PORTADA EL MERCURIO (INNOVACIÓN) CHILE
PORTADA EL MERCURIO (INNOVACIÓN) CHILE EL MERCURIO. 1 innovacior La revolución tecnológica motiva a los mayores a volver a la educación superior para reimpulsar sus carreras. ¡6 urante años, la inteligencia 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 evidente cuando deja de hablarse de herramientas y empieza empieza a hablarse de procesos.
En el panel “From Teams to Multiagent Ecosystems”, Ecosystems”, Diego Barreto, CEO de iFood una de las mayores plataformas de delivery de América Latina, Latina, con mifiones de pedidos pedidos diarios y una operación 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 algún grado”, dijo, describiendo describiendo un ajuste que, en la práctica, implica que una parte relevante del trabajo dejó de depender directamente directamente de personas. Ese cambio no se produce produce como un reemplazo inmediato, sino como una reorganización progresiva. Primero, la inteligencia artificial artificial entró como asistente: asistente: sugería respuestas, aceleraba aceleraba tareas, ordenaba información. información. Pero en los últimos últimos meses, según relató Barreto, ese rol empezó a moverse hacia otro lugar. Lo que antes acompañaba, ahora ejecuta. Y en ese desplazamiento, desplazamiento, la escala empieza a importar. En iFood, hoy operan miles de agentes que realizan tareas específicas específicas dentro de distintas áreas del negocio. negocio. “Le llamamos Al Workforce”, explicó, al describir una estructura donde humanos y sistemas conviven conviven en la ejecución de funciones. No se trata de automatizaciones aisladas, aisladas, sino de múltiples agentes que interactúan entre sí, coordinan flujos flujos y resuelven procesos completos.
A diferencia de etapas anteriores, donde la automatización se enfocaba enfocaba en tareas individuales, los sistemas sistemas actuales funcionan como redes: redes: un agente activa a otro, que a su vez consulta datos, toma decisiones decisiones dentro de ciertos parámetros y ejecuta acciones. Esa lógica también redefine quién construye esos sistemas.
Según Según explicó Barreto, muchos de estos estos agentes no son desarrollados exclusivamente por equipos técnicos, técnicos, sino por los propios empleados, empleados, que identifican tareas repetitiLa repetitiLa diferencia respecto de generaciones generaciones anteriores de chatbots es menos visible, pero más estructural. estructural. Los sistemas actuales no dependen dependen de comandos rígidos, sino que interpretan contexto, anticipan pasos y ejecutan tareas completas. En lugar de responder a una solicitud solicitud puntual, organizan el proceso necesario para resolverla. La interfaz interfaz deja de ser un espacio al que se entra y pasa a funcionar como una cuencias graves. “Hay casos de dosis dosis diez veces superiores a lo indicado 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 detectar inconsistencias y alertar sobre 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, prescripciones, algo que antes no era posible con los recursos disponibles. El efecto no fue la reducción de trabajo humano, sino una ampliación ampliación de cobertura. Procesos que antes 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 diferencia de otros sectores, explicaron, explicaron, en salud la implementación de inteligencia artificial no puede avanzar sin validación científica ni marcos regulatorios claros. La capacidad capacidad técnica, por sí sola, no es suficiente. suficiente.
La adopción depende también también de estándares, responsabiliY responsabiliY si el trabajo deja de ser necesario? La JA abre el debate sobre una economia post-laboral 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 marcó el punto de partida del panel “After Work: Imagining a post-labour economy”. Iwo Szapar, fundador de Al Second Brain, sostuvo que el cambio ya no pasa por hacer más eficiente el trabajo. “No se trata del tiempo que dedicas atareas, 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, 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, tecnológico, sino cómo reorganizar un sistema construido en torno al empleo. SANTIAGO DE CHILE 1 2 1 4 1 2026 MaN: innovacionmercurio. cl Instagram: innovacion_elmercurio Linkedin: Innovación El Mercurio 1. vas y las convierten en flujos automatizados. automatizados. La adopción, en ese sentido, no ocurre desde arriba hacia hacia abajo, sino que se distribuye dentro de la organización. Lo que antes era un proyecto puntual, empieza empieza a integrarse como parte del funcionamiento cotidiano. DE LA INTER FAZ A LA ACCIÓN A medida que ese modelo se mstala, mstala, también cambia la forma en que las personas interactúan con la tecnología. En el panel “Al Agents: The New Interface of Business”, el inversor de Canary, Miguel Furian, abordó ese punto desde la experiencia 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 completar pasos específicos. Ese modelo, planteó, comienza a diluirse. “El WhatsApp está virando hacia una capa transaccional”, explicó, describiendo un entorno donde acciones acciones como pagar, reservar o coordinar coordinar servicios ocurren directamente directamente dentro de una conversación. No hay transición entre plataformas plataformas ni necesidad de aprender nuevas nuevas interfaces. La instrucción se formula formula en lenguaje natural y el sistema sistema la traduce en acción. capa continua que acompaña la interacción. interacción. Ese cambio, que en un contexto cotidiano puede parecer incremental, incremental, adquiere otra dimensión cuando cuando se traslada a entornos donde el margen de error es mínimo. En el panel “The Patient and Artificial Intelligence: Intelligence: The Era of Smart and Proactive Medicine with Al”, la discusión discusión se centró en uno de esos escenarios: escenarios: la atención médica.
Para Pedro Batista, fundador de Horuss Al; Cristiano Englert, fundador fundador de Connext Health; Fabio Ynoe de Moraes, fundador de LuminaMD, LuminaMD, y Leandro Rubio, CEO y de Starbem, en el área médica la JA no aparece como una mejora operativa 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 consedad consedad y trazabilidad, elementos que pasan a formar parte del sistema. “Cuántos de ustedes tienen a la inteligencia artificial trabajando por ustedes en estos momentos?”, preguntó Szapar al público..