Inteligencia artificial: barreras, potencial y la importancia de la adaptación

Los principales desafíos que actualmente existen para implementar proyectos vinculados con inteligencia artificial en Argentina, así como las aplicaciones innovadoras que se van desarrollando en industrias como la del comercio minorista, son algunos de los puntos analizados por César en esta entrevista brindada a Movant Connection. Además, ofrece recomendaciones a profesionales sobre cómo prepararse para los cambios que traerá esta tecnología en los próximos años.

Desde 2015 estoy involucrado al 100% con inteligencia artificial (IA). Más adelante gané un concurso que me permitió ir a una capacitación en Silicon Valley. Ese viaje me abrió muchas puertas y marcó un antes y un después en mi carrera.

En Argentina, cuando empecé, vender un desarrollo con este tipo de tecnología era visto como ofrecer magia negra, las empresas no creían que fuera posible o pensaban que podían ser estafas. Fue un proceso largo, pasé por varias etapas.

Con el tiempo, las empresas comenzaron a ver el verdadero potencial de la IA. Durante la pandemia colaboré con el Gobierno en el desarrollo de soluciones digitales como la asignación de turnos para hisopados a través de un bot (robot). Estos proyectos mostraron cómo esta tecnología puede facilitar la vida de las personas y optimizar los servicios esenciales. Hoy el panorama es muy distinto: empresas que inicialmente dudaban ahora buscan activamente soluciones basadas en IA.

El principal obstáculo es el costo inicial, especialmente en países como Argentina, donde los salarios de los programadores son elevados en términos de dólar. Sin embargo, una vez superada esa barrera, el impacto es exponencial. La IA comienza con un prototipo, y a medida que demuestra su utilidad, se escala rápidamente. No obstante, también hay que tener cuidado con las iniciativas que no son rentables. Muchas veces, dentro de las empresas, los mismos empleados se entusiasman tanto con la IA que proponen proyectos que terminan siendo inviables económicamente.

La rentabilidad de un proyecto de IA depende del contexto. En el sector público, el éxito se mide por el impacto social, depende de a cuántas personas se logra ayudar. En cambio, en el sector privado, todo gira en torno a si la solución es parte del core del negocio o si conviene adquirirla ya desarrollada. La decisión de desarrollar internamente o comprar un producto terminado define el nivel de inversión y riesgo que las empresas están dispuestas a asumir.

En retail, la IA se utiliza principalmente para la predicción de ventas y la gestión de stock. Un ejemplo es la capacidad de predecir cuándo se completará un pedido de gran volumen, que puede tardar entre 15 y 60 días en ser entregado completamente. Esta información permite a los comercios planificar mejor su logística y asegurarse de siempre tener el stock necesario.

Otro caso interesante es el uso de IA para determinar qué factores influyen en el éxito de una tienda, como la densidad poblacional o la presencia de competencia. Estos datos permiten tomar decisiones estratégicas sobre la ubicación de nuevas sucursales o la organización interna de los productos en tienda.

La automatización también está revolucionando la logística. Por ejemplo, se está implementando tecnología que permite evaluar la calidad de los productos mediante cámaras con infrarrojo. Esto no solo reduce costos, sino que mejora la eficiencia y la precisión.

Lo más importante es entender el estado de madurez de las distintas tecnologías. Por ejemplo, hoy la IA generativa está en su pico de desarrollo, pero en unos años se estabilizará. Es clave identificar estas tendencias y especializarse en áreas con gran potencial. Además, no es necesario saber programar para aprovechar la IA. Existen herramientas que permiten a los usuarios finales ser más productivos sin necesidad de conocimientos técnicos profundos.

Otra recomendación es iniciar proyectos personales o colaborar con ONGs. Muchas veces, estas experiencias sirven como carta de presentación para futuros empleos. La clave está en crear soluciones aplicables y demostrar su impacto.

La IA, como cualquier tecnología, traerá cosas buenas y malas. Si bien es cierto que algunas fuentes de trabajo desaparecerán, también se crearán nuevas oportunidades. Un ejemplo claro es lo que ocurrió con el correo electrónico: se pensó que acabaría con el correo tradicional, pero en realidad impulsó el comercio electrónico y aumentó la demanda de servicios logísticos.

Lo que realmente importa es la capacidad de adaptación. Las empresas que adopten la IA de manera más rápida y efectiva tendrán una ventaja competitiva significativa. En cambio, aquellas que se resistan a estos cambios quedarán relegadas. No hay que temerle a que la IA nos reemplace, sino a que nuestra competencia la utilice antes que nosotros.