Mientras las empresas aceleran la incorporación de inteligencia artificial a sus procesos, la discusión sobre su impacto gana terreno. En diálogo con El Cronista, Jorge Payró, Country Manager de Red Hat en Argentina y director de la región SOLA (South of Latin America), compañía que este año cumple dos décadas de presencia en el país, planteó una mirada centrada en la colaboración entre personas y sistemas de IA, y repasó los principales desafíos que enfrentan hoy las organizaciones.
- ¿Cómo ves el rol de la inteligencia artificial en el trabajo de las personas dentro de las empresas?
- Nuestra visión, y por lo que trabajamos como compañía, es que la IA sea un colaborador del humano y no un reemplazo. Lo que vemos es que la automatización y la inteligencia artificial permiten que las personas dejen de hacer tareas muy repetitivas y rutinarias, y puedan enfocarse en otras necesidades del negocio. Ahí es donde cobra sentido pensar en el reskilling: no se trata solo de incorporar tecnología, sino de acompañar a las personas para que puedan aprovecharla.
- ¿Cuáles son los errores frecuentes que cometen las organizaciones que buscan incorporar IA en sus procesos?
- Muchas veces, se adoptan agentes o modelos de manera un tanto anárquica, por decisión de un área puntual y sin una estrategia previa. Surgen pilotos que después no logran integrarse con la arquitectura de la compañía y no escalan ni llegan a producción.
Nuestra recomendación es partir de buenos cimientos: definir gobernanza, control y soberanía digital sobre los datos antes de avanzar. No prever esos pasos suele derivar en fracaso del proyecto, y ahí es donde más se resiente a los equipos, porque quedan pilotos a mitad de camino sin ningún beneficio concreto para las personas.
- Red Hat se convirtió en una empresa totalmente “habilitada por inteligencia artificial”. ¿Qué significa eso?
- Nosotros mismos estamos incorporando IA dentro de los procesos de negocio, con herramientas propias y también públicas, probando y haciendo benchmarks internos. Lo vemos sobre todo en la gestión, en reportes y dashboards, combinando distintas informaciones para hacer análisis y sacar conclusiones: hay un aporte real de eficiencia en el tiempo de las personas, no un vaciamiento de tareas.
En paralelo, nuestra suite OpenShift AI evolucionó mucho, y como compañía nos encaminamos hacia los modelos de inferencia, claves para procesar información rápidamente.
- ¿Por qué es tan importante el código abierto para que las personas confíen en estos nuevos sistemas?
- Porque permite la inspección: cualquiera puede observarlo, dar feedback y proponer mejoras, a diferencia de una solución propietaria que funciona como una caja negra.
En IA, eso es un factor crítico, porque necesito trazabilidad y control sobre lo que hace un modelo que va a tomar decisiones que impactan en personas y procesos. Si no puedo inspeccionarlo, tengo que confiar a ciegas en algo que no conozco por dentro, y esa confianza es la que finalmente habilita que los equipos adopten la tecnología en su trabajo diario.
- ¿Cómo cambia el perfil de las personas que trabajan de la mano de estas tecnologías?
- Ahí aparece un concepto que me parece clave, el de “business as code”, el negocio como código: los procesos empiezan a pensarse con la misma lógica de diseño, testeo, despliegue y mejora continua de una pieza de software.
Eso hace que el perfil de las personas cambie hacia lo que llamamos “T-shape”: mucha profundidad en un tema técnico específico, pero también una mirada horizontal, con conocimiento general y visión de negocio. Ya no alcanza con dominar una herramienta; cada vez va a ser más importante entender cómo esa tecnología impacta en los objetivos del negocio.
La automatización y los agentes de IA van a asumir una parte creciente de las tareas operativas, mientras que las personas deberán enfocarse en la toma de decisiones, la creatividad y la capacidad de coordinar esos sistemas para mejores resultados.
