En una época donde se habla mucho de Inteligencia Artificial, un uruguayo lidera este sector y cuenta en un libro cómo ejecutarlo. El libro, que llegó a estar entre los más vendidos de Amazon, se llama “Organizaciones Biónicas” y busca trazar una hoja de ruta para que las empresas puedan integrar estas tecnologías en su funcionamiento. El autor es Emiliano Chinelli, CEO de Promtior, quien asegura que el desafío más grande para quienes todavía no saben nada de IA es cómo dar el primer paso.
Chinelli explica que el punto de partida es diseñar el mensaje al equipo. Aclara que la adopción de estas herramientas no debe presentarse como una amenaza, sino como un refuerzo: "esto llegó para aumentar". Por eso insiste en que los líderes sean los primeros en convencerse y que luego sean capaces de transmitir esa visión hacia abajo en la organización. “Si el mensaje no está claro, el proceso se tranca”, afirma.
En materia de políticas, identifica dos errores comunes: prohibir todo uso de IA o permitir absolutamente todo. “La peor política es que nadie use nada”, señala, y enseguida advierte: “la segunda peor política es que les permitas usar todo”. En lugar de esos extremos, propone que cada empresa defina un marco concreto y que seleccione sobre qué plataformas trabajar, siempre acompañado de talleres de adopción básica.
La inversión inicial, asegura, no requiere de grandes presupuestos. Recomienda que la capa de liderazgo acceda primero a las licencias, que rondan entre 25 y 35 dólares mensuales. A partir de ahí, la organización puede escalar el uso según sus equipos y prioridades. Un elemento clave es identificar a los facilitadores internos, personas a las que llama “evangelizadores” o “early adopters”, que pueden estar en cualquier área de la empresa y que cumplen el rol de contagiar al resto. Chinelli sugiere darles incentivos y pedirles que cada una o dos semanas compartan casos de uso, nuevas herramientas o prácticas que hayan probado.
Camino de adopción: de los casos de uso de oro al blueprint
Superada la etapa inicial, Chinelli sostiene que llega el momento de definir dónde conviene invertir y dónde no. La premisa es clara: “lo que no es core business, cómpralo”. Ejemplos como productividad o gestión documental ya están resueltos por proveedores como Microsoft o Google, y no tiene sentido desarrollarlos desde cero. Advierte que muchas empresas se embarcan en proyectos que no generan retorno: “por ejemplo, hacer un agente que procese llamadas y las transcriba”. Para él, esos casos carecen de sentido práctico.
En contraposición, promueve la búsqueda de lo que denomina “casos de uso de oro”: desarrollos únicos, con base en datos propios, que puedan ofrecer un diferencial real. Allí sí tiene sentido invertir, porque esos proyectos pueden marcar una diferencia competitiva. El proceso que recomienda consta de tres etapas: primero talleres de capacitación, luego la elaboración de un Blueprint, y finalmente la implementación. El blueprint funciona como diagnóstico interno: qué recursos existen, cuáles faltan y qué casos de uso realmente tienen retorno de inversión.
En cuanto a familiaridad práctica, Chinelli sugiere empezar con las herramientas de plataforma ya disponibles, como Gemini o ChatGPT, y aplicarlas en tareas de los procesos existentes. La recomendación es no arrancar de forma ambiciosa ni intentar automatizar todo de una vez, sino tomar un conjunto de tareas en cada área y apoyarse en IA para resolverlas. Como siguiente paso, se pueden sumar automatizaciones pequeñas con herramientas como n8n, útiles para flujos comerciales u operativos.
Para graficar dónde aparece el ahorro, utiliza el concepto de la “fábrica de documentos”: muchas áreas de las empresas funcionan como cadenas donde entran y salen documentos procesados por humanos. En esos procesos, la IA puede insertarse en el medio, generando eficiencia. Una vez que se alcanza cierta madurez, la organización puede avanzar hacia componentes diferenciadores, que sí permiten ahorrar tiempo y dinero de forma concreta y a escala.
El recorrido que describe Chinelli responde a tres estadios: capacitación inicial, blueprint y proyectos avanzados. Los últimos son los que realmente producen ahorro, eficiencia y retorno. “Invertí en lo que realmente te ahorra algo y es único”, sintetiza. A su vez, subraya que la ansiedad que predominó en los primeros años de adopción se está disipando. “En 2025 la inversión es mucho más seria”, afirma, y puntualiza que hoy las empresas no se guían por la urgencia, sino por business cases concretos, donde el retorno ya no es una hipótesis, sino un requisito desde el inicio.
Predicciones: el futuro de la Inteligencia Artificial según Chinelli
Chinelli anticipa que en un futuro cercano, probablemente en el lapso de un año, los servicios de atención al cliente dejarán de ser operados por personas. En su lugar, los usuarios se comunicarán con agentes multicanal. “De acá a un año probablemente ya no hables con una atención de cliente humano”, afirma.
En el plano empresarial, proyecta que la democratización del acceso a datos será una de las transformaciones más visibles. Imagina compañías donde cualquier perfil, desde un CEO hasta un agente de atención, pueda consultar información estratégica mediante un agente de IA, que le hablará “en su idioma” y de forma segura. “En un año, va a haber el agente de IA experto en la empresa, que le va a hablar al CEO y también a la persona operativa”, asegura.
Otro punto que destaca es la llegada de agentes proactivos, capaces de establecer una relación más personal y sostenida con los usuarios. Estos sistemas recordarán conversaciones pasadas, traerán información vinculada a las interacciones previas y desarrollarán un nivel de intimidad emocional. “Hoy la IA generativa tiene ese poder de ir en ese sentido y en ese nivel de intimidad”, sostiene.
Sobre el panorama global, señala que existe una competencia intensa entre plataformas. Si bien algunos actores lo interpretan como un juego de “ganador se queda con todo”, él cree que podrán coexistir varios grandes proveedores, siempre que exista interoperabilidad entre sistemas. “Van a tener que haber formas muy claras de interoperar entre distintas nubes y productos”, advierte.
Por último, considera que el mercado de la IA tenderá a estandarizarse y estabilizarse. Según Chinelli, llegará un punto en que solo entrarán jugadores con propuestas firmes y con la inversión necesaria para sostenerlas: “va a llegar un punto de equilibrio en el que si no venís con algo que realmente valga la pena, no entrás”.
