Durante su participación en Future Talks, el programa de streaming producido por ITSitio, Damián García, Lead of Generative AI de Ingenia, compartió la mirada de la compañía sobre el impacto de la inteligencia artificial en las organizaciones y el momento particular que atraviesa la región en términos de adopción tecnológica.
Ingenia se define como una consultora especializada en arquitectura y estrategia tecnológica, con un fuerte foco en acompañar a las empresas en la generación de valor desde el negocio. Según explicó García, la compañía cuenta con una amplia trayectoria en arquitectura de soluciones y arquitectura empresarial, un expertise que hoy funciona como base para la implementación de inteligencia artificial, tanto tradicional como generativa. “Nosotros somos una consultora, somos expertos en lo que es arquitectura y estrategia tecnológica. Y acompañamos a las empresas a trabajar dentro de su negocio, a darle lo que es el valor más estratégico”, señaló.
Ese recorrido previo permitió que Ingenia se involucrara tempranamente en proyectos de IA, incluso antes de la explosión mediática de los últimos años. En la actualidad, su oferta abarca desde el diseño estratégico hasta la ingeniería y el enablement, con el objetivo de llevar la IA a productos digitales concretos y mejorar la eficiencia operativa.
El estado de adopción de la IA generativa en la región
Consultado sobre el nivel de madurez de la inteligencia artificial generativa en América Latina, García describió un escenario de adopción desigual. Si bien la mayoría de las organizaciones ya están explorando iniciativas vinculadas a la IA, muchas de ellas se mantienen en un estadio inicial, con implementaciones aisladas y de bajo alcance.
“En general todos están haciendo algo o están queriendo hacer algo. Lo que sí creo que se ve y se estudia es que muchos hacen implementaciones aisladas, no escalan a nivel organizacional”, afirmó. En ese contexto, abundan los llamados quick wins, casos de uso puntuales que no siempre están alineados con la estrategia global de la empresa, lo que aumenta las probabilidades de fracaso.
Para García, la clave está en comprender que la inteligencia artificial no es una moda pasajera, sino un cambio estructural que impactará en los roles, los procesos y los modelos de negocio. “La IA llegó para quedarse, la transición va a ser inevitable, desde los roles hasta la forma de trabajar”, remarcó.
Subirse a la ola sin una estrategia clara
Uno de los fenómenos más frecuentes que observa Ingenia es la presión por “hacer algo con IA” sin una definición clara del para qué. Muchas organizaciones buscan subirse a la ola de la inteligencia artificial generativa más por una cuestión de posicionamiento que por una necesidad concreta del negocio.
“Muchas veces vienen con la idea de ‘tenemos que implementar algo con Generative AI, decir que estamos haciendo algo con Generative AI, no sé qué’”, relató García. Frente a ese escenario, el rol de la consultora es ayudar a ordenar la conversación desde una etapa de discovery, trabajando junto a los ejecutivos para identificar oportunidades reales de impacto y definir una hoja de ruta coherente.
Ese proceso incluye no solo la capacitación, sino también la reflexión estratégica sobre cómo adoptar la IA dentro de la organización y cómo integrarla a los procesos existentes, evitando soluciones desconectadas del core del negocio.
¿Todas las empresas necesitan IA generativa?
Ante la pregunta de si todas las compañías deberían incorporar inteligencia artificial generativa, García introdujo un matiz clave: el valor no está en la tecnología en sí, sino en el uso que se haga de ella. “Yo creo que el valor no es la inteligencia artificial. La inteligencia artificial va a ayudar a ofrecer otro tipo de servicio, a mejorar la eficiencia operativa”, explicó.
Desde su mirada, la IA se convertirá en una herramienta transversal, presente en todos los sectores y perfiles. Incluso fuera del ámbito tecnológico, su uso ya se volvió cotidiano. “Hoy, mal que mal, todos los familiares usan ChatGPT o alguna de estas herramientas de inteligencia artificial. Entonces es inevitable que se suban a esa ola”, afirmó.
En ese sentido, más que preguntarse si una empresa necesita IA, la discusión pasa por cómo adaptarse y cómo redefinir los roles para aprovechar su potencial.
Modelos operativos, cultura y agentes inteligentes
Dentro de los servicios que ofrece Ingenia, uno de los ejes centrales es el diseño de modelos operativos de adopción de IA, con especial foco en el impacto cultural y el upskilling de los equipos. García destacó que no siempre la solución pasa por incorporar talento externo, sino por potenciar los perfiles existentes. “Muchas veces hay que hacer un upskilling y es algo totalmente válido y bueno, incluso aprovechar buenos perfiles que ya tenemos”, sostuvo.
En cuanto a los casos de uso, si bien los chatbots y asistentes son la cara más visible, detrás suele haber arquitecturas complejas que incluyen automatizaciones, modelos de lenguaje y sistemas multiagente. Sobre este punto, García confirmó que los agentes de IA ya están siendo implementados en proyectos reales. “Hoy creamos sistemas que integran, que ejecutan. Hoy, tal vez con la parte de agentes, lo que permitimos es que sean autónomos”, explicó.
Estos sistemas suelen combinar autonomía con instancias de validación humana, bajo el enfoque de human in the loop, y buscan potenciar a las personas más que reemplazarlas.
Miedos, barreras y el desafío del cambio cultural
El impacto cultural aparece como una de las principales barreras para la adopción de la inteligencia artificial. Según García, conviven el desconocimiento y el temor al reemplazo laboral. “Hay ciertas personas que tienen una reticencia todavía a utilizar la IA”, indicó, y citó una frase que resume el desafío actual: “La IA no te va a quitar tu trabajo, sino que te lo va a quitar alguien que sepa usarla”.
Desde Ingenia, el abordaje pasa por la capacitación continua y por mostrar cómo la IA puede ampliar las capacidades de los roles existentes, habilitando tareas que antes no eran posibles o resultaban demasiado complejas.
Regulaciones, privacidad y diferencias entre industrias
La adopción de IA también varía según la industria. García señaló que sectores como educación y EdTech muestran un avance significativo, con casos de éxito ya en producción. En cambio, áreas como finanzas y salud enfrentan mayores desafíos regulatorios. “No es trivial, no es usar una API y nada más”, advirtió, al referirse a la necesidad de diseñar arquitecturas que contemplen privacidad, seguridad y ética.
En mercados como Estados Unidos, regulaciones como HIPAA imponen estándares estrictos en el manejo de datos de salud, mientras que en Argentina el marco normativo aún está en construcción. Aun así, existen alternativas técnicas y contractuales para mitigar riesgos, como el uso de modelos desplegados en entornos controlados o acuerdos específicos con proveedores.
Mirando hacia el futuro de la inteligencia artificial
Al proyectar los próximos cinco años, García evitó hacer predicciones categóricas, aunque repasó la evolución reciente de la tecnología. Desde los proyectos de RAG hasta el auge actual de los agentes autónomos, la IA avanza por oleadas. “Es difícil predecirlo”, reconoció.
Entre las posibilidades a largo plazo, mencionó la inteligencia artificial general como un horizonte potencialmente disruptivo. “Eso va a ser por supuesto toda una revolución en sí, pero no se sabe. Posible seguramente será, no sabemos cuándo y claramente eso va a cambiar un montón de cosas”, concluyó.
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