Nexsys Argentina realizó una nueva edición su “Nexsys IA Day”, un encuentro presencial que reunió a más de 50 canales y referentes de las principales compañías tecnológicas del mercado. El evento se llevó a cabo en HIT Cel bajo el lema “We Connect IT. We Connect the Future”, con una agenda centrada en las tendencias de inteligencia artificial, su adopción en empresas y las soluciones que los fabricantes ponen a disposición del ecosistema de partners.
La jornada fue moderada por Juan Carlos Larramendy, Gerente de Preventa de Nexsys, y contó con presentaciones de Eduardo Laens, Socio & CEO de Varegos; Juan Jerónimo Ginzburg, Solution Architect de Red Hat; Jorge Moreno, Solution Architect en HPE; Martin Loustaunau, Strategic Account Sales for Data & AI en IBM; Nelson Pesce, LA Product Category Director en Lenovo; y Karenina Gallardo, Sr. Partner Solution Architect Cloud & AI en Microsoft.
Nexsys: acompañar al canal en la adopción de IA
Durante el encuentro, Gabriel Sobek, CEO de Nexsys Argentina, Uruguay y Paraguay, destacó el rol del distribuidor en un mercado donde la IA atraviesa cada vez más áreas de las organizaciones. “Nexsys tiene como particularidad llevar adelante el desarrollo de inteligencia artificial con múltiples fabricantes y poder brindar soluciones a los canales para poder orientar a las empresas en la adopción de esta tecnología.”
Sobek remarcó que los partners que acompañan a sus clientes en proyectos de IA pueden apoyarse en el ecosistema de fabricantes que trabaja junto a Nexsys para definir soluciones, modelos de negocio y estrategias de adopción. “Si vos sos un canal que está asesorando a empresas para adoptar inteligencia artificial, tenés que saber que Nexsys cuenta con todas las soluciones de sus fabricantes de distribución para poder orientarte sobre cómo manejar ese negocio.”
El evento tuvo contón con la participación de marcas que comercializa Nexsys como HPE, IBM, Microsoft, Oracle, Lenovo y Red Hat.
Antes de automatizar, hay que ordenar la organización
La apertura estuvo a cargo de Eduardo Laens, Socio & CEO de Varegos, quien planteó que uno de los principales errores de las empresas es intentar solucionar con IA problemas que son previamente organizacionales. Laens explicó que la tecnología potencia los hábitos existentes: si una empresa tiene buenos procesos, la IA puede multiplicar su eficiencia, pero si existe desorden, puede generar un “caos automatizado”.
Para el ejecutivo, las organizaciones deben equilibrar tres pilares: personas, procesos y tecnología. También advirtió sobre la dependencia excesiva de estas herramientas y la necesidad de no delegar en la IA capacidades como el pensamiento crítico, las decisiones finales, el análisis profundo y la creatividad.
Laens también describió la evolución de la IA desde el Prompt Engineering y el Context Engineering, pasando por RAG y agentes, hasta llegar a estructuras de control, memoria y looping. En este nuevo escenario, destacó la importancia de crear Centros de Excelencia (COE) que permitan gobernar las automatizaciones.
Red Hat: IA soberana, seguridad y control de costos
Juan Jerónimo Ginzburg, Solution Architect de Red Hat, puso el foco en la IA soberana, basada en la libertad de modelos, la protección de la propiedad intelectual y la capacidad de las empresas de desarrollar conocimiento propio. Uno de los principales desafíos aparece con los agentes, que pueden realizar múltiples interacciones para completar una tarea y aumentar considerablemente el consumo de tokens. Por eso, Ginzburg planteó la necesidad de controlar costos, infraestructura y seguridad desde el comienzo.
La propuesta de Red Hat se apoya en OpenShift, que permite ejecutar cargas de IA en infraestructura física, nube pública o edge, junto con herramientas como vLLM para optimizar la inferencia y AI Gateway para establecer reglas de autorización, ruteo y límites de consumo. El objetivo es permitir que las organizaciones experimenten con modelos externos y luego puedan avanzar hacia modelos locales o híbridos cuando los proyectos lleguen a producción.
HPE: llevar los proyectos de IA del piloto a producción
Por su parte, Jorge Moreno, Solution Architect en HPE, explicó la evolución de los modelos de IA y la importancia de tecnologías como fine-tuning y RAG para incorporar información propia de las empresas. El ejecutivo destacó que antes de definir la infraestructura es necesario responder tres preguntas: ¿para qué se utilizará la IA?, ¿a quién beneficia? y ¿cómo se implementará?
En este punto presentó HPE Private Cloud AI, una plataforma desarrollada junto a NVIDIA que integra servidores, GPUs, almacenamiento, redes, Kubernetes, herramientas de MLOps y microservicios NVIDIA NIM. La propuesta busca simplificar el paso de los proyectos de IA desde las pruebas iniciales hacia ambientes productivos, ofreciendo una alternativa para organizaciones que necesitan soberanía de datos, escalabilidad y costos previsibles.
IBM: agentes coordinados y gobierno de la inteligencia artificial
Martin Loustaunau, Strategic Account Sales for Data & AI en IBM, explicó que el mercado está pasando de la IA generativa hacia una nueva etapa basada en agentes capaces de ejecutar tareas y trabajar de manera autónoma. Para IBM, el desafío no está solamente en crear agentes, sino en administrar todo lo que ocurre detrás de ellos: datos, infraestructura, seguridad, monitoreo e integración con los sistemas existentes.
La compañía propone un “sistema operativo agéntico” capaz de centralizar y gobernar agentes de diferentes proveedores, permitiendo que interactúen con plataformas empresariales y evitando la proliferación desordenada de soluciones dentro de las organizaciones. En este escenario también se destacó watsonx.governance, orientado al gobierno y monitoreo de modelos y agentes, con métricas relacionadas con compliance, deriva y alucinaciones.
Loustaunau también presentó IBM Bob, un agentic AI development partner diseñado para grandes organizaciones que enfrentan desafíos complejos de desarrollo y modernización. La propuesta está especialmente orientada a escenarios como la modernización de sistemas legacy, el cumplimiento de requisitos regulatorios y la transformación de aplicaciones empresariales. IBM Bob puede ayudar a comprender y trabajar sobre bases de código existentes, incluyendo entornos tradicionales como COBOL, además de colaborar en modernización, documentación, desarrollo y análisis de vulnerabilidades.
Lenovo: una mirada consultiva para transformar la IA en negocio
Nelson Pesce, LA Product Category Director en Lenovo, puso el foco en la necesidad de que los canales adopten una mirada consultiva. “Hay que pasar de una venta de cajas a una charla consultiva de negocios.” Para Lenovo, un proyecto de IA debe comenzar por el caso de uso, los datos disponibles, la infraestructura necesaria y las personas que estarán a cargo de implementarlo.
La compañía presentó su estrategia “Smarter AI for All”, basada en una visión híbrida que combina procesamiento local y nube. Pesce también destacó soluciones para edge computing, inferencia y sistemas de alto rendimiento, además de casos de uso en ámbitos como el deporte. El mensaje para el canal fue claro: la oportunidad no está únicamente en vender hardware, sino en construir soluciones completas alrededor de las necesidades del cliente.
Microsoft: de asistir a las personas a operar procesos completos
El cierre de las presentaciones estuvo a cargo de Karenina Gallardo, Sr. Partner Solution Architect Cloud & AI en Microsoft, quien explicó que la IA está dejando de ser una herramienta aislada para convertirse en una capacidad operativa fundamental. Microsoft identifica tres etapas de madurez: asistir, para mejorar la productividad individual; colaborar, mediante el trabajo conjunto entre personas y agentes; y operar, donde los agentes pueden automatizar procesos completos de punta a punta.
Gallardo destacó herramientas como Microsoft Foundry, Microsoft Fabric y Agent 365, orientadas al desarrollo, administración y gobierno de agentes. Para el ecosistema de partners, esta transformación abre oportunidades para crear servicios recurrentes de IA, acompañando a las empresas en la identificación de casos de uso, pruebas de concepto, implementación y servicios administrados.
Una nueva oportunidad para el ecosistema tecnológico
El Nexsys IA Day mostró que la oportunidad alrededor de la inteligencia artificial va mucho más allá de la venta de modelos o GPUs. Para los canales, integradores y proveedores de servicios aparecen nuevas posibilidades en consultoría, infraestructura, nube híbrida, datos, ciberseguridad, gobierno, automatización, desarrollo de agentes y servicios administrados.
El mensaje que dejó la jornada fue claro: las empresas ya no necesitan solamente experimentar con inteligencia artificial. El próximo desafío es llevarla a producción de forma segura, gobernada, escalable y rentable, y allí el canal tiene una oportunidad clave para convertirse en el socio estratégico que acompañe esa transformación.
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