El planteo parte de un problema simple: reclutar lleva tiempo y se acumulan postulaciones. Liguori dijo que “una contratación promedio demora mucho: 36 días aproximadamente” y que elegir mal a una persona cuesta “aproximadamente 15 mil dólares”.
PIA propone automatizar pasos que suelen ser repetitivos: revisar currículums, ordenar candidatos y hacer entrevistas iniciales. Para eso usa “avatares digitales”, que pueden cambiar de voz o estilo según lo que defina la empresa.
El recorrido que describió fue: alguien se postula, el sistema compara el currículum con la descripción del puesto y asigna un puntaje. Si pasa el filtro, se envía un enlace para una entrevista en línea, sin necesidad de instalar una aplicación.
En números. En el primer mes hicieron “más de 800 entrevistas”. También sostuvo que hoy llevan “21.000 currículums procesados” y “4.500 entrevistas”, con un ahorro estimado de “unas 1.500 horas de trabajo”.
El emprendedor dijo que la herramienta se usa en distintos rubros en Uruguay.
¿Qué pasa con la información? “Los datos son de cada empresa. No cruzamos datos”, dijo.
Atención al cliente: responder por WhatsApp y agendar sin estar conectado
Richard Barbera, desde Roma AI, contó un enfoque orientado a ventas y atención. Partió de una situación cotidiana: la gente escribe por muchos canales y espera respuesta rápida, lo que deja equipos “todo el día respondiendo”.
La solución que describió es un asistente que conversa con clientes y se conecta a sistemas para responder con datos reales. Según explicó, el sistema puede consultar disponibilidad, armar una cita y reservarla de forma automática.
En un ejemplo, el expositor habló de resultados atribuidos a dos meses de trabajo, con “US$ 50.000” facturados y una inversión de “no más de US$ 2.000 por mes” que incluye publicidad, marketing y el servicio.
En ese mismo caso, sostuvo que la herramienta “tomó miles de conversaciones” y agendó “más de 700”. También mencionó que puede mandar material, como videos, y hacer seguimiento cuando la persona deja de responder.
Para Uruguay, Roma AI mencionó una automotora que, conectada a una planilla de stock, puede armar un catálogo y agendar visitas. La idea es que el cliente consulte, vea opciones y coordine sin que una persona tenga que contestar cada mensaje.
En datos generales, Roma AI afirmó tener “41 clientes activos en 6 países”, con “más de 3.000 conversaciones diarias” y “más de 18.000 mensajes por día”.
¿Qué pasa con la información? “Guardamos todo. La conversación queda grabada para siempre. Nunca borramos mensajes”. También dijo que se puede ver si el sistema llamó a una herramienta conectada y qué respuesta recibió.
Banca y controles: revisar documentos y dejar registro de decisiones
Maya Brenner, CEO de Flipzen, contó sobre su herramienta orientada a bancos y grandes empresas que deben cumplir normas y controlar riesgos. Lo definió como una infraestructura que ayuda a revisar documentación y tomar decisiones con más información.
Brenner dijo que en estos equipos se toman muchas decisiones y se revisan muchos casos, y que a veces se usan métodos manuales. Mencionó ejemplos como Excel y búsquedas en línea, y describió un problema: se pierde tiempo buscando datos en lugar de analizarlos.
Su propuesta es una plataforma que usa “agentes” para revisar documentos y hacer validaciones. La expositora destacó que el sistema apunta a dejar trazabilidad, para saber qué se decidió y por qué. En impacto operativo, afirmó: “antes, revisar una operación eran más de 60 minutos; hoy lo hacemos en menos de 5”. También sostuvo que se pueden manejar “1.000 operaciones en simultáneo” por colaborador.
Brenner fue consultada por la privacidad de la información: respondió que pueden hacer instalaciones dentro del banco y que el control del dato queda del lado de la entidad.
También explicó una exigencia que, según dijo, aplica por normativa: “Por cumplimiento, los bancos tienen que mantener datos histórico por 10 años. Es ley”. En esa línea, indicó que su plataforma guarda eventos y decisiones para auditorías.
Sobre la responsabilidad final, planteó que el software no reemplaza a quien firma una decisión. Lo expresó así: “No somos la entidad reguladora de cumplimiento. No somos el chief compliance officer del banco”.
Voice ERP: hablarle al sistema de gestión para registrar y consultar datos
Diego Dorner presentó Voice ERP. Es una forma de usar un sistema de gestión (conocidos en el mundo empresarial como ERP/CRM) sin depender tanto de pantallas, menús y formularios. Su idea fue “cambiar la interfaz de usuario de los sistemas ERP y CRM” para que las personas usen menos “la pantalla” y “el teclado”, y puedan cargar o consultar información más rápido, sobre todo cuando están en movimiento.
En criollo: en vez de sentarte frente a una computadora para anotar lo que pasó con un cliente, una obra o una venta, lo decís por voz desde el celular y el sistema lo deja registrado donde corresponde. En la presentación, el concepto que resume esto en una frase: “Gestionar tu ERP puede ser tan fácil como hacer una llamada”. Ahí se vieron ejemplos como crear una ficha de empresa, marcar una nota como completada, mover un evento del calendario y generar recordatorios.
Dorner insistió en que esto apunta a trabajos donde el dato suele llegar tarde: vendedores que visitan “10, 15 clientes en un día”, supervisores de obra y equipos que pasan horas anotando cosas en papel para después cargarlas. En esos casos, el problema no es solo el tiempo, sino que “el dato se carga tarde y queda incompleto muchas veces”, o se pierde parte de la información entre la visita y la carga.
Sobre cómo se conecta al sistema, dijo que no es “una aplicación más” suelta, sino que va integrado al ERP. Afirmó que hoy lo tienen funcionando en Odoo y que puede trabajar también con otros sistemas, según el caso. En seguridad y permisos, explicó que el asistente no ve todo: “el agente tiene acceso a lo que ustedes quieren que tenga acceso”, y eso se define por funcionalidades.
Tras las demostraciones realizadas, un asistente que fue al LATU comentó que el agente hablaba mucho y consultó si se podía acortar. Dorner respondió: “Que hable menos se puede”, y lo vinculó al entrenamiento según rubro y necesidad, porque la intención es que no sea solo un comando de voz sino “un agente de guía conversacional”.
Kepler Coach: transformar manuales y presentaciones en cursos con tutor que conversa
Emil Chichet presentó Kepler Coach. Ubicó el foco de esta idea en un momento que suele quedar relegado: la capacitación y el onboarding. Planteó que después de contratar gente, lo que viene “pesa un montón”, y que el problema se agrava porque el conocimiento suele estar desperdigado en “esos PDF sueltos, con esos PPTs”, políticas, manuales y procedimientos difíciles de actualizar.
Para inexpertos: la plataforma busca que ese material que hoy nadie quiere leer de principio a fin se convierta en un curso ordenado, con preguntas y evaluaciones, listo para que el equipo lo haga. Chichet dijo que se sube el material y “en unos pocos clics ya tenemos el curso creado con el contenido y con las evaluaciones listo”. La diferencia, según explicó, es que no se trata de un curso “para ir leyendo” como en muchas plataformas, sino que “acá es una conversación”: un tutor con IA que explica los temas y responde dudas en el momento.
El objetivo operativo que planteó es doble: ahorrar tiempo a quienes capacitan y, a la vez, dar seguimiento. Dijo que así las áreas responsables pueden ver información en tiempo real y decidir dónde “hacer doble clic”, para combinar automatización con instancias presenciales cuando haga falta. En métricas, sostuvo que se puede bajar a “menos de dos horas” el trabajo de armar un curso nuevo desde cero usando material que la empresa ya tiene. Es decir: subir PDFs, PPTs o documentos internos, y que la plataforma genere una primera versión del curso (temas ordenados, explicaciones y evaluaciones) lista para revisar y publicar, en vez de dedicarle “dos semanas” a armarlo manualmente. También dijo que el tiempo donde se puede empezar a ver la productividad de una persona puede quedar “a menos de siete días”.
En el intercambio con el público, Chichet explicó que el cliente puede revisar una primera versión antes de publicarla y que no se posicionan como verificadores absolutos del contenido. “Obviamente, nosotros no somos jueces de que si ese conocimiento es cierto o no”, dijo, y habló de trabajar con el cliente en la curaduría.
Como ejemplo local, mencionó un trabajo con ANDE para escalar capacitación financiera en todo el país.
Pometrix: automatizar la carga de documentos y “escalar” el criterio del equipo
Andrés Bastón, cofundador de Pometrix, partió de una escena conocida en administración y logística: cargar documentos a mano para que el sistema de gestión quede al día. Mencionó facturas, pólizas y otros documentos como remitos, listos de empaque, que requieren tiempo para “entender ese documento” y traducirlo a campos del ERP (el software al que la compañía sube la información), un proceso que, según planteó, depende del criterio de las personas y por eso “no escala”.
La idea, explicada sin tecnicismos, es que Pometrix funcione como un “asistente de carga” que aprende la forma de trabajar de tu empresa. Al principio, el equipo sube una factura o un documento y el sistema propone cómo ingresarlo: a qué cuenta contable va, qué centro de costos corresponde, qué proveedor es y qué datos hay que chequear antes de confirmarlo.
Después entra la parte clave: una persona revisa. Si algo está mal, lo corrige. En el siguiente documento parecido, el asistente aplica ese mismo criterio y vuelve a proponer la carga ya “como le gusta” a la organización. La herramienta sugiere, el equipo valida o corrige, y el sistema aprende con esa corrección para la próxima.
En un testimonio, Delfina, jefa de administración de una empresa del rubro forestal, explicó que el tiempo que antes destinaban a cargar facturas ahora lo usan principalmente para revisar la información, porque la carga pasa a hacerse de forma automática y el equipo se concentra en validar. También señaló que antes había más errores porque la carga dependía del ingreso manual, y que el entrenamiento permitió alinearlo al criterio contable de la empresa.
Bastón mencionó un caso en Uruguay: Aguada Park, que debe registrar gastos e imputarlos correctamente para liquidar gastos comunes a sus clientes. En ese circuito, Bastón describió un antes y un ahora. Antes, el equipo recibía el documento, tenía que ir a buscar la orden de compra en otro sistema, validar precios y cantidades, desagregar conceptos, asignar cada gasto al centro de costos correcto y recién después integrar todo al sistema de gestión. Ese camino era más lento porque dependía de una cadena de pasos manuales y de que cada dato se cargara en el momento correcto.
Ahora, según lo presentado, Pometrix acelera la carga porque toma el documento, propone los campos y la imputación siguiendo el criterio del equipo, y deja a la persona en un rol de revisión y corrección. Con ese cambio, la velocidad mejora porque el trabajo deja de ser cargar dato por dato y pasa a ser validar lo que el asistente ya armó para integrar. En ese tramo, Nicolás, auxiliar contable, resumió el impacto así: “Bajó muchísimo el margen de error y el tiempo de ingreso”.
Consultado por documentos manuscritos, respondió que puede funcionar si son legibles, y agregó que al final se genera “un modelo dedicado para entender eso”. En su cierre, volvió a la idea central: tomar “el criterio” de los equipos y dejarlo como conocimiento de la organización, para procesar documentos con menos reprocesos y más consistencia.
