Uruguay llega a este momento del año con infraestructura, una estrategia nacional y un uso intensivo de la inteligencia artificial generativa. Lo que decide si todo eso se cobra en resultados es una figura que todavía no aparece en los organigramas: el profesional aumentado, es decir, la persona que usa la IA para ampliar lo que puede pensar, decidir y hacer sin entregarle el mando. Ese es el concepto que da nombre a la masterclass que di a fines de octubre en el FutureMindz Fest de Dubái: The Augmented Professional, y creo que va a captar la atención de aquí en adelante.
El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial de 2025, elaborado por la CEPAL y el centro chileno CENIA sobre 19 países para evaluar preparación, adopción y gobernanza, ubica a Uruguay entre los tres pioneros de la región, junto a Brasil y Chile, con más de 60 puntos sobre 100. El mismo informe lo incluye entre quienes tienen mejores indicadores de GPU por habitante, esos procesadores que entrenan y hacen funcionar los modelos, entre los que cuentan con una estrategia consolidada y entre los seis que más usan IA generativa. Son cimientos, y lo que se levante encima depende de las personas que decidan con esas herramientas.
A escala global, PwC consultó a 4.454 CEO de 95 economías entre septiembre y noviembre de 2025: el 30 % obtuvo ingresos adicionales gracias a la IA, el 26 % redujo costos y el 56 % no registró ninguna de las dos cosas. Solo el 12 % logró ambas a la vez. Entre los CEO cuyas compañías armaron bases sólidas, como marcos de IA responsable y entornos tecnológicos que permiten integrarla en toda la operación, la probabilidad de informar retornos financieros significativos se triplica. Un análisis aparte de PwC señala que las compañías que aplicaron la IA de manera amplia a productos, servicios y experiencias de los clientes lograron márgenes de rentabilidad casi cuatro puntos porcentuales más altos que las demás. El 66 % de los CEO reconoce, además, que su compañía enfrentó inquietudes de confianza, al menos en grado moderado, en temas como la seguridad de la IA, la privacidad de los datos y la transparencia.
McKinsey, la consultora global de estrategia, encuestó entre mayo y junio de 2026 a 1.719 personas de 97 países. El 80 % dice que la IA mejoró su productividad y la mitad afirma que le sirve para tomar mejores decisiones, pero solo el 37 % le atribuye algún efecto en el EBIT de su empresa, la ganancia operativa antes de intereses e impuestos. Entre el escritorio y el balance hay alguien que decide, y una imagen del campo lo explica mejor que cualquier gráfico: una cosechadora con guiado satelital traza sola cada pasada, pero qué se siembra, cuándo y con qué riesgo lo resuelve el productor. La máquina maneja y el rumbo sigue siendo el de quien responde por la cosecha.
Esa brecha entre el escritorio y el balance se cierra al rediseñar el trabajo. Si un equipo termina un informe antes de tiempo, alguien tiene que decidir cómo utilizar las horas recuperadas: atender más casos, anticipar un problema o mejorar el servicio. Si el resultado sigue esperando días por una aprobación, aceleramos una tarea, pero mantenemos el cuello de botella. Por eso, el profesional aumentado necesita una organización que también cambie: objetivos claros, autoridad para actuar y una medición que llegue hasta el resultado final. El tiempo ahorrado se convierte en valor cuando cambia lo que la empresa puede resolver para sus clientes.
Imaginemos un estudio contable que le pide a un asistente el borrador de una declaración jurada. Lo recibe en minutos, prolijo y bien redactado. Si contiene un error que nadie vio, la responsabilidad ante el cliente y ante la autoridad tributaria recae en quien lo firmó, no en el asistente. Esa persona rastrea el origen de los datos, corrige lo que no cierra y decide qué se presenta. Si esa revisión se come la tarde, el tiempo ahorrado en el borrador se evaporará. En la clase insistí en medir las horas totales, incluyendo la revisión, los errores y el retrabajo, y no solo la velocidad del primer resultado. El producto final que propongo es una página con tres columnas: lo que se sabe, lo que falta y lo que requiere una decisión. Con esa página, el lector sabe dónde está parado y el firmante, qué está firmando. Cada decisión queda anotada con lo que se aceptó, lo que se modificó y lo que se rechazó, para que el equipo que siga el trabajo pueda revisar el razonamiento y no solo el resultado.
Ordené esa idea con IRONMAN, una metodología de cuatro piezas. La primera es la persona que fija el propósito y aprueba. Las otras tres son el copiloto que analiza y cuestiona, los flujos de trabajo armados para cada tarea y las reglas sobre qué datos se usan, quién autoriza y quién responde. Sin la primera, las demás aceleran sin rumbo.
La brecha entre las grandes y las pequeñas organizaciones ya se está abriendo. Entre las que facturan más de US$ 1.000 millones, el 40 % escala agentes de IA, programas que ejecutan tareas por su cuenta, en al menos una función, frente al 27 % de un año atrás. Entre las más pequeñas, el 22 % no se movió. Las que empiezan ahora acumulan años de registros, errores corregidos y reglas probadas, y esa experiencia no se compra de un día para otro.
Para un país con cimientos y planes, la pieza pendiente es formar personas con criterio, capaces de pedir bien, desconfiar a tiempo y firmar con conocimiento de causa. Eso se enseña en las aulas y en la capacitación de cada pyme, y se practica empezando por una tarea acotada y reversible, con un responsable claro de cada resultado. Con un mercado interno de escala acotada, Uruguay compite por la calidad de su criterio y de su servicio más que por volumen, y un copiloto bien conducido amplía ese margen sin sumar plantilla. La oportunidad concreta es que cada contador, docente, ingeniero o gerente del país incorpore un copiloto a su trabajo sin ceder en lo que lo hace valioso: su juicio.
Formar ese juicio también exige cuidar cómo se aprende el oficio. Un profesional joven puede recibir una respuesta convincente sin haber realizado el recorrido que le permitiría reconocer sus fallas. Por eso llevaría a las aulas y a las empresas ejercicios en los que haya que discutir una recomendación, detectar qué falta y defender una decisión ante alguien con experiencia. La IA puede proponer alternativas y simular escenarios; el experto aporta contexto y quien aprende tiene que explicar qué eligió y por qué. Esa transmisión entre generaciones es una inversión para Uruguay: convierte el conocimiento que hoy vive en personas aisladas en capacidades compartidas que perduran cuando cambia la herramienta.
Los fabricantes mejoran los modelos. El criterio para conducirlos se construye en Uruguay, entre universidades, compañías, el Estado y cada profesional que acepta responder por lo que aprueba. Los dedos de una mano fortalecen el puño que impulsa al ecosistema.
