De la moda a la estrategia: cuál es el verdadero estado de la IA en Latinoamérica
Alejandro Dirgan, de Red Hat, advierte que solo las organizaciones que adopten enfoques transparentes, casos de uso acotados y modelos híbridos lograrán transformar el hype en beneficios medibles, seguridad y eficiencia operativa.
Si hay algo innegable en el panorama tecnológico actual, es que la adopción de Inteligencia Artificial en la región está viviendo un momento único. A diferencia de otras revoluciones tecnológicas que nacían en los laboratorios corporativos y luego llegaban al público, la IA generativa hizo el camino inverso: nos conquistó primero como usuarios a través de herramientas como ChatGPT, y ahora son las empresas las que se preguntan cómo integrar esas oportunidades en sus flujos de trabajo.
Para entender dónde estamos parados, conversamos con Alejandro Dirgan, líder de plataforma de Red Hat para América Latina. Su diagnóstico es claro: “estamos en una fase de transición. Si bien el entusiasmo o hype es palpable, las organizaciones están moviéndose desde la fascinación inicial hacia una etapa de evaluación seria, buscando transformar esa curiosidad en proyectos maduros con impacto medible”.
El mito del reemplazo vs. la realidad de la evolución
Uno de los frenos más habituales en la cultura organizacional es el miedo: ¿Viene la tecnología a quitarnos el trabajo? La respuesta de los expertos es contundente: no. La inteligencia artificial no es un sustituto, es un multiplicador de capacidades.
La verdadera productividad y automatización no se trata de eliminar al humano de la ecuación, sino de liberarlo. Dirgan lo explica con una frase poderosa: la IA permite que «los novatos aprendan muy rápido y que los expertos hagan su magia más seguido». Herramientas como los asistentes virtuales (al estilo Lightspeed en entornos empresariales) actúan como consejeros, no como ejecutores autónomos. Esto permite al profesional dejar de lado las tareas manuales y repetitivas para asumir un rol de orquestador estratégico. La sinapsis y el criterio siguen siendo patrimonio exclusivo de nuestro cerebro biológico.
La transparencia como ventaja competitiva
En un mundo donde los algoritmos toman decisiones, la «caja negra» ya no es aceptable. Aquí es donde el código abierto empresarial juega un rol crítico. “Existe la falsa creencia de que el Open Source es menos seguro, pero la realidad demuestra lo contrario”, añade Dirgan.
Al tener una comunidad global auditando, corrigiendo y evolucionando el código constantemente, se genera un círculo virtuoso de innovación y seguridad que ningún equipo privado y cerrado podría igualar en velocidad. Para las empresas que buscan implementar IA, saber qué hay «bajo el capó» de sus modelos y poder editarlos es vital para garantizar la gobernanza y la ética de sus datos.
Empieza pequeño, escala después
Para los CIOs y líderes de negocio en la región, el consejo para evitar frustraciones es pragmático: no intenten resolverlo todo el primer día. El éxito radica en identificar casos de uso de IA específicos y acotados.
No se necesita transformar toda la compañía de golpe. “Se trata de encontrar un proceso, quizás pequeño pero significativo, que impacte un KPI de negocio. Un ejemplo inspirador es el de Turkish Airlines, que optimizó un proceso que representaba menos del 0.01 % de su operación, logrando ahorros de 10 millones de dólares anuales en combustible. La clave está en comenzar con infraestructuras manejables (como RHEL AI, Red Hat Enterprise Linux AI) para entrenar modelos y, una vez validado el éxito, escalar hacia plataformas más complejas y robustas”, comentó Dirgan.
El futuro es híbrido y humano
Mirando hacia los próximos años, la tendencia apunta a los modelos híbridos. La IA permea cada área de la industria, pública y privada. Aunque los analistas financieros discuten sobre una posible burbuja económica debido a los altos costos iniciales de estas tecnologías, la utilidad práctica ya está demostrada.
En resumen, la tecnología está aquí para ayudarnos a hacer más con menos. Más allá de los fierros y el código, el objetivo final de esta innovación debe ser mejorar la calidad de vida: reducir el estrés operativo y permitirnos llegar a casa a tiempo para cenar con nuestras familias. Esa es la verdadera revolución.
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