Inteligencia artificial en las empresas: un encuentro reunió a profesionales para impulsar su implementación

El ADN IA LAB reunió a empresarios y especialistas para analizar cómo incorporar la inteligencia artificial a los procesos de trabajo, mejorar la toma de decisiones y automatizar tareas.

El ADN IA LAB reunió a empresarios, profesionales y especialistas para mostrar aplicaciones concretas de inteligencia artificial en las empresas.

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La inteligencia artificial llegó para quedarse y ya ocupa un lugar concreto en las empresas. El desafío ahora es aprender a aprovecharla de manera estratégica. Con ese eje, la Fundación ADN realizó este miércoles el ADN IA LAB, un encuentro que convocó a empresarios, líderes, profesionales y equipos en el Salón Fernando Fader del Hotel Sheraton Mendoza para analizar cómo incorporar estas herramientas a los procesos, los negocios y la toma de decisiones.

Bajo el concepto "De la idea a la implementación", la jornada buscó ir más allá de la discusión general sobre inteligencia artificial y acercar casos reales, demostraciones y herramientas aplicables a situaciones concretas del mundo laboral y empresarial. Entre los temas abordados estuvieron los cambios en el trabajo, la utilización de IA para comprender mejor un negocio y la posibilidad de delegar procesos completos a estas herramientas.

Uno de los expositores fue Rodolfo Giro, cofundador de InterBrain Innovation, quien centró su presentación en los desafíos que plantea la velocidad de los cambios tecnológicos. Para Giro, el problema no es que el trabajo cambie, algo que ocurrió históricamente, sino que la transformación actual sucede a un ritmo mucho mayor.

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"El trabajo siempre cambió, siempre ha habido evolución en el tiempo. El problema que nos encontramos no es que cambie el trabajo, es que cambia muy rápido", sostuvo Giro, quien llamó a tomar distancia para poder observar el proceso y decidir cómo actuar frente a él.

En ese sentido, destacó el papel de las universidades como espacios capaces de analizar las transformaciones y anticiparse a los cambios. "Lo único que tenemos que hacer es mirar un poquito más de lejos y observar todo lo que está pasando", afirmó.

Para explicar cómo atravesar este proceso de incorporación de nuevas tecnologías, recurrió a otra metáfora: la de una montaña. "La montaña no se sube solo. Lugares que hay que respetar, que hay que entrenar y que en general conviene ir con un guía", sostuvo. En esa línea, planteó que las empresas, instituciones y profesionales que busquen implementar inteligencia artificial de manera profunda necesitan acompañamiento, preparación y una estrategia, en lugar de limitarse a incorporar herramientas de manera aislada.

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Otro de los conceptos que presentó fue el aprendizaje inmersivo, basado en aprender haciendo y experimentar en entornos seguros. A través de simuladores, explicó, es posible desarrollar habilidades, probar alternativas y equivocarse sin enfrentar las consecuencias de un error en una situación real. También mostró aplicaciones de tecnologías desarrolladas en Mendoza y casos vinculados al uso de robótica en ámbitos como la minería.

Su planteo apuntó además a un nuevo perfil laboral: "humanos con superpoderes", personas cuyas capacidades pueden verse potenciadas por la tecnología. "Yo me imagino un mundo donde tengamos esos superpoderes o esas habilidades amplificadas con la inteligencia artificial", afirmó.

La idea no es pensar a la IA únicamente como una herramienta de reemplazo, sino como una tecnología capaz de ampliar las posibilidades de profesionales de distintas áreas. Para Giro, esto exige tres capacidades que serán cada vez más importantes: aprendizaje continuo, entrenamiento inmersivo y colaboración con inteligencia artificial.

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En ese escenario, sostuvo que algunos trabajos desaparecerán como parte de la evolución tecnológica, pero remarcó que la respuesta no debería ser el rechazo a las nuevas herramientas. "Ahora, ¿qué es lo que sí o sí vamos a tener que hacer? Bueno, tenemos que seguir aprendiendo porque siguen apareciendo cosas nuevas, siguen siendo necesarias nuevas habilidades", señaló.

Así, la pregunta ya no pasa solamente por si la tecnología reemplazará determinados trabajos, sino por la capacidad de las personas y las organizaciones para aprender a trabajar con ella y adaptarse a los cambios. "El problema siempre es cultural, no tecnológico. Es un problema de adopción", resumió.

La segunda exposición estuvo a cargo de Giuliana Dallapé, de We Do It Marketing, quien abordó una pregunta concreta: cómo lograr que una herramienta de inteligencia artificial pueda comprender la lógica particular de una empresa.

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Su planteo fue que una IA puede generar contenidos y asistir en distintas tareas, pero necesita información suficiente sobre el negocio para producir respuestas útiles. "La calidad de lo que la IA puede hacer con tu negocio depende de cuánto contexto de calidad tengas sobre él", explicó durante la charla.

Dallapé comparó el proceso con la incorporación de un nuevo empleado. La herramienta puede convertirse en parte de un equipo, pero primero necesita conocer cómo funciona la organización, qué vende, quiénes son sus clientes, cuáles son sus objetivos y qué procesos utiliza.

"Para que pueda entender de mi negocio, para que pueda trabajar con ella y que sea una parte de mi equipo, necesitamos entrenarla y llevarla al gimnasio".

La especialista presentó durante el encuentro su metodología Business Brain, orientada a construir un contexto estratégico del negocio para utilizarlo como fuente de conocimiento de la inteligencia artificial. La propuesta contempla distintas dimensiones, entre ellas claridad, diseño, acción y escala, con el objetivo de ordenar información que muchas veces permanece únicamente en la cabeza de los dueños o integrantes de una empresa.

"Un negocio documentado es un negocio más fácil de gestionar, delegar y hacer crecer", afirmó Dallapé al explicar la importancia de transformar el conocimiento interno de una organización en documentación que pueda ser utilizada por las herramientas de IA.

Durante su exposición también presentó un asistente diseñado para realizar preguntas sobre el negocio y generar una primera versión de ese "cerebro" empresarial. La idea, explicó, es comenzar con una base y mejorarla progresivamente.

Hacia el cierre, Dallapé volvió sobre el concepto que atravesó toda su presentación y dejó una advertencia para quienes esperan obtener buenos resultados de la IA sin aportar información suficiente. "La calidad de la guía nunca va va a superar la calidad del contexto que reciba. Necesitamos crear contextos para que atiendan nuestro negocio", concluyó.

El tercer eje estuvo a cargo de Fernando Oliva, ingeniero y máster en Big Data e IA Empresarial, quien propuso cambiar la manera de relacionarse con estas herramientas. Su planteo fue pasar de utilizar la inteligencia artificial como una herramienta de consulta a comenzar a delegarle tareas y procesos.

"Empecemos a darle una forma de trabajo más profesional y que se parezca más a lo que hacemos en el día a día de nosotros", señaló. "Empecemos a darle una forma de trabajo más profesional y que se parezca más a lo que hacemos en el día a día de nosotros", señaló.

Oliva explicó que muchas veces los usuarios interactúan con la IA mediante pedidos breves y poco precisos, como si fuera un buscador. Para avanzar hacia un uso más profesional, propuso trabajar con contexto, rol, encargo y resultado esperado, una estructura que presentó bajo la sigla C.R.E.O.

El especialista utilizó como ejemplo una situación habitual de una PyME: la necesidad de tomar una decisión financiera mientras una persona clave del equipo está de vacaciones. La inteligencia artificial, con los datos y el contexto adecuados, puede analizar información y generar respuestas en tiempo real. La clave, según explicó, está en convertir las interacciones que funcionan en procedimientos que puedan repetirse.

Durante la demostración, Oliva mostró cómo utilizar información financiera de una empresa para generar un tablero que permita observar variables como flujo de caja, punto de equilibrio, créditos, deuda y riesgo fiscal. El objetivo es que la IA pueda procesar información y preparar elementos que sirvan para la toma de decisiones.

Pero el expositor marcó un límite claro respecto del rol de la tecnología: la inteligencia artificial puede preparar el análisis, pero la decisión continúa en manos de las personas. La propuesta no es reemplazar el criterio humano sino utilizar la tecnología para ampliar las capacidades de los equipos.

Al finalizar, Oliva resumió el proceso en tres pasos: construir pedidos completos, dividir la información en proyectos específicos y convertir aquello que funciona en habilidades o procedimientos reutilizables.

Durante el encuentro, Sebastián Zaragoza presentó un caso práctico sobre cómo utilizar inteligencia artificial para agilizar procesos comerciales. Bajo el concepto de "De la reunión al presupuesto en 30 segundos", mostró cómo una empresa puede cargar información sobre sus productos, precios, márgenes e identidad de marca para que la herramienta genere un presupuesto a partir de los datos obtenidos en una reunión con un cliente.

Sebastián Zaragoza

La propuesta apunta a reducir los tiempos sin eliminar la intervención de las personas. "Lo bueno es que la inteligencia artificial les va a ayudar al que usted solamente tenga que hacer eso, tomar decisiones, que es al fin y al cabo lo que vamos a terminar aportando ese valor", explicó Zaragoza durante la demostración.

En ese sentido, remarcó que el objetivo no es delegar completamente las decisiones en la tecnología, sino utilizarla para automatizar tareas repetitivas. "Ahí el valor humano tiene que seguir estando, esas decisiones son de ustedes", sostuvo. Según explicó, una vez que la IA genera el presupuesto, la persona puede revisar los valores, ajustar lo que considere necesario y finalmente enviarlo al cliente.

Zaragoza también destacó la importancia de darle contexto a la herramienta antes de utilizarla. "Cómo le enseño a la IA qué cosas son las que yo aplico, cuál es mi marca, cuál es mi identidad, cómo tiene que hablar, cómo se comunica", planteó como una de las cuestiones centrales para obtener resultados útiles y alineados con cada empresa.

Por su parte, Marcos Bruno, en su exposición "IA sin humo: cómo usarla para obtener retorno real", puso el foco en la necesidad de analizar primero el nivel de madurez de cada organización antes de invertir en nuevas herramientas.

Marcos Bruno

"Para mí el problema es que se nos ha metido toda esta capacidad técnica que es increíble, pero la diferencia, este gap, entre todo lo que es posible y donde estamos, es que ese gap no es técnico, es humano", sostuvo Bruno. En esa línea, planteó que el desafío no pasa solamente por saber qué herramientas existen, sino por identificar dónde y cómo pueden aportar valor dentro de una empresa.

El especialista propuso un esquema de cinco niveles de madurez, que va desde organizaciones donde las decisiones dependen principalmente de la experiencia de determinadas personas hasta aquellas en las que ciertos procesos rutinarios pueden ser gestionados de manera autónoma por sistemas de inteligencia artificial. Para Bruno, avanzar de un nivel a otro requiere cambios en la forma de trabajar y de tomar decisiones.

Por eso, recomendó no comenzar por la herramienta sino por el problema que se busca resolver. "No piensen, che, tenemos que aplicar IA porque está buenísimo. No, la IA es un cómo para llegar a algo. Viene después la IA. Piensen en el problema", señaló.

Hacia el final de su exposición, Bruno resumió su planteo en una frase: "El retorno de la IA se define antes de implementarla". Y agregó: "No se trata de herramientas, sino de personas usando herramientas. No nos olvidemos de eso, que es lo más importante".

Fuente: Los Andes

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