La inteligencia artificial ya forma parte de la vida cotidiana, pero no se reduce a los chatbots. Ese fue uno de los principales conceptos que dejó Fredi Vivas durante su exposición en Expocon 2026, donde explicó cómo esta tecnología puede aplicarse en distintos ámbitos de las empresas y organizaciones.
El especialista en IA, datos y machine learning planteó una idea clave: antes de incorporar una herramienta hay que definir qué problema se busca resolver. Comprar licencias o sumar tecnología sin una estrategia, sostuvo, no garantiza mejores resultados.
Los cuatro mundos de la IA
Vivas dividió el universo de la inteligencia artificial en cuatro grandes áreas, cada una con diferentes posibilidades y formas de implementación.
1. Datos y machine learning
Es el campo con más trayectoria y permite analizar información, encontrar patrones y anticipar comportamientos. En las empresas puede utilizarse para detectar fraudes, predecir la demanda, conocer a los clientes o mejorar decisiones comerciales.
2. Productividad individual
Es probablemente el uso más conocido. Incluye herramientas de IA generativa capaces de crear textos e imágenes, resumir información, investigar y analizar datos.
Para Vivas, aprender a interactuar correctamente con estas herramientas ya es una habilidad del presente.
3. Agentes de inteligencia artificial
A diferencia de una herramienta que simplemente responde a una orden, un agente recibe un objetivo y un contexto, y puede decidir qué pasos seguir para alcanzarlo.
Sin embargo, cuanto mayor sea su autonomía, también aumentan los riesgos, por lo que la supervisión humana continúa siendo fundamental.
4. Automatizaciones
Son sistemas diseñados para ejecutar tareas repetitivas y estructuradas siguiendo reglas determinadas. Pueden cargar datos, abrir archivos, enviar mensajes o realizar otras acciones operativas sin intervención constante de una persona.
El verdadero diferencial seguirá siendo humano
Uno de los puntos centrales de la exposición fue que ninguna de estas tecnologías reemplaza automáticamente a las anteriores. Por el contrario, pueden complementarse dentro de una misma organización.
Para Vivas, el conocimiento técnico sobre una determinada herramienta será cada vez menos diferencial. Lo importante estará en saber para qué utilizarla, comprender el problema, aportar contexto, tomar decisiones y supervisar los resultados.
La conclusión de su presentación en Expocon 2026 fue clara: el primer paso no es preguntarse qué herramienta de IA comprar, sino qué problema se necesita resolver. Recién después llega la tecnología adecuada.
