Argentina se posiciona como uno de los países más avanzados de la región en la adopción de tecnologías de inteligencia artificial (IA). Según el Talent Trends Report 2025 de Randstad, el 81% de las empresas locales ya están implementando IA para mejorar la atención al cliente y optimizar sus procesos internos. Además, el informe señala que el 37% de las compañías utilizan IA, automatización y big data para atraer y seleccionar candidatos, mientras que el 33% emplea estas tecnologías para personalizar la experiencia del talento.
Con la oportunidad de generar mayores eficiencias productivas, la incorporación de la IA se plantea como un desafío brinda oportunidades para la fuerza laboral y los clientes.
Este avance en el ámbito empresarial abre puertas a una mayor eficiencia productiva y presenta nuevos desafíos. La implementación de estas herramientas optimiza la fuerza laboral y mejora la experiencia del cliente, convirtiéndose en un elemento clave para el futuro de los negocios.
Estos temas fueron abordados en el encuentro “Las empresas apuestan a la inteligencia artificial”, integrada por Cecilia Raimundo, directora de Data & IA en Aeropuertos Argentina; Cristian Deferrari, director de Infraestructura en Naranja X; Roberto Bunge, director de la carrera Ingeniería en IA de UdeSA; y Manuel Machado, líder de Crecimiento para Cabify Argentina y Uruguay.
La charla formó parte del ciclo Visión 360°, una serie de encuentros entre directivos de empresas, funcionarios, referentes sociales, emprendedores y expertos, sobre los retos que enfrentan las compañías en el país. El streaming fue moderado por los periodistas Franco Mercuriali y Horacio Riggi.
El ciclo cuenta con el apoyo principal de DESA, Telecom y OSDE, además del sponsoreo de Afarte, Pan American Energy y Camuzzi, y el apoyo de Aeropuertos Argentina y Naranja X.
A pesar del creciente interés por la IA, un estudio de Bain & Company revela que el 44% de las empresas destinan menos del 1% de su presupuesto a la inteligencia artificial generativa (genIA), lo que refleja una adopción aún moderada. Aunque la implementación de la IA continúa su avance, las empresas comprenden que su integración debe ser estratégica, y no solo una moda pasajera. La capacitación de los empleados es esencial para asegurar un uso eficaz y generar confianza en los resultados.
Tecnología, impacto y estrategias
Deferrari, de Naranja X, contextualizó la irrupción de la inteligencia artificial en el sector financiero y presentó un diagnóstico del panorama actual. “La inteligencia artificial lleva ya varios años integrada en las empresas, aplicándose en diversas áreas. Sin embargo, lo que es más reciente es el boom de la inteligencia artificial generativa: ese fenómeno del que todos hablan, que muchos quieren implementar y que ya está presente incluso en los hogares con el famoso GPT”.
Detalló que en el ámbito corporativo lo primero que se procura entender es cómo implementar esta tecnología de manera segura, con calidad y cómo hacerla escalar dentro de la organización. “Nuestro objetivo es llevar soluciones que, en esencia, son una automatización más inteligente”, comentó. Recordó que la automatización no es un concepto nuevo, pues “ya trabajamos con ella hace muchos años”, pero resaltó la transformación actual: “Lo novedoso es que ahora podemos sumar una mayor inteligencia a esa automatización, replicando procesos que antes solo eran posibles mediante intervención humana. Hoy, muchos de esos procesos pueden ser automatizados, apalancados por IA, y empezar a generar resultados más complejos y sofisticados”.
Desde el sector aeroportuario Raimundo, de Aeropuertos Argentina, destacó la complejidad del ecosistema en el que opera la compañía. “Lo primero que debemos entender es que formamos parte de un entorno altamente interconectado, en el que interactuamos con una variedad de actores. Este factor es clave a la hora de implementar cualquier transformación digital o tecnológica”, explicó.
Raimundo detalló que Aeropuertos trabaja en conjunto con organismos del Estado, aerolíneas, permisionarios y equipos internos, gestionando 35 aeroestaciones en el país. “Cuando hablamos de inteligencia artificial o algoritmos predictivos, con los que ya contamos, resulta fundamental entender cómo hacer que todos los componentes de este ecosistema funcionen de manera fluida y sin fricciones”, añadió.
Para ella, uno de los mayores desafíos es generar confianza tecnológica entre los distintos actores involucrados. “Es clave construir esa confianza primero dentro de los equipos internos y luego hacia el exterior, comunicando de manera clara qué estamos haciendo y por qué lo hacemos”, subrayó. En este sentido, resaltó la importancia de responder preguntas fundamentales: “¿Para qué utilizaremos IA? ¿Qué objetivos buscamos con los algoritmos predictivos? ¿Estamos implementándolos solo porque están de moda o tienen un propósito concreto?”.
Al trasladar la discusión al terreno del consumo cotidiano, comentó: “Los usuarios comparan cualquier servicio, desde la contratación de un auto hasta el uso de una tarjeta, con las mejores experiencias que hayan tenido en otras aplicaciones. El pasajero es cada vez más exigente, tiene acceso a una cantidad infinita de información, redes sociales y herramientas. Por eso, las empresas debemos estar a la altura, actuando con conciencia, propósito y equipos preparados para enfrentar a un cliente que nos comparará con cualquier experiencia del mercado”.
Bunge, de la Universidad de San Andrés e investigador del CONICET, advirtió: “Los sistemas se han vuelto más inteligentes, más fáciles de implementar y transferir de un dominio a otro. Aquellos que deseen ser parte del futuro deben subirse a esta ola ahora: capacitarse, aprender y asumir riesgos. Es una ola, y hay que elegir entre surfearla o que te pase por encima”.
El académico e investigador contó que durante diez años observó esta transformación fuera de la Argentina. “Estuve fuera entre 2009 y 2019 y vi esta revolución llegar un poco antes. Volví a Argentina hace seis años y me dediqué a formar a quienes considero serán los líderes del futuro. En eso he invertido mi tiempo y mi conocimiento, para que Argentina tenga las capacidades y los recursos humanos necesarios para aprovechar esta oportunidad”, afirmó.
Desde esa experiencia, reflexionó sobre el impacto de la inteligencia artificial: “La IA tiene sus propias metodologías, herramientas y formas de pensar. Toma elementos de la informática y la estadística, pero los fusiona de una manera única. Para que los ingenieros puedan implementar esta inteligencia con éxito, es esencial ofrecerles un conjunto de herramientas que no existían en el ámbito de la educación superior”.
Desde Cabify, Machado llevó la conversación al terreno de los minutos, los viajes y los ingresos. Explicó que, en su caso, el desafío inicial fue claro: “Nuestro punto de partida fue un problema claro: cómo enseñarles a los conductores, en sus primeras semanas, a maximizar el provecho de la aplicación”.
Machado contó que, durante un tiempo, este desafío se resolvía con herramientas tradicionales, pero la inteligencia artificial abrió una nueva puerta. “Hasta hace poco, abordábamos esto con herramientas más convencionales: comunicaciones dentro de la app, mapas de calor, correos electrónicos, entre otros. Con la IA, surgió una nueva herramienta para acompañar al conductor durante sus primeras semanas, guiándolo paso a paso para aprender a usar la app y, sobre todo, para conectarlo con la demanda: en qué momentos es más conveniente conectarse, en qué zonas, cuándo se producen eventos que generan más movimiento, cómo influye el clima y cómo se comporta la demanda en tiempo real. Toda esta información fue articulada en torno a un propósito central: maximizar los ingresos del conductor utilizando la aplicación”.
El ejecutivo explicó que esa herramienta, que bautizaron AID (por driver assistance) es un asistente de desarrollo propio. “Fue diseñado específicamente para abordar este desafío. Aunque se centró en el conductor, su principal objetivo es ubicarlo en el lugar y momento exacto en que el pasajero necesitaba un viaje, evitando que el conductor tuviera tiempo ocioso o estuviera detenido sin generar valor”.
Añadió que “el modelo se conecta con diversas fuentes de información, tanto internas como externas. Internamente, por ejemplo, el asistente sabe en tiempo real dónde se están generando más viajes y conoce la ubicación del conductor. Proporciona recomendaciones precisas y ajustadas al área en la que se encuentra el conductor. También se conecta con fuentes externas como datos meteorológicos, eventos en la ciudad y otras señales que impactan directamente en la movilidad”.
Destacó que, dado que el conductor está manejando, el asistente tiene que comunicarse de manera directa y eficiente: “El conductor no puede estar mirando un mapa complejo. Por eso este asistente es completamente por voz. El conductor presiona un botón, le hace una pregunta y el asistente le responde verbalmente. Es una conversación, un intercambio continuo. Aunque es un bot, interactúa 100% por voz, sin necesidad de instrucciones por texto”.
El experimento realizado por Cabify demostró un impacto económico significativo: los conductores que utilizaron el asistente generaron un 17% más de ingresos que aquellos que no lo hicieron. Esto se debe a que el asistente optimizó el tiempo de los conductores, manteniéndolos en movimiento y más cerca de los pasajeros, lo que resultó en más viajes y menos tiempo de espera para los usuarios. El modelo benefició tanto a los conductores, que aumentaron sus ingresos, como a los pasajeros, que disfrutaron de un servicio más ágil.
Capacitación
El vínculo entre actividad, empleo y capacitación fue un tema recurrente del encuentro. Cristian De Ferrari explicó que desde Naranja X adoptaron un enfoque de formación integral para toda la empresa. “Capacitamos a nuestra gente en IA para desarrollar productos basados en datos e inteligencia artificial. Estamos completamente comprometidos con esta tecnología. No creemos que sea una disrupción total, aunque sin duda estamos ante una nueva revolución. Lo que sí sabemos es que avanza a un ritmo vertiginoso. Cada seis meses vivimos pequeñas revoluciones con nuevos productos y avances que probablemente hagan obsoleto lo que hoy estamos haciendo. Sin embargo, creemos que el secreto para mantenernos al día es el camino que hemos elegido”.
El ejecutivo subrayó que la principal meta es democratizar el acceso a estas capacidades dentro de la empresa. “Queremos que más equipos, tanto de producto como de soporte, se sumen a esta ola y puedan construir. Hemos desarrollado plataformas que permiten a los colaboradores gestionar sus propios proyectos”.
Raimundo señaló que en Aeropuertos Argentina “tuvimos que definir nuestros límites, que llamamos el ‘value set’. Tuvimos que decidir hasta qué punto íbamos a dejar que una IA tomara decisiones dentro de la empresa. Creo que eso fue clave, incluso desde un punto de vista humano, para todos los colaboradores que se capacitaron”.
Riesgos y responsabilidad
Bunge explicó que, en la Universidad de San Andrés decidieron abordar los límites de la IA: “En la carrera, incorporamos una materia obligatoria llamada Ética de la Inteligencia Artificial, que aborda una serie de problemas que surgen cuando estas tecnologías se aplican”, relató. “Tratamos temas como el sesgo y la discriminación, la privacidad de los datos y la manipulación del comportamiento. Cualquier tecnología poderosa puede ser utilizada para fines positivos, pero también para los negativos. La IA es tan sesgada como los datos con los que se entrena y, si los implementadores no son conscientes de ello, el sesgo persiste”.
El académico advirtió: “Los modelos generativos basados en lenguaje tienen una particularidad: no podemos garantizar que lo que nos devuelvan sea correcto o verdadero. Pero el que sabe cómo aplicarlos y gestionarlos ha implementado un sistema de protección, un conjunto de directrices para mantenerlos en el camino correcto. Las empresas, en muchos casos, han agregado conocimientos y directrices específicas, instrucciones claras para que estas inteligencias artificiales funcionen como se desea. Se ha añadido mucha documentación interna, indicaciones precisas y reentrenamiento para que se adapten a cada caso particular”.
De Ferrari destacó la importancia de los datos en los modelos de inteligencia artificial que usan en Naranja X, advirtiendo que malos datos conducen a malas respuestas y decisiones. Recordó que los modelos de lenguaje, entrenados con gran parte del contenido en internet, representan el 50% de lo generado online, lo que ha llevado a un autoentrenamiento del sistema que perpetúa errores y nivela la información hacia la media, creando una "trampa" estadística.
Bunge comparó la situación con el tabaco: “Hace 70 u 80 años, mucha gente fumaba, incluso adolescentes. Se veían fotos de niños de 12 años fumando. Con el tiempo, la sociedad comenzó a darse cuenta de lo que estaba mal. Luego vino toda una ola de trabajo científico que demostró la correlación entre fumar y el cáncer. Creo que estamos en un momento similar con las tecnologías de la comunicación y las redes sociales. Nos ha pasado lo mismo. Tendremos que aprender cómo usarlas e integrarlas adecuadamente como sociedad. Pero confío en que tenemos antecedentes suficientes para controlar y dominar estas tecnologías, guiándolas en la dirección correcta.”
Raimundo ofreció una perspectiva más cercana sobre el uso compulsivo de plataformas y la reacción de las nuevas generaciones. Relató: “Tengo hijos adolescentes, y cuando están en épocas de exámenes, uno de ellos desinstaló TikTok para poder concentrarse. El filtro ya no funcionaba, así que decidió eliminarla por completo. El otro día, mi hija me dijo: ‘Me cansé’. Había estado en la escuela de 7 de la mañana a 5 de la tarde, luego fue a entrenar, y en el poco tiempo que tenía, me dijo que ‘se cansó’ y apagó el teléfono.” A partir de esa escena, reflexionó: “Creo que, en parte, hay que estar atentos a esta mirada como adultos. Pero tengo fe en que debemos aprovechar esta tecnología, especialmente en áreas como la salud y el medio ambiente.”
Machado, desde Cabify, concluyó: “Todos estamos de acuerdo en que el uso de inteligencia artificial es inevitable. El error es hacerlo solo por subirse a una tendencia, sin tener claro para qué lo estás haciendo ni cómo medir el impacto en el negocio".