La evolución de la IA: hoy ya no solo "apoya",, sino que ejecuta por su cuenta
La evolución de la IA: hoy ya no solo "apoya",, sino que ejecuta por su cuenta La escena fue directa: manos levantadas para mostrar quién usa inteligencia artificial a diario y, luego, una segunda pregunta más incómoda: ¿ cuántos la tienen trabajando por ellos en ese momento? La diferencia entre ambas respuestas marcó el punto de partida del panel "After Work: Imagining a post-labour economy". Iwo Szapar, fundador de AI Second Brain, sostuvo que el cambio ya no pasa por hacer más eficiente el trabajo. "No se trata del tiempo que dedicas a tareas, sino del resultado que quieres lograr", explicó, en un contexto donde sistemas autónomos pueden ejecutar procesos completos si cuentan con el contexto adecuado.
En ese escenario, el rol humano se desplaza hacia la definición de objetivos y la supervisión de sistemas. "Estamos externalizando la inteligencia a agentes", planteó, describiendo un modelo en el que las personas pasan a orquestar múltiples herramientas en lugar de ejecutar tareas directamente. Ese cambio abre una discusión más amplia. Si el trabajo deja de ser la principal forma de generar ingresos, también se tensiona la estructura económica actual.
Durante el panel se plantearon alternativas como modelos basados en propiedad o ingresos distribuidos, en un contexto donde, según Szapar, el desafío no es tecnológico, sino cómo reorganizar un sistema construido en torno al empleo. ¿Y si el trabajo deja de ser necesario? La IA abre el debate sobre una economía "post-laboral" "¿ Cuántos de ustedes tienen a la inteligencia artificial trabajando por ustedes en estos momentos?", preguntó Szapar al público.
SOUTH SUMMIT BRASIL D urante años, la inteligencia artificial se instaló en las empresas como una promesa que operaba en los bordes: asistentes que ayudaban a escribir correos, modelos que respondían preguntas, sistemas que automatizaban tareas puntuales. Era útil, sí, pero todavía periférica. En el megaevento South Summit Brasil, se evidenció que ese encuadre está quedando corto. Lo que apareció no fue una nueva funcionalidad, sino un cambio más silencioso y, al mismo tiempo, más profundo: la tecnología comienza a integrarse en la operación misma de las organizaciones. El giro se vuelve evidente cuando deja de hablarse de herramientas y empieza a hablarse de procesos.
En el panel "From Teams to Multiagent Ecosystems", Diego Barreto, CEO de iFood --una de las mayores plataformas de delivery de América Latina, con millones de pedidos diarios y una operación que coordina en tiempo real restaurantes, repartidores y usuarios-evitó proyectar escenarios futuros.
Se centró en lo que ya está ocurriendo dentro de la compañía. "Más o menos el 32% de todas las actividades ya fueron rediseñadas en algún grado", dijo, describiendo un ajuste que, en la práctica, implica que una parte relevante del trabajo dejó de depender directamente de personas. Ese cambio no se produce como un reemplazo inmediato, sino como una reorganización progresiva. Primero, la inteligencia artificial entró como asistente: sugería respuestas, aceleraba tareas, ordenaba información. Pero en los últimos meses, según relató Barreto, ese rol empezó a moverse hacia otro lugar. Lo que antes acompañaba, ahora ejecuta. Y en ese desplazamiento, la escala empieza a importar.
En iFood, hoy operan miles de agentes que realizan tareas específicas dentro de distintas áreas del negocio. "Le llamamos AI Workforce", explicó, al describir una estructura donde humanos y sistemas conviven en la ejecución de funciones. No se trata de automatizaciones aisladas, sino de múltiples agentes que interactúan entre sí, coordinan flujos y resuelven procesos completos.
A diferencia de etapas anteriores, donde la automatización se enfocaba en tareas individuales, los sistemas actuales funcionan como redes: un agente activa a otro, que a su vez consulta datos, toma decisiones dentro de ciertos parámetros y ejecuta acciones. Esa lógica también redefine quién construye esos sistemas.
Según explicó Barreto, muchos de estos agentes no son desarrollados exclusivamente por equipos técnicos, sino por los propios empleados, que identifican tareas repetitiLa evolución de la IA: hoy ya no solo "apoya", sino que "ejecuta" por su cuenta DE ASISTENTES A SISTEMAS OPERATIVOS SOUTH SUMMIT BRASIL "EL MERCURIO" EN SOUTH SUMMIT BRASIL: UNA BIOTECNOLÓGICA CHILENA ES RECONOCIDA POR SU ESCALABILIDAD LA TECNOLOGÍA CUÁNTICA EMPIEZA A GENERAR UNA INDUSTRIA EMPRENDIMIENTO DETECTA LECHE QUE NO PROVOCA ALERGIA NI INTOLERANCIAS. i 3 La diferencia respecto de generaciones anteriores de chatbots es menos visible, pero más estructural. Los sistemas actuales no dependen de comandos rígidos, sino que interpretan contexto, anticipan pasos y ejecutan tareas completas. En lugar de responder a una solicitud puntual, organizan el proceso necesario para resolverla. La interfaz deja de ser un espacio al que se entra y pasa a funcionar como una capa continua que acompaña la interacción. Ese cambio, que en un contexto cotidiano puede parecer incremental, adquiere otra dimensión cuando se traslada a entornos donde el margen de error es mínimo. En el panel "The Patient and Artificial Intelligence: The Era of Smart and Proactive Medicine with AI", la discusión se centró en uno de esos escenarios: la atención médica.
Para Pedro Batista, fundador de Horuss AI; Cristiano Englert, fundador de Connext Health; Fabio Ynoe de Moraes, fundador de LuminaMD, y Leandro Rubio, CEO y de Starbem, en el área médica la IA no aparece como una mejora operativa más, sino como una segunda capa de control dentro de sistemas complejos.
Uno de los ejemplos abordados fue la prescripción de medicamentos, un proceso donde los errores humanos, aunque poco frecuentes, pueden tener consecuencias graves. "Hay casos de dosis diez veces superiores a lo indicado que pueden causar daño grave o incluso la muerte", advirtieron, al describir situaciones que forman parte de la práctica clínica. En ese contexto, la tecnología no reemplaza al profesional, pero sí modifica el sistema en el que opera. Permite revisar grandes volúmenes de información en tiempo real, detectar inconsistencias y alertar sobre posibles riesgos antes de que se materialicen.
En uno de los casos expuestos, el uso de estos sistemas permitió multiplicar por cuatro el número de evaluaciones y alcanzar el 100% de revisión de prescripciones, algo que antes no era posible con los recursos disponibles. El efecto no fue la reducción de trabajo humano, sino una ampliación de cobertura. Procesos que antes quedaban fuera del alcance por falta de tiempo o capacidad pasan a ser revisados de forma sistemática. Sin embargo, ese mismo panel introdujo un matiz relevante. A diferencia de otros sectores, explicaron, en salud la implementación de inteligencia artificial no puede avanzar sin validación científica ni marcos regulatorios claros. La capacidad técnica, por sí sola, no es suficiente. La adopción depende también de estándares, responsabilidad y trazabilidad, elementos que pasan a formar parte del sistema. En South Summit Brasil, encuentro coorganizado por IE University, el foco dejó de estar en lo que la inteligencia artificial puede hacer y se desplazó hacia cómo se integra en la operación de las empresas. Desde agentes que realizan tareas en segundo plano hasta su aplicación en salud, se mostró un cambio de escala: de herramienta a infraestructura. FERNANDA GUAJARDO, DESDE PORTO ALEGRE vas y las convierten en flujos automatizados. La adopción, en ese sentido, no ocurre desde arriba hacia abajo, sino que se distribuye dentro de la organización. Lo que antes era un proyecto puntual, empieza a integrarse como parte del funcionamiento cotidiano. DE LA INTERFAZ A LA ACCIÓN A medida que ese modelo se instala, también cambia la forma en que las personas interactúan con la tecnología. En el panel "AI Agents: The New Interface of Business", el inversor de Canary, Miguel Furian, abordó ese punto desde la experiencia del usuario. Durante años, el acceso a servicios digitales estuvo fragmentado en aplicaciones: cada acción requería abrir una interfaz distinta, navegar menús y completar pasos específicos. Ese modelo, planteó, comienza a diluirse. "El WhatsApp está virando hacia una capa transaccional", explicó, describiendo un entorno donde acciones como pagar, reservar o coordinar servicios ocurren directamente dentro de una conversación. No hay transición entre plataformas ni necesidad de aprender nuevas interfaces. La instrucción se formula en lenguaje natural y el sistema la traduce en acción. La IA fue protagonista durante los tres días de South Summit Brasil en Porto Alegre. DE ASISTENTES A SISTEMAS OPERATIVOS