IAE Business School y la Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral realizaron el jueves 3 de septiembre la primera edición del ciclo “Impacto de la IA”, en el Workplace by IRSA. El encuentro incluyó un panel de líderes de empresas para analizar cómo la inteligencia artificial está transformando los negocios, las estructuras organizacionales, el talento y las responsabilidades del liderazgo, con una mirada centrada en los desafíos concretos que enfrentan hoy las organizaciones.

La conversación fue moderada por el profesor Juan Pablo Cosentino, integrante de los Consejos de Dirección de IAE Business School y de Facultad de Ingeniería de Universidad Austral, y contó con la participación de Gastón Irigoyen, CEO y cofundador de Pomelo; Daniel Rabinovich, COO de Mercado Libre; y Víctor Valle, CEO de Pieper AI, presidente de ACDE y exCEO de Google Argentina. Durante el intercambio, ellos compartieron experiencias y perspectivas sobre la velocidad del cambio tecnológico y la necesidad de que las empresas desarrollen nuevas capacidades para responder a ese escenario.

De incorporar tecnología a repensar el negocio

Uno de los principales ejes de la conversación fue la necesidad de cambiar la perspectiva con la que las organizaciones abordan la inteligencia artificial. Para los panelistas, el desafío no consiste simplemente en incorporar nuevas herramientas a procesos existentes, sino en revisar de manera más profunda cómo se construyen los negocios y cómo se organiza el trabajo.

Víctor Valle planteó que uno de los errores más frecuentes consiste en intentar “meterles IA” a los procesos actuales, en lugar de preguntarse cómo sería una empresa si pudiera diseñarse desde cero con inteligencia artificial. Desde su perspectiva, se trata de una cuestión de negocio y no exclusivamente tecnológica: la transformación requiere decisiones, liderazgo y una visión clara sobre dónde generar valor. En esta línea, señaló que las empresas que no nacieron digitales pueden comenzar con una estrategia focalizada: seleccionar dos o tres casos concretos, resolver problemas reales, medir los resultados y priorizar las iniciativas según su valor y facilidad de implementación. Al mismo tiempo, recomendó sostener una cartera de experimentación que permita explorar nuevas oportunidades.

En tanto, Gastón Irigoyen aportó la experiencia de Pomelo, una compañía que nació para desarrollar infraestructura de pagos y que, en sus primeros años, buscó resolver las limitaciones que imponían los sistemas tradicionales de la industria financiera. Sin embargo, destacó que la propia evolución tecnológica obliga ahora a volver a transformar el negocio: aunque Pomelo no nació como una empresa “AI native”, debe atravesar actualmente una nueva etapa de transformación, tanto tecnológica como empresarial.

El punto en común entre ambas perspectivas fue que la inteligencia artificial no debería pensarse como una capa que se agrega sobre modelos existentes. La oportunidad está en revisar qué actividades tienen sentido, cómo se generan los productos y servicios y qué nuevas formas de organización pueden surgir a partir de las capacidades que ofrece la tecnología.

Mercado Libre: el desarrollo de modelos propios

Por su parte, Daniel Rabinovich explicó que uno de los grandes desafíos que enfrenta Mercado Libre consiste en transformar progresivamente partes relevantes de su plataforma para que funcionen a partir de modelos propios de inteligencia artificial. En el caso de Mercado Libre, esto supone avanzar hacia modelos capaces de operar en el propio dominio del negocio. Rabinovich explicó que incluso cuando no se trata de lenguaje natural, la lógica subyacente de los modelos puede aplicarse a secuencias de eventos y comportamientos propios de una actividad empresarial. El proceso, sin embargo, no es inmediato. Según describió, los primeros modelos pueden ofrecer resultados inferiores a los sistemas tradicionales hasta que alcanzan un punto de inflexión. La compañía atraviesa actualmente esa etapa de transición, con el desarrollo de modelos propios y con nuevas reglas de aprendizaje.

Más allá de la sofisticación tecnológica, Rabinovich insistió en una idea que atravesó buena parte del panel: la necesidad de experimentar. Frente a la tendencia a debatir sobre inteligencia artificial sin haber probado sus posibilidades concretas, sostuvo que las organizaciones deben aprender a través de la práctica, incluso cuando eso implique fracasar.

La nueva frontera: la relevancia profesional

La inteligencia artificial también está modificando las reglas del mercado laboral y la manera en que las organizaciones entienden el talento. Irigoyen describió un escenario en el que las categorías tradicionales de seniority comienzan a perder parte de su significado. Personas con una trayectoria extensa pueden perder relevancia si no consiguen aprender y adaptarse con rapidez, mientras que profesionales más jóvenes pueden adquirir una importancia estructural por su capacidad para desenvolverse en el nuevo entorno tecnológico.

La transformación también alcanza a las estructuras organizacionales. Según explicó, las empresas comienzan a organizarse más alrededor de flujos de trabajo transversales que de áreas funcionales tradicionales. Un proceso como el onboarding de un cliente, por ejemplo, atraviesa ventas, aspectos legales, integración técnica y atención. Esto puede dar lugar a nuevos roles generalistas, responsables de gestionar un ciclo completo y de coordinar áreas diferentes, funciones que históricamente estaban concentradas en los niveles más altos de la organización.

En este contexto, Irigoyen puso el foco en una capacidad que consideró especialmente relevante: la “agency”, entendida como la capacidad de actuar, aprender y avanzar frente a un contexto de cambio. Desde su perspectiva, las organizaciones competirán cada vez más por concentrar talento capaz de impulsar la transformación.

Para Pomelo, esta cuestión también implica una responsabilidad de liderazgo. Irigoyen explicó que la compañía elaboró un mensaje interno para transmitir una visión sobre la inteligencia artificial y ayudar a que las personas comprendan que desarrollar estas capacidades no solo puede resultar útil para su trabajo actual, sino también para sus futuros roles profesionales.

El riesgo de la irrelevancia

Si Irigoyen puso el acento en la adaptación, Rabinovich llevó la discusión hacia otro concepto: el riesgo de que las personas y las organizaciones se vuelvan irrelevantes. El COO de Mercado Libre cuestionó la sensación de seguridad que puede producir el éxito pasado. Una organización que fue buena durante mucho tiempo puede asumir que las capacidades que la llevaron hasta allí seguirán siendo suficientes, aun cuando el contexto haya cambiado radicalmente. En ese sentido, señaló que el verdadero riesgo no pasa necesariamente por un escenario de ciencia ficción en el que las máquinas controlen a las personas. El peligro más inmediato es que profesionales y empresas pierdan la capacidad de comprender y usar las nuevas herramientas mientras el resto del mercado avanza.

Rabinovich reconoció, además, que incluso una compañía como Mercado Libre debe cuestionar permanentemente sus propias certezas. La cultura de experimentación que fue parte de su historia no puede darse por garantizada: el éxito y la escala pueden generar precisamente las condiciones que dificultan la reinvención. La reflexión llevó a una conclusión relevante para cualquier organización: la ventaja competitiva del pasado no garantiza la relevancia futura. La capacidad de aprender y reinventarse pasa a ser, en sí misma, una competencia estratégica.

La principal barrera no es tecnológica: es cultural

Para Valle, una de las conclusiones más importantes del debate es que las principales dificultades para incorporar inteligencia artificial no se encuentran necesariamente en la tecnología. La deuda tecnológica y la deuda de datos pueden representar obstáculos importantes, especialmente para las empresas tradicionales, pero no constituyen una excusa definitiva. Según explicó, existen actualmente herramientas que permiten construir nuevas capas tecnológicas sobre sistemas antiguos y reducir significativamente los tiempos necesarios para resolver esas limitaciones.

Las barreras más profundas aparecen cuando falta sentido de urgencia, decisión, sponsor, presupuesto y una cultura que permita experimentar y aprender. En particular, destacó el rol de la cultura organizacional. Las empresas que invierten en capacitar a sus personas y desarrollan una cultura abierta a la experimentación pueden obtener una ventaja competitiva frente a aquellas que se limitan a adquirir herramientas. La capacitación, además, no debería reducirse a aprender a usar una determinada plataforma. El desafío consiste en revisar los propios roles para identificar qué tareas pueden potenciarse, cuáles pueden transformarse y qué nuevas responsabilidades pueden aparecer.

Más allá de la eficiencia: la IA como oportunidad de competitividad

Durante el panel también se planteó una distinción entre tres objetivos posibles para la incorporación de tecnología: eficiencia, productividad y competitividad. La eficiencia implica hacer lo mismo con menos recursos; la productividad, hacer más con los mismos recursos. La competitividad supone un desafío diferente: hacer cosas nuevas y mejores.

Desde esta perspectiva, limitar la conversación sobre inteligencia artificial al ahorro de costos puede llevar a desaprovechar buena parte de su potencial. Valle sostuvo que el primer interrogante debería ser cómo usar estas capacidades para hacer crecer el negocio y generar nuevas oportunidades. Esta mirada también modifica la conversación sobre el empleo. La transformación puede generar cambios en determinadas funciones, pero, según Valle, la discusión debería partir de cómo hacer crecer el negocio y acompañar a las personas en la transformación, en lugar de reducir la IA exclusivamente a una herramienta de reemplazo.

Experimentar, aprender y construir una nueva normalidad

Uno de los ejemplos más ilustrativos compartidos durante el encuentro fue el de un retiro de emprendedores en el que niños de entre 8 y 10 años recibieron el desafío de identificar problemas de su vida cotidiana y crear, en equipos, sus primeras empresas. Según relató Irigoyen, los chicos incorporaron la inteligencia artificial de manera natural al proceso: usaron herramientas como ChatGPT o Anthropic y recurrieron a ellas antes que a los adultos para resolver sus dudas. Para el ejecutivo, la escena permite visualizar una diferencia generacional que también anticipa un cambio más profundo: quienes crecen con estas herramientas pueden incorporarlas como parte natural de su forma de pensar, crear y resolver problemas.

El ejemplo también sirvió para introducir la idea de los llamados “AI native founders” y de compañías creadas desde el comienzo con inteligencia artificial como parte central de su funcionamiento. En ese escenario, incluso conceptos tradicionales del emprendimiento, como la necesidad de contar con un equipo fundador numeroso, pueden comenzar a adquirir nuevos significados.

Liderar la transformación sin caer en el paternalismo

La aceleración tecnológica plantea, además, una pregunta particularmente relevante para quienes tienen responsabilidades de conducción: cómo exigir adaptación sin desatender a las personas. Rabinovich propuso una mirada crítica sobre el paternalismo en las organizaciones. A su juicio, proteger a una persona de la necesidad de aprender y adaptarse puede terminar perjudicándola si la deja menos preparada para un mercado laboral que cambia con rapidez. La responsabilidad del líder, desde esta perspectiva, no consiste en evitar toda exigencia, sino en acompañar a las personas para que puedan desarrollar las capacidades necesarias para el nuevo contexto.

El ejecutivo también distinguió entre dos riesgos dentro de las dinámicas corporativas: el abuso de la urgencia, cuando toda decisión se justifica por la necesidad de obtener resultados inmediatos, y la tendencia a convertir a determinados líderes en figuras incuestionables. Ambas dinámicas pueden dificultar la capacidad de una organización para desafiar sus propias certezas y reinventarse. El desafío, entonces, consiste en combinar exigencia y acompañamiento: impulsar el aprendizaje y la transformación sin abandonar a las personas, pero tampoco suponer que protegerlas significa mantenerlas alejadas de los cambios que ya están redefiniendo el trabajo.

Gobernanza y ética: la velocidad no puede ser una excusa

La conversación también incorporó una dimensión que atravesó las distintas intervenciones: la necesidad de abordar la gobernanza y la ética desde el comienzo del proceso de transformación. Valle sostuvo que las empresas deben incorporar estos aspectos desde el inicio, junto con la estrategia de datos, la experimentación y la definición de objetivos. Para el presidente de ACDE, contar con principios claros facilita posteriormente la velocidad de implementación porque permite establecer un marco para las decisiones que surgen durante el proceso. En su reflexión final, resumió esta perspectiva en una definición contundente: “Ir rápido no es excusa para hacerlo mal”.

Para Valle, el avance de la inteligencia artificial elevará la exigencia sobre quienes ocupan posiciones de liderazgo. Las decisiones serán más complejas y tendrán consecuencias sobre las organizaciones y sobre la sociedad, por lo que será necesario que los líderes se alfabeticen en inteligencia artificial y comprendan sus implicancias, sin delegar por completo las dimensiones éticas del cambio.

Una oportunidad que exige acción

El cierre del panel recuperó, desde distintas perspectivas, una idea común: la inteligencia artificial representa una transformación profunda, pero también una oportunidad. Irigoyen planteó una mirada optimista sobre el momento actual y destacó la posibilidad de combinar humildad para aprender con confianza en las propias capacidades y en los equipos. Desde su perspectiva, el escenario actual puede abrir oportunidades para quienes estén dispuestos a aprender y actuar.

Rabinovich, por su parte, vinculó el aprendizaje con la capacidad de afrontar el cambio sin quedar paralizado por la presión. Su reflexión final apuntó a la importancia de conservar la tranquilidad necesaria para pensar con claridad y actuar mejor.

Finalmente, Cosentino cerró el encuentro retomando una pregunta de fondo que atravesó toda la conversación: cómo avanzar sin perder aquello que hace humanas a las organizaciones y a las personas. Su reflexión puso en tensión dos riesgos aparentemente opuestos: quedarse inmóvil frente al cambio o avanzar sin asumir las consecuencias de las decisiones. La transformación exige velocidad, pero también criterio; experimentación, pero también responsabilidad; tecnología, pero también liderazgo y cultura.

El primer encuentro del ciclo “Impacto de la IA” dejó así una conclusión central: la inteligencia artificial no plantea únicamente un desafío tecnológico. Obliga a revisar modelos de negocio, estructuras organizacionales, capacidades profesionales y formas de liderazgo. Para las empresas, la pregunta ya no es solo qué herramientas incorporar, sino qué organización quieren construir en un contexto en el que las reglas de la competencia, el trabajo y la creación de valor están cambiando.