En esta entrevista, el experto explica qué se trabaja en Gen AI Fundamentals, dónde observa actualmente el mayor impacto de la inteligencia artificial generativa y qué distingue a las organizaciones que están logrando incorporarla de manera efectiva.
¿Qué estás enseñando en Gen AI Fundamentals?
En Gen AI Fundamentals trabajamos los conceptos más relevantes de la inteligencia artificial generativa y, especialmente, su aplicación en contextos empresariales reales.
No nos quedamos únicamente en el plano conceptual. Analizamos casos de uso de empresas que ya están atravesando esta transformación y que están revisando cómo cambia el rol de sus profesionales a partir de la incorporación de estas tecnologías.
Al mismo tiempo, buscamos que quienes participan del curso se lleven herramientas concretas para gestionar mejor su productividad, comprender qué hay detrás de una solución de inteligencia artificial o de un chatbot y aprender a aprovechar todo su potencial.
La propuesta es que las personas no sean solamente usuarias de una herramienta, sino que entiendan cómo utilizarla de manera consciente, eficiente y alineada con las necesidades de su trabajo y de su organización.
Desde tu experiencia, ¿dónde estás viendo hoy el mayor impacto real de la IA generativa?
El mayor impacto que veo actualmente es la transformación de la manera en que trabajamos.
En la mayoría de los puestos, una parte importante del tiempo está destinada a tareas repetitivas y operativas, mientras que una proporción mucho menor se dedica a pensar soluciones diferentes, desarrollar ideas o generar valor para la organización.
La inteligencia artificial permite convertir muchas de esas tareas repetitivas en automatizaciones. Podemos delegarle actividades operativas que ya conocemos de punta a punta y concentrar nuestro tiempo en aquello en lo que las personas aportamos mayor valor: el análisis, la toma de decisiones, la creatividad y la búsqueda de nuevas soluciones.
Esto no solamente mejora la productividad individual. También transforma los procesos de las organizaciones y el rol que ocupa cada profesional dentro de ellos.
Otro cambio relevante es que se reduce la distancia entre los equipos de negocio y los equipos de tecnología. Las áreas de negocio comienzan a desarrollar algunas de sus propias soluciones, mientras que los equipos tecnológicos pueden concentrarse en procesos más complejos y robustos. Ambos se ven acelerados por la tecnología.
Por eso, más que una herramienta para hacer lo mismo un poco más rápido, considero que la IA generativa representa una transformación profunda del mundo empresarial.
Todavía hay campos, como la creación de nuevos negocios o algunas aplicaciones vinculadas con la creatividad y el diseño, en los que el impacto se encuentra en una etapa más inicial. Se habla cada vez más de agentes y empleados digitales, pero son desarrollos que recién están comenzando a tomar fuerza.
¿Qué diferencia ves entre las personas o equipos que están adoptando bien la IA y los que todavía no logran incorporarla de manera significativa?
La primera diferencia es que quienes la adoptan bien no utilizan inteligencia artificial solamente porque está de moda o porque sienten que deberían hacerlo.
Antes de incorporarla, identifican para qué tareas puede ser realmente útil, dónde puede generar eficiencias y qué procesos podría mejorar. Forzar su adopción sin un objetivo claro puede llevar a invertir recursos en iniciativas que después no producen los resultados esperados.
Lo importante es aprender a utilizarla de forma eficiente en aquellas actividades que verdaderamente pueden potenciar la productividad o la escalabilidad del negocio.
La segunda diferencia tiene que ver con la adopción dentro de los equipos. Las organizaciones funcionan como un sistema de engranajes: cada área depende de las demás y cada persona forma parte de un proceso mayor.
Cuando algunas partes del sistema comienzan a utilizar inteligencia artificial, aumentan su velocidad y generan entregables con mayor rapidez. Si otras áreas todavía no están preparadas para trabajar a ese ritmo, pueden convertirse en cuellos de botella, acumular tareas y ralentizar el proceso completo.
Por eso, la incorporación de la IA no puede depender solamente de algunas personas especialmente interesadas en la tecnología. Tiene que ser acompañada por formación, revisión de procesos y una estrategia de adopción que abarque a toda la organización.
En los proyectos ya comienza a percibirse una diferencia entre quienes utilizan estas herramientas habitualmente y quienes todavía no lo hacen. No se trata únicamente de saber manejar una aplicación, sino de haber desarrollado la confianza y el criterio necesarios para apoyarse en la tecnología cuando realmente aporta valor.
Para cerrar, ¿qué reflexión adicional destacarías?
La inteligencia artificial no debería utilizarse por el simple hecho de utilizarla. El verdadero desafío es comprender dónde puede generar valor, cómo integrarla a los procesos y de qué manera acompañar a las personas durante esa transformación.
Las organizaciones que logren hacerlo de forma equilibrada podrán aumentar su productividad y su capacidad de crecimiento. Pero, sobre todo, podrán liberar tiempo para que las personas se concentren en actividades más estratégicas, creativas y significativas.
Daniel Ramírez es Magíster en Gestión de Información, con formación especializada en ingeniería, análisis y ciencia de datos, así como en Inteligencia Artificial Generativa y agentes de IA.
Su trayectoria incluye experiencia docente en analítica y fundamentos de Machine Learning para profesionales, así como el liderazgo de equipos y proyectos de analítica avanzada en el sector financiero, aplicando modelos predictivos, automatización de procesos y soluciones conversacionales.
Actualmente, se desempeña como CX Data Science and AI Expert en Mercado Libre, liderando y desarrollando iniciativas de Inteligencia Artificial Generativa orientadas a optimizar la experiencia del cliente. Desde este rol, gestiona el gobierno y el presupuesto de proyectos de IA, la innovación, la adopción de tendencias emergentes y el diseño de arquitecturas escalables.