Semana de la Ingeniería 2025 organizada por el Centro Argentino de Ingenieros (CAI). Bajo el lema “IA Ahora: Transformando las organizaciones, liderando el futuro”.

El acto de apertura contó con las palabras del Ing. Pablo Bereciartua, presidente del CAI, quien destacó la importancia de la ingeniería como motor de transformación social y económica. Bereciartua subrayó que la IA representa una oportunidad histórica para redefinir los modelos organizacionales y fortalecer la competitividad del país en la economía del conocimiento. Asimismo, resaltó el compromiso del CAI en promover el pensamiento estratégico y la innovación tecnológica en sus 130 años de trayectoria.

En la apertura Bereciartua resaltó que “La IA está transformando las sociedades y los y las ingenierías tienen un rol protagónico para llevar a la práctica estas transformaciones. Estamos ante una oportunidad única para que Argentina sea parte de este cambio: tenemos las capacidades y el talento para llevarlo a cabo.”

Por su parte, Andrés Tahta, presidente de esta edición de la Semana de la Ingeniería y director general de Partner Management LATAM de AWS, enfatizó que la IA es el mayor cambio tecnológico de nuestra generación, transformando industrias enteras a una velocidad sin precedentes: “Desde AWS creemos que la transformación digital constante es el nuevo status quo ya que estamos pasando de un modelo de crecimiento lineal a uno exponencial”. Tahta agregó que: “la IA generativa potencia transformar todos los procesos en todas las empresas en todas las industrias”.

Andrés Tahta destacó la importancia de la SI 2025: “El objetivo de estas jornadas es dar herramientas para acompañar los procesos de transformación en las empresas y organizaciones. Los desarrollos que antes tardaban meses que antes tardaban años se hacen en semanas y este es el nuevo ritmo de la innovación que trae la IA generativa”.

El Impacto transformador de la IA Generativa

Juan Carlos “JC” Gutiérrez, director de tecnología e innovación en AWS para Latinoamérica, profundizó en el impacto disruptivo de la IA generativa, comparándola con hitos tecnológicos revolucionarios. Comentó que el enfoque debe estar en la oportunidad de negocio y no solo en las soluciones tecnológicas específicas, dado que estas evolucionan rápidamente.

Subrayó que el diferencial clave radica en la calidad y gobernanza de los datos, ya que la IA es tan buena como la información que maneja. Explicó casos emblemáticos como la Fórmula 1, donde 300 sensores generan 1,1 millones de datos por segundo, procesados con IA para tomar decisiones en tiempo real, y en la Ciudad de Buenos Aires, que utiliza datos inteligentes para mejorar servicios.

Además, describió las distintas áreas donde la IA generativa aporta valor:

• Experiencias de usuario más sofisticadas y personalizadas, como chatbots inteligentes en la banca.
• Incremento de productividad interna mediante generación y revisión de código a través de lenguaje natural.
• Análisis e insights para mejor toma de decisiones en recursos humanos y procesos legales.
• Creatividad asistida en marketing, generación de imágenes y videos, como los usados por Mercado Libre.

Destacó que los principales desafíos no son tecnológicos sino culturales y de talento, por lo que resaltó la importancia del aprendizaje continuo, la cultura organizacional y la integración humana en la gestión de la IA.

Panel “Lideres en Acción: Transformación Real con IA Generativa”

Representantes del sector financiero, energético y tecnológico compartieron casos prácticos de implementación de IA en sus industrias:

• Santander Argentina (Constanza Reccia Bortolazzi) Uso de IA para automatizar procesos documentales, mejorar la atención al cliente y acelerar trámites como el onboarding digital. También implementaron asistentes virtuales para empleados.
• YPF  (Mariana Sozzi) Aplicación de IA para análisis de datos complejos en exploración y producción, optimización logística y monitoreo predictivo. Acceso a datos en tiempo real permite decisiones informadas y anticipadas.
• KIU System (Juan Felipe Restrepo) Creación de agentes conversacionales capaces de gestionar consultas, realizar ventas, hacer check-in y resolver problemas, con una reducción del 95% en costos operativos de atención al cliente. Mencionó el cambio de rol del ingeniero, que debería enfocarse en el qué hacer más que el cómo hacerlo, con un impacto revolucionario en la productividad.

Se discutió también sobre los riesgos, especialmente las “alucinaciones” de la IA (respuestas incorrectas), y cómo equilibrar expectativas y tolerancias según el caso de uso. Se coincidió en que el principal apalancamiento para avanzar es contar con una cultura inclusiva y motivada que acompañe el cambio disruptivo.

Panel “Innovación Express: 3 industrias, 3 soluciones de IA”

Esta sección presentó enfoques prácticos para implementar proyectos de IA, con la participación de expertos de Dinocloud, ABB y CloudHesive

• Dinocloud (Lucas Borsatto) Destacó que muchos proyectos de IA fracasan por falta de claridad en el retorno esperado y ecosistemas de datos inmaduros. Recomendó empezar con un propósito claro y definir objetivos alineados a un retorno real, sea para colaboradores, financiero o visión a futuro. Presentó un método de trabajo en tres pasos (preparación, workshop, desarrollo rápido de MVP en menos de 90 días) para acelerar la implementación exitosa.
• ABB (Jorge Bourdette) Mostró numerosos casos de uso de IA en ingeniería como chatbots especializados con documentación técnica propia, generación e interpretación de código, detección de anomalías, análisis de planos, agentes autónomos para tareas específicas, y sensores virtuales para monitoreo en tiempo real. Explicó que la confidencialidad y el control de datos internos son esenciales, lo cual lleva a desplegar soluciones en infraestructura local o híbrida. Resaltó que la IA combinada con analítica avanzada aporta eficiencia y soporte a la toma de decisiones en plantas industriales y servicios.
• CloudHesive (Fernanda Cabalén) Enfatizó que la IA no es solo un desafío tecnológico sino organizacional. Presentó factores clave para la adopción efectiva: cultura de innovación, estrategia clara y compromiso ejecutivo, identificación correcta de casos de uso, equipos multidisciplinarios, gobernanza y gestión del cambio. Explicó que muchos proyectos se estancan por falta de estos elementos. Compartió el caso exitoso de gestión automática de tutelas judiciales en Colombia, que redujo tiempos de procesamientos y mejoró la experiencia de los usuarios.

Factores clave para el éxito en proyectos de IA

• Datos gobernados y de calidad: La base para lograr que la IA funcione bien es contar con datos confiables, estructurados pero también integrar información no estructurada de forma segura.
• Cultura organizacional: Adoptar una cultura abierta a la experimentación, con tolerancia al error y capacidad de aprendizaje continuo.
• Alianzas estratégicas: No abordar proyectos solos, sino apoyarse en partners o consultoras con experiencia.
• Foco en el cliente y el problema: Definir bien qué se quiere resolver y cómo quiere impactar en usuarios, colaboradores o negocio.
• Equipos multidisciplinarios: Integrar perfiles de negocio, tecnología, datos y gestión del cambio.
• Gobernanza: Controlar aspectos legales, éticos y de seguridad para evitar riesgos y garantizar la sostenibilidad.
• Agilidad y escalabilidad: Implementar con metodologías flexibles que permitan iterar rápido y ajustar según resultados.
• Cambio de rol del ingeniero: El profesional debe orientarse cada vez más a diseñar soluciones y supervisar agentes inteligentes, en lugar de realizar tareas manuales o repetitivas.

La Semana de la Ingeniería 2025 mostró con claridad que la IA, especialmente en su versión generativa y autónoma, está transformando industrias enteras y renovando el papel del ingeniero. La adopción exitosa no depende solo de la tecnología, sino de la correcta alineación estratégica, cultural y organizacional que permita generar valor tangible rápido y sostenible.

Argentina cuenta con casos positivos concretos, aliados tecnológicos de primer nivel y amplia voluntad de innovación. Sin embargo, el camino requiere superar barreras culturales y de talento, adoptar modelos de aprendizaje continuo y realizar una gestión cuidadosa del dato y la gobernanza.

El futuro de la ingeniería estará marcado por la inteligencia artificial como motor de productividad, innovación y nuevas experiencias, siempre con un enfoque humano que asegura precisión, ética y evolución constante. La invitación es a prepararse para liderar esta transformación desde hoy.