La vocera describió el enfoque del grupo y el carácter no novedoso del diagnóstico. “Es un grupo muy chico” que busca “tratar de levantar ciertos problemas”. Uno de los puntos centrales fue la innovación en el sector público. Goldberg afirmó que existe “una baja innovación desde el sector público”.
En su lectura, el problema no es solo de instrumentos, sino de disposición y ritmo. Dijo que el sector público “no es un sector que se anime a innovar” y planteó que, pese a continuidades institucionales, “sigue siendo un aspecto que no logra despegar”, al describir una brecha entre diseño de programas y adopción efectiva.
La mirada sobre el sector privado también apuntó a límites, con una excepción explícita. Goldberg sostuvo: “El sector privado tampoco tiene un gran empuje en temas de innovación”, y delimitó el caso del IT: “Obviamente, el sector de IT es la excepción”, porque está expuesto a presión competitiva constante.
Dijo que el sector de tecnologías “más innova porque está en un mercado que el mercado le pide que innove” y porque “hay una gran competencia en ese aspecto”, por lo que, según su frase, “no le queda otra que innovar” para sostener posición y clientes.
Otra barrera presentada fue la conexión entre generación de conocimiento y aplicación práctica. Goldberg habló de “una baja vinculación entre el sector generador de conocimiento (universidades, centros de investigación) y el sector público y el sector privado”, y lo ubicó como una necesidad estructural para que la IA se traduzca en capacidades productivas.
En la misma línea, planteó un objetivo de política de innovación enfocado en puentes. Señaló que existe “una necesidad de vincular el sector generador de conocimiento con el sector productivo”, en un contexto donde la adopción de IA requiere datos, talento, casos de uso y articulación sostenida entre instituciones y empresas.
La regulación apareció como un freno concreto para innovar con velocidad. Goldberg mencionó “aspectos de regulación que también impiden la innovación” y describió “una alta carga burocrática” que, según su exposición, hace que los innovadores avancen más lento, incluso cuando la tecnología y el interés están disponibles.
Con ese diagnóstico, definió la razón de ser de Uruguay Innova como un espacio de coordinación. Dijo que la iniciativa nace “con el objetivo de coordinar y articular” un entramado de instituciones vinculadas a innovación y desarrollo productivo, con la intención de que funcionen como sistema y no como compartimentos.
Goldberg enumeró el ecosistema público involucrado y lo describió como amplio. Mencionó “más de 10 instituciones” y listó agencias y organismos como ANII, ANDE, Uruguay XXI, LATU, INIA, INACOOP, INEFOP, AGESIC, ACAU, Ceibal, además de “por supuesto los ministerios”, para mostrar el alcance del mapa institucional.
La coordinación, según explicó, busca evitar superposiciones y construir instrumentos compartidos. “Lo que tratamos de hacer desde Uruguay Innova es coordinar entre estas agencias, que hablen, que sepan qué están haciendo, que no se pisen entre sí”, dijo, y añadió que el objetivo es que “se desarrollen instrumentos en conjunto” con responsabilidades claras.
La estructura de trabajo de Uruguay Innova, según Goldberg, se ordena en cuatro pilares. Enumeró “Conocimiento, Innovación, Internacionalización y Calidad Regulatoria”, y adelantó que en innovación buscan “diseñar y lanzar nuevos programas” como “las plataformas de innovación” para vincular industria, academia, sector público, emprendedores e inversores.
Qué dijeron desde la ANII
Brugnini explicó cómo el Estado uruguayo organiza sus políticas de inteligencia artificial. Destacó que instituciones como AGESIC, Antel y ANII trabajan juntas para coordinar decisiones. En este esquema, AGESIC es el actor principal, encargado de marcar el rumbo estratégico y liderar los proyectos de innovación pública en el país.
Desde ANII, Brugnini planteó que la adopción en el Estado requiere inversión, pero también cambios de cultura organizacional. Dijo que se busca “financiar proyectos innovadores” y, a la vez, “ayudar a los organismos públicos a fortalecer sus capacidades”, porque el desafío no es solo tecnológico, sino de cómo se piensa y se gestiona.
“Sabemos que hay que financiar los proyectos, pero también ayudar a cambiar la cultura en cómo piensa el propio sector público”, afirmó, al ubicar como desafío la incorporación de IA en procesos que hoy sostienen trámites y servicios.
En la misma intervención, definió un objetivo de simplificación con impacto transversal. Señaló que el desafío es entender “cómo incorporamos IA a los procesos y trámites para simplificarlos”, y agregó que ese cambio “impactará también en el sector privado” por la interacción cotidiana entre empresas y Estado.
Brugnini planteó que Uruguay llega con antecedentes acumulados y no desde una hoja en blanco. “Uruguay no llega a esta ola de IA desde cero”, dijo, y lo conectó con políticas públicas que fomentaron tecnologías en ámbitos privado, público y educativo, con mención a la experiencia de Ceibal como referencia de continuidad.
En términos de instrumentos, describió mecanismos de apoyo para que sectores diversos incorporen IA. Dijo que desde ANII fomentan la adopción “a partir de financiamiento de proyectos” y precisó el nivel de cobertura: “financiamos entre un 70% u 80% del costo”, con la intención de reducir barreras de entrada.
La exposición incluyó ejemplos sectoriales y alianzas institucionales. Brugnini mencionó herramientas específicas con INIA para el agro y describió desafíos para que productores incorporen IA, con ejemplos como “visión computarizada para asegurar calidad de alimentos”, “trazabilidad del ganado” y referencias a la industria forestal como área con oportunidades.
También planteó que la adopción no se limita a productividad empresarial, sino que puede aplicarse en ámbitos sociales y educativos. Dijo que se financian proyectos para “procesar grandes volúmenes de datos sobre el pasado reciente o bibliotecas”, mostrando un abanico de usos centrados en información y servicios.
El desarrollo de capacidades humanas fue presentado como condición para que los proyectos no queden aislados. “El otro gran desafío es generar capacidades en las personas”, afirmó, y mencionó a INEFOP para que los empleados puedan “pensar cómo solucionar problemas a través de la IA” y así sostener adopción más allá de proveedores.
Brugnini advirtió sobre riesgos de implementación sin aterrizaje. “El riesgo es realizar desarrollos que luego no sean aplicables”, dijo.
En su evaluación, combinó preparación con tareas pendientes. Señaló: “Uruguay está preparado, aunque necesitamos fortalecer la gobernanza y el talento”.
Plataforma de datos, procesos y nearshoring en la adopción empresarial
Rozman enfocó el debate en servicios y estrategia regional, y explicó que el nearshoring no fue el concepto inicial en la llegada de Tata Consultancy Services Limited (TCS), una empresa tecnológica multinacional india especializada en servicios y consultoría de tecnologías de la información, que llegó a Uruguay en 2002. “Cuando establecimos TCS en Uruguay, en realidad no pensábamos en nearshoring”, dijo, al reconstruir una historia ligada a la búsqueda de clientes y la necesidad de soporte regional.
Según relató, el proceso incluyó un episodio que presentó como choque cultural durante un proyecto en Brasil. Contó que, ante objetivos incumplidos, el equipo dijo: “Tenemos que trabajar el sábado”, y la respuesta local fue: “Sábado no, sábado playa, papas fritas y chop”, lo que derivó, según su versión, en tensiones y suspensión del proyecto.
Rozman describió ese momento como un “problema intercultural” con percepciones cruzadas. Dijo que “los brasileños decían que los indios eran inflexibles” y que “los indios decían que los brasileños eran desordenados”, y lo usó para explicar por qué operar en la región requería perfiles con comprensión local.
Ese aprendizaje llevó, según su relato, a un ajuste organizacional. “Tata entendió que tenían que tener a alguien que entendiese Latinoamérica para poder operar aquí”, afirmó, y ubicó esa decisión como parte de una estrategia para combinar capacidades técnicas con adaptación cultural y operativa.
Sobre la relevancia actual del nearshoring, Rozman fue directo. “El nearshoring es fundamental porque estamos en el mismo eje horario que Estados Unidos”, sostuvo, y explicó esa ventaja con un ejemplo concreto de rutinas de trabajo que afectan coordinación y productividad.
En esa comparación horaria, señaló que ciertos clientes buscan minimizar fricciones de agenda. Dijo que a clientes en Nueva York o Boston “no les gusta levantarse a las 5 de la mañana para llamar a la India”, y que prefieren “levantarse a las 7 u 8 y llamar a Uruguay”, ubicando el huso como atributo comercial.
También señaló que el mapa competitivo cambió con el tiempo. Dijo que Uruguay empezó antes que otros y que “antes el único competidor era Costa Rica”, pero que hoy compiten Sudáfrica, Nigeria y “muchos otros”, lo que presiona a diferenciarse por capacidades y no solo por geografía.
En ese contexto, conectó posicionamiento con especialización en IA. “Tenemos que profundizar nuestro conocimiento en IA y otros lugares para dar un mejor servicio”, sostuvo.
Qué dicen desde Infogain
Mariño se concentró en la adopción corporativa de IA y en condiciones técnicas para que la implementación tenga impacto. El experto dijo que en los últimos meses hablaron con clientes para entender bloqueos y puntos de fricción.
Explicó que muchas empresas tienen datos o analítica, pero no el “todo” integrado, lo que dificulta construir casos de uso con continuidad. La dificultad, según su planteo, es que sin esa fundación es complejo obtener resultados visibles.
Mariño sostuvo que una empresa puede avanzar sin esperar a tener el escenario ideal, pero que debe hacerlo con estrategia. El punto de partida, según describió, suele ser un conjunto de sistemas existentes en empresas grandes. Mencionó “plataformas existentes (CRM, Salesforce, ERP)”, y ubicó el desafío en “cómo las conectamos y orquestamos a través de "agentes"”, con la intención de coordinar procesos de punta a punta y no tareas aisladas.
En esa lógica introdujo el concepto de “metaplataforma” como capa coordinadora. La definió como “una plataforma orquestadora con una capa de abstracción de agentes que coordinen el esfuerzo de esas plataformas para un impacto end-to-end”, y la vinculó con una adopción que prioriza flujo completo de trabajo por encima de automatizaciones fragmentadas.
La elección de casos de uso apareció como decisión crítica para evitar rechazo interno y maximizar impacto. Mariño sostuvo que la adopción viene por “elegir el caso de uso correcto que genere impacto real sin ir en contra de la cultura de la organización”, y describió tensiones entre impulso directivo y cambios reales en la forma de operar.
Mariño diferenció niveles de madurez, desde asistentes hasta automatización de procesos. Dijo que a nivel de “asistente” o “copilot” “ya estamos avanzados” y que se está “comoditizando”, con tareas como “generar código o documentación automáticamente”, lo que, en su lectura, reduce el diferencial competitivo de ese tipo de adopción.
Qué dijo el embajador de la India sobre la inteligencia artificial
La Embajada de la India en Uruguay vinculó el AI Impact Summit con una agenda centrada en efectos sociales y en gobernanza de la inteligencia artificial. Según Kumar, el foco del encuentro es discutir el impacto de la IA y ordenar esa discusión con variables concretas. Dijo que hay que pensar “cómo se afecta el ser humano, nuestro clima, nuestra sociedad... y cómo se afecta a los países en desarrollo, el Sur Global”. También planteó que en la cumbre se debatirá “quiénes son los que dirigen, cómo se dirigen”, como parte de una conversación sobre conducción y criterios.
Consultado por la colaboración con Uruguay, el embajador afirmó que ambos países ya tienen antecedentes en el sector. “Uruguay es un país con quien la India ya está colaborando en tecnología informática”, señaló, y agregó: “Uruguay es la sede principal de la India; empezó en 2002”. En ese marco, mencionó la expansión regional “con la llegada de TCS (Tata Consultancy Services) aquí en Montevideo, en Zonamerica”.
Kumar sostuvo que la IA abre áreas de aplicación que podrían sostener proyectos conjuntos. Mencionó “las nuevas líneas de tecnología que abre la IA en salud, agricultura, en sistemas de hacer bien para la sociedad”, y añadió posibles usos en gobiernos locales: “cómo los municipios pueden utilizarlo, en transferencia digital, en hacer una identidad”. En esa perspectiva, planteó el objetivo de “cosechar lo que la tecnología ofrece hoy en día” y colaborar en “hacer una política para el futuro uso de la IA, mirando bien los desafíos y las ventajas”.
