Expertos del sector se reunieron en Zonamerica para discutir cómo adoptar inteligencia artificial en las empresas. Álvaro Vargas, CEO de Frontline, Martín Dovat, gerente general del parque, y Sebastián Márquez, cofundador de Leap, hablaron de ordenar datos, automatizar "fábricas" con agentes, usar varios modelos, gobernanza y gestión del cambio.
Según Vargas, el primer paso es crear un mapa digital de la empresa, que ordene su información para que los agentes accedan a ella con los permisos correctos. Lo llamó hacer la empresa "prompteable": poder consultarle datos o pedirle tareas a un modelo, que responde distinto si pregunta el CEO o un junior.
Si los datos no están organizados hoy, advirtió, "va a ser difícil tanto hoy como en el futuro" aprovechar la inteligencia de los modelos más capaces.
El segundo punto son las fábricas, que definió como "poder industrializar el uso de tokens", las unidades en que se mide el consumo de un modelo. Un pedido que surge en un grupo de WhatsApp con clientes, por ejemplo, se define, se programa y se revisa de forma automática, y un humano aprueba el lanzamiento.
Como "la materia prima de las fábricas son tokens", advirtió, el gasto va a crecer: hoy muchos pagan US$ 20 o US$ 100 por suscripción, pero hay empresas líderes que consumen su presupuesto anual en tres o cuatro meses.
Por eso recomendó no depender de un solo proveedor de modelos: "casarse con un proveedor bueno puede ser que haga que eventualmente no terminen accediendo a los mejores modelos". Citó datos de Vercel: en agosto, más del 50% de los tokens que sirvió fueron de modelos de código abierto, con 14% del gasto.
El cuarto punto es la gobernanza. Explicó que las áreas de IT necesitan una forma centralizada de controlar los conectores que los empleados vinculan a herramientas como ChatGPT o Claude: quién conecta qué y con qué nivel de acceso.
Vargas cerró con el concepto de diffusion gap, la brecha entre la capacidad de los modelos y la de las empresas para adoptarlos. A las empresas les pidió: "identifiquen y construyan por lo menos alguna fábrica", porque "lo va a hacer su competidor en algún momento".
Cómo arrancaron las empresas
Dovat contó que hace un año Zonamerica reunió en un retiro a unos 20 líderes, con el objetivo de que "queden absolutamente fanatizados con la potencia" de la IA. En un taller, cada uno desplegó su propio agente con bases de datos de la empresa, que tiene cerca de 300 empleados.
Hoy, según Dovat, con el sistema central de la organización "nos tiramos al agua y lo estamos haciendo todo con IA". Lleva dos meses. Su criterio es "no IA-céntrico por IA, sino negociocéntrico": aplicar IA donde repague la inversión.
Dovat vio además una amenaza y una oportunidad para Uruguay, donde las exportaciones de software suman US$ 2.000 millones al año y se basan, en general, en fábricas de software. "Se está amenazando esta propuesta de valor país", dijo, pero apostó a que el talento local, por su sofisticación, puede adaptarse.
Márquez, psicólogo con una maestría en inteligencia artificial, sostuvo que la principal barrera no es la herramienta sino "un tema de mentalidad de cambio". Recomendó un plan de gestión del cambio con capacitación, pilotos y grupos de early adopters que influyan en el resto.
"Bien gestionada, lo único que trae la IA son beneficios; mal gestionada, lo que trae es la resistencia", dijo. Citó al autor argentino Santiago Bilinkis: "la inteligencia artificial no va a reemplazar en su totalidad a las personas, pero sí las personas que utilicen IA van a reemplazar a las que no".
Dijo que un rol como el de data entry (carga manual de datos en sistemas) ya puede cubrirlo la IA, y que en otras tareas la persona revisa y la IA hace la parte operativa. Sobre el uso de la IA, sostuvo que "la creación de esa solución o ese concepto es humana".
Como caso concreto, Leap desarrolló un copiloto entrenado con el modelo de liderazgo de cada empresa. Un líder puede ensayar con él una conversación de feedback, considerando su estilo y el de la persona de su equipo.
Sobre la madurez, Vargas dijo que entre el 0,5% y el 1% de las organizaciones consume el 50% de los tokens, y que en América Latina la velocidad de adopción es "mediana a baja".
Entre los ejemplos que mencionó, una agencia de viajes modeló su negocio, incluidos asesores y clientes, porque las ventas se cierran por chat: "todo pasa por WhatsApp". Armó una herramienta interna con un costo de menos de US$ 150 en tokens.