en lugar de gestionar el ciclo de vida de los dispositivos y las tareas administrativas cotidianas.

La ciberseguridad se vuelve cada vez más difícil a medida que los empleados acceden a herramientas de IA generativa y pueden exponer datos confidenciales de la empresa. ¿A qué nuevos riesgos de seguridad deberían prestar especial atención las pequeñas y medianas empresas a medida que la IA se integra en los flujos de trabajo cotidianos?

Una de las preocupaciones más inmediatas es la exposición de datos.

Los empleados pueden compartir involuntariamente información confidencial de la empresa, datos de clientes, información financiera o propiedad intelectual a través de herramientas de IA, sin entender plenamente cómo se almacena, procesa o utiliza esa información. Las organizaciones necesitan políticas claras sobre las herramientas de IA autorizadas y las prácticas de gestión de datos.

Al mismo tiempo, la IA está aumentando la sofisticación de las ciberamenazas. Las campañas de phishing, los intentos de suplantación de identidad y los ataques de ingeniería social son cada vez más convincentes y difíciles de detectar.

A pesar de estos nuevos desafíos, los fundamentos siguen siendo cruciales. Una sólida gestión de identidades, la autenticación multifactor, la protección de los dispositivos, la aplicación periódica de parches, las estrategias de copia de seguridad y la formación de los empleados siguen estando entre las defensas más eficaces disponibles. La IA cambia el panorama de las amenazas, pero no resta importancia a una disciplina sólida en materia de ciberseguridad.

Lenovo ha diseñado las soluciones ThinkShield para organizaciones con recursos internos de TI limitados. ¿Qué parte de la ciberseguridad se puede automatizar o externalizar de forma realista hoy en día, y qué responsabilidades de seguridad nunca debería delegar por completo una pequeña o mediana empresa en un tercero?

Hoy en día, una parte importante de las operaciones de seguridad cotidianas puede automatizarse o recibir el apoyo de socios de confianza.

Cada vez es más posible ofrecer capacidades como la supervisión de dispositivos, la gestión de parches, la detección de amenazas y la respuesta a incidentes mediante la automatización y los servicios gestionados. Para las pequeñas y medianas empresas, esto puede dar acceso a capacidades de nivel empresarial sin necesidad de contar con equipos de ese tamaño.

ThinkShield es un ejemplo de cómo la tecnología puede respaldar la automatización y ayudar a las organizaciones a gestionar la complejidad de la seguridad. Sin embargo, la responsabilidad última no se puede externalizar.

Todas las organizaciones deben comprender cuáles son sus datos más críticos, determinar quién debería tener acceso a ellos, establecer políticas, definir el nivel de riesgo aceptable y fomentar una cultura en la que la seguridad sea responsabilidad de todos. Los proveedores de tecnología y servicios pueden ayudar a gestionar la complejidad, pero la dirección debe seguir asumiendo la responsabilidad de la gestión de riesgos, la gobernanza y las decisiones empresariales.

Las estrategias de seguridad más sólidas se basan en la colaboración, no en la delegación.

Los servicios integrados pueden reducir la carga de los equipos de TI reducidos, pero también pueden aumentar la dependencia de un pequeño número de proveedores tecnológicos. ¿Cómo pueden las pymes equilibrar la simplicidad y los servicios gestionados con preocupaciones como la flexibilidad, la interoperabilidad y la dependencia de un proveedor?

Para la mayoría de las pymes, la simplicidad tiene un verdadero valor estratégico.

Cada proveedor, plataforma y capa de gestión adicional introduce complejidad. Esa complejidad consume tiempo, aumenta los gastos operativos y puede distraer recursos limitados de prioridades de mayor valor.

Dicho esto, la simplicidad nunca debería ir en detrimento de la flexibilidad. Las organizaciones deberían buscar soluciones que se integren bien con sus entornos actuales, admitan ecosistemas abiertos y les permitan evolucionar a medida que cambien las necesidades del negocio.

Siempre animo a los líderes a preguntar a los posibles socios tecnológicos sobre interoperabilidad, portabilidad y flexibilidad desde las primeras etapas del proceso. Las mejores alianzas tecnológicas ofrecen opciones y reducen la complejidad. No deberían dificultar ni encarecer los cambios futuros.

Uno de los desafíos de la IA es determinar el retorno de la inversión antes de comprometer recursos significativos. ¿Qué métricas deberían utilizar los líderes de las pymes para decidir si una implementación de IA realmente mejora la productividad o reduce los costos, en lugar de limitarse a añadir otra capa tecnológica?

El método de medición más eficaz también es el más sencillo: vincular los resultados con el objetivo empresarial original.

Si el objetivo es mejorar la productividad, mide el tiempo ahorrado. Si se busca mejorar la experiencia del cliente, mide los tiempos de respuesta, la satisfacción del cliente y las tasas de resolución. Si el objetivo es reducir costos, compara el proceso antes y después de la implementación.

También prestaría mucha atención a la adopción. Una solución puede ser impresionante desde el punto de vista técnico, pero si los empleados no la utilizan de forma constante o dedican mucho tiempo a corregir los resultados, eso aporta información importante sobre el valor que se está generando.

Para las pymes, el retorno de la inversión no tiene por qué ser demasiado complejo. Establece una línea de base, realiza un proyecto piloto acotado, mide un puñado de métricas significativas y amplía la iniciativa basándote en la evidencia. Si no puedes explicar claramente qué ha mejorado, conviene reevaluar el caso de uso antes de aumentar la inversión.

De cara a los próximos tres a cinco años, ¿cómo cree que la IA cambiará el conjunto de tecnologías de una pequeña o mediana empresa típica, y qué capacidades que hoy se consideran propias de las grandes empresas espera que se vuelvan habituales en compañías mucho más pequeñas?

Creo que la IA se integrará cada vez más en las tecnologías que ya utilizan las empresas, en lugar de existir como una categoría independiente de herramientas.

Veremos inteligencia integrada en dispositivos, plataformas de colaboración, aplicaciones empresariales, sistemas operativos y soluciones de seguridad, mientras las cargas de trabajo se trasladan entre entornos de dispositivos, de computación en el borde y en la nube, según los requisitos de rendimiento, costo y seguridad.

Esto es sumamente importante para las pymes, porque las capacidades que antes requerían presupuestos considerables y grandes equipos de TI estarán mucho más al alcance. Más pymes podrán acceder a la supervisión avanzada de la seguridad, la automatización inteligente, el análisis sofisticado, la gestión proactiva de dispositivos y la asistencia altamente personalizada para los empleados.

En esencia, la IA está ayudando a democratizar el acceso a la tecnología. Una pequeña empresa no debería necesitar el presupuesto, los recursos ni el personal de una empresa de la lista Fortune 500 para competir eficazmente. Durante los próximos años, espero que la brecha entre lo que pueden hacer las grandes empresas y lo que pueden hacer las pymes siga reduciéndose.

La verdadera diferencia no estará en el acceso a la IA, sino en la eficacia con que las organizaciones la utilicen para empoderar a los empleados, atender a los clientes e impulsar los resultados empresariales.

Gracias por esta excelente entrevista. Los lectores que deseen explorar formas prácticas de adoptar la IA y de gestionar de manera segura y sencilla la TI en pequeñas y medianas empresas pueden visitar Lenovo.