El organizador uruguayo explica cómo es crear comunidad tecnológica, desarrollar herramientas de inteligencia artificial y convertir datos en decisiones empresariales en minutos
Terminan las jornadas de trabajo, terminan de estudiar, pero hay algo que no termina: la pasión de desarrollar software. Con la era de la IA en su etapa germinal, esa pasión se intensifica.
Son personas crean durante dos días seguidos, sin parar de pensar en las llamadas hackatones. Son encuentros donde programadores, estudiantes y entusiastas se reúnen para transformar ideas en soluciones reales, a veces en una pequeña sala del LATU, otras en aulas de Montevideo, conectados a una red global de innovación.
En Montevideo funciona el Google Developer Group (GDG), único en Uruguay y con más de 15 años de historia. Esta comunidad está formada por quienes quieren compartir y aprender sobre tecnologías de Google, sin importar su experiencia previa ni si trabajan para la empresa. El respaldo de Google es clave: facilita recursos, da visibilidad y ayuda a organizar eventos como DevFest, lo que atrae a decenas de participantes y genera entusiasmo en el ecosistema local. Como resume Franco Galeano, "el respaldo de Google permite convocar a más asistentes y dar visibilidad a la comunidad".
Franco Galeano, ingeniero en sistemas y cofundador de una startup llamada Metria, es uno de los organizadores del GDG Montevideo. Su recorrido empezó dando charlas en 2022, hasta que fue invitado a sumarse al grupo de coordinación. El objetivo es claro: crear un espacio donde todos puedan acercarse a la tecnología, desde quienes recién empiezan hasta quienes ya trabajan en el sector.
En el último encuentro, el reto fue crear soluciones a partir del Model Context Protocol, conocido como MCP, un protocolo o conjunto de reglas que permite que los modelos de inteligencia artificial trabajen con más información de contexto. En el mundo de la IA, el contexto es todo aquello que le da sentido a una tarea: puede ser una conversación previa, un archivo, una agenda de reuniones o una base de datos. Muchas veces, la IA responde sin conocer ese contexto, lo que limita la utilidad de sus respuestas. Este protocolo permite añadir mucha información ajena a la herramienta que se está utilizando.
Esto representa un avance en la manera de interactuar con la tecnología, porque hace que los sistemas sean mucho más útiles, cercanos y adaptados a las necesidades reales de las personas y empresas. Como explica Galeano, "un MCP no tiene limitantes, podés crear y agregar cuantos quieras".
En este caso, la consigna era partir de cero y desarrollar proyectos que resolvieran problemas concretos usando este protocolo.
Uno de los equipos desarrolló una aplicación para reservar mesas en el Mercado Ferrando. Los usuarios podían escanear un código QR, chatear con el sistema e indicar sus preferencias. Si no había lugar, la aplicación recomendaba otras opciones. La idea surgió de una experiencia cotidiana: buscar mesa en un restaurante y no encontrarla. Sobre esto, Galeano comenta: "Ese fue el primer premio del hackatón; lo que nos gustó fue la idea, tiene sentido y es aplicable".
Aprendizaje, diversidad y colaboración
En cada hackatón participan desde liceales hasta ingenieros experimentados. Se valoran tanto los resultados como el proceso de creación. Los organizadores reconocen el crecimiento personal y la capacidad de quienes, aun con poca experiencia, logran aportar ideas y soluciones nuevas.
Galeano destaca la diversidad: "Había unos gurises del liceo que llegaron a hacer un montón. Sabían un lenguaje de programación y podían hacer todo funcional".
En los últimos años, el GDG Montevideo adaptó sus eventos a las nuevas tendencias globales, especialmente a la inteligencia artificial. Google incentiva que las charlas y talleres giren en torno a este tema, reflejando la importancia que la IA tiene en el desarrollo tecnológico.
Los eventos combinan talleres introductorios y actividades técnicas, buscando cubrir las necesidades tanto de quienes se inician como de quienes buscan profundizar. Según Galeano, "Google quiere, tipo, si das todo una IA, están chochos".
Para Franco Galeano, la IA representa un cambio de paradigma que va mucho más allá de la simple automatización de tareas. "Yo no siento que está en riesgo el trabajo. Al contrario, lo veo como una gran oportunidad y una ventaja para quienes tienen experiencia y pueden adaptarse", señala.
Desde su experiencia como docente universitario, observa que la IA está modificando los perfiles buscados por las empresas. "Antes, la frustración venía por la facultad. Ahora, muchos se frustran por no encontrar trabajo, porque las empresas ya buscan semiseniors y usan la IA para automatizar lo más básico", explica. Sin embargo, cree que esto es cíclico y que el mercado volverá a necesitar programadores junior, sobre todo si aumenta la producción de software.
Franco compara la irrupción de la IA con la llegada de Excel a los contadores. "Cuando salió Excel, decían que iba a desaparecer la profesión, pero terminó facilitando el trabajo y potenciando a quienes ya estaban en el sector". Hoy, sostiene que el verdadero diferencial está en saber manejar la IA y aplicar el conocimiento en contextos concretos, más que en dominar un lenguaje de programación específico.
"El valor ahora pasa por la experiencia, la capacidad de liderar proyectos y adaptarse al cambio, más que por la tecnología puntual que uno conozca", reflexiona Galeano. Para él, el desafío principal es animarse a aprender continuamente y aprovechar el potencial de las nuevas herramientas.
Franco Galeano es cofundador de Metria, una startup uruguaya que da sus primeros pasos y se especializa en el análisis automático de grandes volúmenes de datos empresariales. El objetivo de Metria es facilitar la identificación de patrones y relaciones en la información de compañías que, muchas veces, no cuentan con equipos propios de analistas de datos.
La herramienta fue pensada para sectores como marketing, finanzas o ventas, donde los equipos deben analizar millones de registros para encontrar tendencias y comportamientos. Galeano ejemplifica: "En empresas que no tienen analistas de datos, por ejemplo el de marketing o el de finanzas, tienen que encontrar patrones o los equipos de ventas tienen que encontrar patrones de ventas, patrones de gastos de todo a partir de dos millones de datos".
Metria conecta de forma directa con las fuentes de datos de la empresa, que pueden ser archivos de Excel, bases de datos o sistemas CRM. El software permite procesar y analizar esos volúmenes en cuestión de minutos y no de horas o días, como ocurre habitualmente. Se pueden realizar proyecciones de ventas, identificar patrones ocultos o segmentar usuarios de manera automática.
Galeano resalta que el sistema es capaz de detectar relaciones inesperadas: "Por ejemplo, lo que me enseñan en facultad: los viernes que llueve, la gente que tiene hijos va a comprar pañales. Si llueve, también va a comprar cerveza. Si ponés la cerveza al lado de los pañales, está demostrado que las ventas de cerveza aumentan un 10%".
La solución también es utilizada para segmentar usuarios, analizar el comportamiento de asegurados o identificar meses críticos en industrias específicas. Metria apunta a ser útil tanto para empresas sin analistas propios como para equipos especializados que buscan agilizar tareas repetitivas y enfocarse en análisis más complejos.
En cuanto a la experiencia de usuario, el enfoque fue facilitar el acceso a los resultados donde realmente se toman decisiones: "Al final, los directores o los gerentes terminan siguiendo a la secretaria o a otro empleado que se lo mande por WhatsApp o por la plataforma de comunicación. Entonces, pensamos la plataforma al revés: que use la plataforma directamente desde WhatsApp".
Así, Metria permite enviar resultados, métricas y análisis directamente a WhatsApp, para que los usuarios accedan a la información en tiempo real y puedan tomar decisiones sin esperar reportes o reuniones adicionales.
Respecto a la tecnología detrás, Galeano aclara: "Nosotros estamos conectados directamente a la base de datos. Mostramos los datos en el momento y nunca los almacenamos, lo que evita problemas de privacidad y manejo de datos sensibles".
De esta manera, la propuesta de Metria apunta a democratizar el acceso a la analítica avanzada, agilizando los procesos y permitiendo que las empresas encuentren valor en sus datos en cuestión de segundos, sin barreras técnicas ni largas demoras.