De probar IA a poner agentes a trabajar: qué están haciendo las empresas para convertir la inteligencia artificial en resultados
La inteligencia artificial dejó atrás la etapa en la que las empresas solamente experimentaban con modelos generativos y empiezan a aparecer nuevas preguntas: cómo llevar los agentes de IA a producción, cuánto pueden mejorar la productividad, qué riesgos generan y cómo medir si realmente funcionan.
Ese será uno de los ejes de Prompteala 2026, la segunda edición de la conferencia dedicada a la adopción de inteligencia artificial generativa en organizaciones. El encuentro reunirá a referentes de bancos, startups, empresas tecnológicas y organismos públicos para compartir experiencias concretas sobre la incorporación de esta tecnología y no solamente demostraciones de laboratorio.
La conferencia se realizará el jueves 1 de octubre en la Ciudad de Buenos Aires, desde las 9:15, en el auditorio del Edificio Plaza de Banco Galicia, ubicado en Leiva 4070. La inscripción es gratuita y los cupos son limitados.
El próximo desafío: que la IA produzca resultados
El foco de esta edición está puesto en una cuestión que empieza a ser central para las organizaciones: pasar de probar modelos de inteligencia artificial a integrarlos dentro de los procesos cotidianos.
La propuesta plantea analizar qué herramientas generan resultados, cuáles pueden terminar consumiendo recursos sin aportar el beneficio esperado y cómo decidir qué tecnología utilizar teniendo en cuenta las personas, los sistemas existentes y el negocio.
Entre los temas que se discutirán aparecen también los costos asociados al uso de modelos, la selección de herramientas y las dificultades que pueden surgir cuando una organización intenta escalar la inteligencia artificial.
El concepto que atraviesa la jornada es el de IA agéntica: sistemas capaces de ejecutar tareas y trabajar con diferentes herramientas, en lugar de limitarse a responder preguntas o generar contenido.
El nuevo rol de los ingenieros
Uno de los cambios que plantea la expansión de los agentes de IA afecta directamente a los equipos tecnológicos.
Gustavo Brey, cofundador de Ingenia, abrirá uno de los bloques con la charla “Cyborg Engineers: ¡orquesta y reinarás!”, centrada en cómo cambia el trabajo del ingeniero cuando deja de concentrarse exclusivamente en escribir código y comienza a coordinar diferentes modelos y herramientas.
La discusión continuará con Tomás Bacigaluppo, CTO de SpacePal, quien presentará su experiencia con un agente propio ejecutándose en una Mac. Su exposición abordará qué tareas puede delegar un agente, qué problemas pueden aparecer con el tiempo y cuáles son las diferencias entre utilizar soluciones locales o servicios en la nube.
Para las empresas, el planteo tiene una consecuencia concreta: si determinadas tareas pueden ser realizadas o coordinadas por agentes, cambia la manera de organizar los equipos y también la forma de medir la productividad.
Qué hace falta para que un agente funcione en una empresa
Uno de los desafíos de la IA generativa es pasar de una demostración que funciona durante unos minutos a un sistema que pueda utilizarse de manera sostenida dentro de una organización.
Damián García, Lead of GenAI en Ingenia, abordará esta cuestión en “Graph Engineering + Agent Harness”. La propuesta plantea utilizar grafos para representar conocimiento y permitir que los agentes trabajen con relaciones entre diferentes elementos, en lugar de limitarse a fragmentos de texto.
También se analizarán los componentes necesarios alrededor del modelo para que un agente pueda operar en producción: herramientas, memoria, trazas, evaluaciones y mecanismos de seguridad.
La diferencia es importante para las empresas. Un agente puede funcionar correctamente en una demostración y, sin embargo, presentar problemas cuando tiene que manejar información real, permisos, múltiples sistemas y procesos durante períodos prolongados.
La productividad ya no sería el único problema
Otro de los planteos centrales de Prompteala apunta a una transformación en la relación entre inteligencia artificial y productividad.
Matías Karlsson, CTO de Masha, presentará junto a Ulises Martins el libro “La era del impacto”, cuya tesis sostiene que la IA modificó el límite de la productividad individual y que el principal cuello de botella comienza a trasladarse hacia el criterio.
La pregunta que surge es qué ocurre cuando una persona o un equipo puede producir mucho más rápido utilizando IA, pero el resto de la organización no está preparado para acompañar esa velocidad.
Santiago Blanco, cofundador de Ingenia, profundizará justamente sobre esa cuestión en “Cómo escala el conocimiento: coding is no longer the constraint”.
El desafío, en ese escenario, deja de ser únicamente tecnológico. También involucra la capacidad de una empresa para tomar decisiones, ordenar procesos y absorber el aumento de velocidad que puede generar la inteligencia artificial.
Banca: datos, gobernanza y responsabilidad
La incorporación de IA a organizaciones grandes plantea además una pregunta que va más allá de la tecnología: quién controla lo que hacen los modelos y bajo qué reglas funcionan.
Aquiles Barreto Marcano, Model Ops Lead de Banco Galicia, presentará “Culture, Data & IA Governance”, una charla centrada en las políticas necesarias antes de escalar inteligencia artificial dentro de una organización de gran tamaño.
El encuentro abordará cómo distribuir responsabilidades entre los equipos y qué cambios puede generar la incorporación de modelos de IA en la cultura corporativa.
Para empresas que trabajan con información sensible, la gobernanza de datos se convierte así en una parte central de cualquier estrategia de inteligencia artificial.
Cómo medir si una IA realmente funciona
Otro de los temas que aparecerá durante la jornada es la necesidad de evaluar el comportamiento de los modelos.
Alex Fiorenza, Machine Learning Engineer en Alquimia AI, presentará herramientas abiertas y auditables para evaluar, proteger y mejorar el comportamiento de los sistemas de inteligencia artificial.
Su exposición incluirá conceptos como red teaming, evaluaciones de modelos y seguridad, con el objetivo de analizar qué se mide, cómo se mide y qué herramientas pueden utilizarse para hacerlo sin depender de una caja negra.
Para las organizaciones, medir el rendimiento de un sistema de IA es fundamental para determinar si una implementación genera efectivamente valor o solamente suma complejidad y costos.
¿Los futuros equipos tendrán personas y agentes?
La expansión de los agentes también puede modificar la manera en que se forman los equipos de trabajo.
Juan Bautista Martínez, fundador de Workfly, presentará “Marketplace de agentes de IA: cómo va a ser formar equipos en el futuro”.
La propuesta parte de una idea: si los agentes pueden asumir determinadas funciones, formar un equipo podría implicar no solamente seleccionar personas, sino también decidir qué agentes de inteligencia artificial deberían formar parte de ese equipo.
El planteo abre una discusión sobre cómo cambiarán las estructuras laborales cuando las empresas comiencen a combinar capacidades humanas con sistemas capaces de ejecutar tareas específicas.
La IA también llega al Estado
La jornada tendrá además un capítulo dedicado al sector público.
Nicolás Passerini, gerente general de Tecnología e Innovación de ARBA, presentará una experiencia sobre el funcionamiento de una plataforma de IA agéntica sobre infraestructura propia, con GPUs instaladas en un data center.
El enfoque apunta a analizar qué implica utilizar inteligencia artificial dentro de infraestructura propia, especialmente en cuestiones como privacidad, protección de datos y dependencia de APIs externas.
En este caso aparece además el concepto de soberanía digital: qué implica para un organismo público administrar su propia infraestructura de inteligencia artificial y qué condiciones necesita para sostenerla a escala.
Una agenda que muestra hacia dónde va la IA empresarial
Prompteala 2026 presenta una agenda que refleja un cambio en la discusión sobre inteligencia artificial.
La pregunta ya no es solamente qué puede hacer un modelo, sino qué ocurre cuando una empresa decide incorporarlo a sus procesos, cuánto puede acelerar el trabajo, cómo se controlan sus decisiones, qué información utiliza y qué estructura necesita para funcionar de manera sostenida.
El programa incluye exposiciones sobre agentes, ingeniería de software, productividad, gobernanza, evaluación de modelos, formación de equipos y uso de IA en organismos públicos.
La jornada terminará con una grabación en vivo del podcast “IA en un sorbo”, además de espacios de networking y café para los asistentes.
Para las empresas argentinas, el debate que plantea la conferencia es cada vez más concreto: cómo pasar de experimentar con inteligencia artificial a convertirla en una herramienta que produzca resultados medibles, sin perder de vista los costos, la seguridad, los datos y las personas que deberán trabajar junto a esos nuevos agentes.
