La irrupción de la inteligencia artificial generativa marcó un punto de inflexión en la forma en que las organizaciones abordan sus operaciones, modelos de negocio y gestionan su talento. Si bien la IA tradicional ya había transformado procesos, reduciendo costos y mejorando la productividad, los expertos coinciden en que la nueva etapa requiere rediseñar las dinámicas internas desde cero, en lugar de limitarse a aplicar tecnología sobre estructuras heredadas.

"La inteligencia artificial viene a redefinir el negocio y, obviamente, a definir en qué aspectos", afirmó Claudio Righetti, director del Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Austral. "La aparición de la IA generativa, que es de lo que todos hablamos hoy, está impactando en ámbitos como la hiperpersonalización y la creación de contenido. El impacto es muy grande".

Según el especialista, muchas compañías se acercan con la intención de aplicar IA, pero sin haber revisado a fondo su estructura o el origen de sus desafíos. "Muchas veces esos problemas tienen que ver con el proceso, o se podían resolver con otra tecnología", señaló. "Este auge de la IA generativa lleva a que muchos empresarios y pymes quieran resolver sus problemas con IA aunque no siempre sea la mejor vía".

Sergio Pernice, director de Ingeniería en Inteligencia Artificial de Ucema, planteó un problema estructural: "Los procesos de las industrias están pensados para un cierto nivel de productividad humana. Cuando esa productividad crece abruptamente, como lo permite la IA generativa, no es obvio que manteniendo los procesos similares a la empresa le convenga". En ese sentido, indicó que "la resistencia de una cadena es la del eslabón más débil: cada parte puede ser más efectiva, pero si no se rediseña el todo, el rendimiento general no mejora".

Tareas automáticas

Para Pernice, el mayor uso actual de IA en las organizaciones pasa por identificar tareas específicas que pueden automatizarse. "Hay funciones que consumen un 30% del tiempo de un trabajador y son relativamente repetitivas. Lo que se automatiza es eso, no la posición", explicó.

Melina Masnatta, emprendedora en tecnología educativa y profesora en la Escuela de Negocios de Udesa, también puso el foco en los desafíos de fondo que impone este nuevo paradigma. "Nos está costando tomar decisiones complejas. Hay que pensar para qué, cómo, por qué queremos que los roles se redefinan", sostuvo. Y añadió: "Dentro de las organizaciones, no supera la charla institucional genérica sobre IA. Eso no basta hoy en día".

Masnatta remarcó que "la palabra clave y desafiante es la integración con sentido e impacto". Según dijo, cuando una compañía se plantea incorporar IA para generar una nueva unidad de negocio o transformar su operación, aparecen conversaciones difíciles.

Para Righetti, una evolución positiva es que cada vez más empresas empiezan a analizar la tecnología no por sí misma, sino pensando qué servicios pueden mejorar o habilitar con ella. En ese sentido, aseguró que es necesario ver a la IA como una colaboradora más del negocio, que potencie el trabajo humano y no lo reemplace sin análisis.