Inteligencia artificial: aunque lo cambiará todo, menos del 1% de la humanidad la usa de manera profesional
Menos del 1% de la humanidad utiliza la Inteligencia Artificial de forma profesional. El desafío cultural y organizacional para las empresas.
Aún es marginal el uso de inteligencia artificial entre las personas
Archivo MDZLa Inteligencia Artificial (IA) aún está en pañales. No es que no tenga suficiente desarrollo, pero su uso todavía es extremadamente limitado. Sucede que el 82% de la población mundial nunca la utilizó, el 17% apenas accede a las versiones básicas y menos del 1% la usa de la manera profesional.
La explicación que da Martín Sciarrillo, Executive Technology Strategist en Microsoft, es que no se trata de que la tecnología no esté disponible, sino que existe una barrera cultura que aún no se rompió. La población se resiste a incorporarla a su vida cotidiana, a pesar de que el impacto que ya tiene y tendrá en sus vidas es determinante.
En una charla brindada en el marco de una nueva edición de Innovattek Argentina, convocada por la empresa de ingeniería de software Softtek, diferentes especialistas del sector coincidieron en un diagnóstico: el impacto de la inteligencia artificial ya es irreversible, pero su verdadero desafío no es tecnológico, sino cultural, organizacional y estratégico.
Para Sciarrillo la IA figura dentro de las llamadas “tecnologías de propósito general”, aquellas que —como la electricidad o el motor de combustión— reconfiguran la economía y la sociedad. Y en este caso, debido a la fuerza de la globalización y la velocidad del avance tecnológico, puede tener un impacto muy superior al de la imprenta.
La llegada de la IA agéntica
Otro de los ejes centrales de las charlas que se sucedieron en Innovatek es la evolución hacia modelos de IA “agéntica”. A diferencia de los sistemas tradicionales basados en preguntas y respuestas, estos nuevos enfoques permiten delegar objetivos completos a agentes inteligentes que interactúan entre sí y con herramientas externas.
En este esquema, el debate derivó en los alcances de conceptos como estrategias multiagente y "human in the loop" - el modelo que decide hasta que punto el humano deja a las máquinas tomar decisiones-. Para Sciarrillo, el desafío ya no pasa por adoptar la tecnología, sino por definir cómo integrarla en procesos reales y qué grado de autonomía otorgarle.
Su recomendación para las empresas es clara: comenzar con casos concretos —como un “primer empleado digital”—, definir la relación entre IA y humanos, y, sobre todo, identificar qué áreas deben seguir siendo exclusivamente humanas.
Cómo conseguir resultados
Por su parte, Gonzalo Martín, Data & AI Offering Director de Softtek, puso el foco en la brecha entre adopción y resultados. “El 88% de las empresas en el mundo ya utiliza inteligencia artificial en al menos una función, pero el 95% de esas implementaciones no genera valor real”, señaló.
Según el especialista, el problema no radica en la tecnología, sino en cómo se la aplica. Entre los errores más frecuentes aparecen n la elección de casos de uso sin alineación con objetivos de negocio, la fragmentación de los datos y la falta de preparación organizacional para escalar soluciones.
En este contexto, propuso invertir el enfoque tradicional: en lugar de comenzar por la herramienta, partir del negocio. Identificar dónde se genera valor, detectar cuellos de botella y recién entonces evaluar si la IA es la respuesta.
“El éxito no está en la cantidad de proyectos, sino en cuántos llegan a producción y generan resultados concretos”, resumió.
La redefinición del trabajo
El impacto de la inteligencia artificial también se traduce en una redefinición del trabajo. Según Antonio Macías, vicepresidente de servicios digitales de Softtek, el avance del modelo de agentes inteligentes ya impacta en más del 50% de las empresas a nivel global.
Este paradigma introduce cambios estructurales:
- procesos que antes eran secuenciales ahora se ejecutan en paralelo,
- los equipos pasan a integrarse con agentes autónomos,
- y los profesionales evolucionan hacia roles de supervisión, estrategia y validación.
“El verdadero valor no está en acelerar tareas aisladas, sino en optimizar el sistema completo”, explicó.
Sin embargo, advirtió que la adopción enfrenta obstáculos tanto tecnológicos —como la deuda técnica o la ciberseguridad— como culturales, donde la resistencia al cambio sigue siendo determinante.