Durante una nueva edición de Future Talks, el programa de streaming producido por ITSitio, Natalia Scaliter, gerente general de Google Cloud para Argentina, Uruguay y Paraguay, analizó el momento actual de la inteligencia artificial y los desafíos que enfrentan las compañías para adoptarla de manera efectiva. La ejecutiva partió de un dato contundente: aunque existe una altísima intención de inversión en IA en los próximos años, apenas un 1% de las empresas la utiliza de forma realmente efectiva. Para Scaliter, la explicación es multifactorial.
Según detalló, uno de los grandes obstáculos es la infraestructura disponible. Muchas organizaciones todavía dependen de sistemas obsoletos incapaces de soportar los altos requerimientos de la tecnología. En ese sentido, subrayó que “la nube vendría a ser como un habilitador para la adopción de esta tecnología”, ya que permite experimentar, desarrollar y escalar sin necesidad de montar toda la capacidad en un data center propio.
El segundo gran desafío está en los datos. Scaliter remarcó que “no hay inteligencia artificial sin datos de calidad”, y explicó que muchas empresas aún tienen información fragmentada en silos, lo que dificulta obtener valor real de los modelos. Añadió que “para que la inteligencia artificial sea útil, tiene que poder integrar grandes volúmenes de datos de distintas fuentes”, lo que obliga a robustecer los proyectos de consolidación, gobierno y control de accesos antes de escalar soluciones.
El talento es el tercer punto crítico. La ejecutiva describió una brecha creciente entre la velocidad de evolución de la tecnología y la capacidad de los equipos para absorberla. Indicó que muchas organizaciones desarrollan pruebas de concepto que no pueden escalar porque “no tienen el fundamento de lo que se necesita para que esto realmente escale a nivel organizacional”.
Seguridad y gobierno de IA
A estos factores se suma la seguridad. Scaliter señaló que las compañías ya comenzaron a trasladar sus políticas de protección de datos hacia un concepto más amplio: el gobierno de IA. Explicó que “el gobierno de AI tiene que estar muy relacionado al gobierno de los datos” y que es necesario establecer controles claros sobre quién accede a qué información, tanto en los sistemas tradicionales como en los agentes de IA que interactúan con datos corporativos.
La ejecutiva advirtió, además, sobre un fenómeno creciente: el uso de herramientas públicas de IA sin supervisión dentro de las compañías. Conocido como Shadow AI, ocurre cuando los empleados utilizan chatbots abiertos, muchas veces desde sus dispositivos personales, cargando información corporativa sin los debidos resguardos. “Es muy difícil detenerlo… lo que está pasando es que la gente se trae su agente público y le pone la información de la empresa para hacer su trabajo”, explicó.
Ante esa situación, Scaliter destacó las capacidades de Gemini, el modelo de IA de Google. Aclaró que “Google no utiliza los datos que los usuarios cargan en Gemini para entrenar modelos”, independientemente de si se trata de usuarios gratuitos o pagos. A esto se suman herramientas empresariales como Gemini Enterprise, que permiten conectar aplicaciones y datos internos para desplegar agentes seguros y personalizados según los niveles de acceso de cada colaborador. “Es una plataforma que te permite crear agentes productivos, sin escribir código, y dentro del entorno seguro de la organización”, explicó.
Casos de uso: automatización interna y contact centers
Para ilustrar el potencial de los agentes, Scaliter describió un caso interno de Google Cloud: la generación y revisión de contratos. Explicó que la compañía cuenta con agentes que “traen ya el documento prácticamente hecho dentro de las reglas y normas que tenemos dentro de la compañía”, lo que reduce tiempos de análisis y mejora la operación sin reemplazar la intervención humana. Este tipo de automatización, señaló, comienza a transformar áreas operativas y contact centers, donde la IA puede atender solicitudes fuera del horario habitual y mejorar la experiencia del cliente. “La inteligencia artificial potencia nuestro trabajo”, resumió.
El rol del líder de IA en las organizaciones
Consultada sobre la necesidad de nuevas figuras dentro de las organizaciones, Scaliter afirmó que cada vez más empresas incorporan un líder de IA. Este rol coordina la estrategia y conecta a especialistas de cada área con las plataformas tecnológicas transversales. “Lo que estamos viendo es que la mayoría de las empresas están creando por lo menos un líder de AI”, señaló, aunque luego esas capacidades se distribuyan entre equipos específicos.
La ejecutiva también mencionó un paper reciente de Gartner, que advierte sobre dos carreras paralelas: por un lado, la competencia de los proveedores tecnológicos por producir modelos cada vez más avanzados; por otro, la necesidad de que las empresas usuarias se concentren en generar valor, en vez de perseguir la última actualización del mercado. “Lo importante para todas las empresas es sacar valor de la inteligencia artificial”, enfatizó.
Sectores más impactados por la IA
En cuanto a los sectores donde observa mayor impacto, Scaliter diferenció entre mejoras operativas y evolución del modelo de negocio. En el primer caso, resaltó la productividad como resultado inmediato: desde automatización de tareas complejas hasta triages en contact centers. En el segundo, puso el foco en la experiencia del cliente, donde la personalización se vuelve una ventaja competitiva. Dio como ejemplo a la industria financiera, donde modelos capaces de entender el comportamiento de los usuarios permitirán crear “asesores financieros” inteligentes accesibles para millones de clientes.
La salud es, para ella, el sector con el impacto social más profundo. Afirmó que “la investigación se acelera en temas de enfermedades, de fármacos y de remedios”, y que la IA habilita avances que pueden transformar la historia de la humanidad.
Respecto del costo de adopción, la ejecutiva fue clara: no se trata de incorporar tecnología por moda. “La tecnología tiene que tener un sentido y siempre tiene que haber un retorno de la inversión”, sostuvo. Mencionó que, según una encuesta reciente realizada por Google, el 88% de las organizaciones que ya utilizan IA declara haber visto retorno positivo, siempre que la inversión esté bien fundamentada.
El avance de Latinoamérica y el lanzamiento de Capacita+
Finalmente, consultada sobre el nivel de madurez de Latinoamérica, Scaliter reconoció avances importantes, aunque condicionados por desafíos estructurales como conectividad y desigualdades de acceso. Argentina, destacó, ocupa el sexto lugar regional en adopción de IA. En ese marco anunció Capacita+, una de las iniciativas más ambiciosas lanzadas por Google Cloud en la región.
El evento, que se realizará el 6 de diciembre, busca entrenar simultáneamente a más de 200.000 estudiantes y profesionales en toda América Latina. “Es una experiencia muy ambiciosa”, afirmó. Será un encuentro híbrido, presencial y online, organizado en alianza con 50 universidades de 10 países, incluida Argentina, con el objetivo adicional de alcanzar un Récord Guinness como la mayor clase híbrida de IA jamás realizada.
Los participantes aprenderán a utilizar Gemini en Workspace y NotebookLM, ingeniería de prompts y experiencias no-code para crear agentes personalizados. En el país, Google Cloud mantiene acuerdos con más de 19 universidades, parte de un ecosistema regional de 550 instituciones educativas con las que ya se otorgaron más de 35.000 insignias de Google Cloud Skills Boost. Scaliter señaló que el objetivo es claro: “Necesitamos que Latinoamérica crezca y que crezca el talento digital”.
Con una agenda que combina avances tecnológicos, desafíos organizacionales y desarrollo de talento, Scaliter planteó que la oportunidad para la región es concreta, pero requiere estrategia. Su mensaje final apuntó a las empresas: abrazar la IA, pero hacerlo con propósito y visión de largo plazo.
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