Hay semanas que condensan mucho más que la agenda: condensan visión, desafíos compartidos y confirmaciones. La semana pasada estuvimos presentes en dos encuentros clave para la industria —uno en Buenos Aires, otro en Ciudad de México— donde la AI dejó de ser promesa para convertirse en conversación concreta sobre transformación, eficiencia y escala.
Dos eventos distintos, dos públicos distintos, pero un mismo propósito: mostrar cómo la inteligencia artificial, y en particular la GenAI, puede resolver problemas reales si se la aplica con foco, criterio y visión de negocio.
Buenos Aires: Generative AI en el futuro de los servicios financieros
El primero de los encuentros fue en casa. Participamos del evento “Generative AI: transformando el futuro de los Servicios Financieros en Argentina”, organizado por AWS junto a la Universidad Torcuato Di Tella. Reunió a más de 100 ejecutivos del sector financiero para repensar cómo la inteligencia artificial puede resolver los desafíos actuales de la industria.
Desde la apertura, el tono fue claro. Sofia Guidotti, de AWS, planteó algo que muchos pensamos pero pocos dicen en voz alta: después del hype y de decenas de pruebas de concepto, llegó la hora de hablar en serio sobre impacto real. La mayoría de las POCs no escalan porque no son parte del problema de negocio, sino de la tecnología disponible.
Luego, Martin D’Elia, Principal Industry Advisor FSI en AWS, compartió un recorrido sólido por las tendencias más relevantes en servicios financieros, mientras que Viviana Siless, Co-Founder y CTO de Quipu, mostró cómo la GenAI puede impulsar iniciativas de scoring crediticio basadas en datos alternativos, abriendo nuevas puertas para la inclusión financiera.
Un panel para hablar de lo que funciona (y lo que no)
El cierre del evento fue un panel en el que compartimos escenario con Esteban Elia (MODO) y Rodrigo Santos (Banco Supervielle). La conversación giró en torno a una pregunta concreta:
¿Cómo identificamos un caso de uso de GenAI y lo llevamos a escala real?
Desde nuestra experiencia, lo primero es entender qué necesita realmente la industria. Y aunque parezca obvio, la respuesta sigue siendo “eficiencia”. Por eso trabajamos con foco en soluciones que permitan replicar procesos complejos de manera más ágil, sin perder contexto ni calidad.
La GenAI es la tecnología que más se parece a cómo operan las personas. Por eso, un ejemplo claro son los sistemas multiagente, donde un orquestador coordina agentes especializados. Pero insistimos: lo importante no es la arquitectura, sino saber cuándo y por qué aplicarla.
También hablamos de errores comunes: querer abarcar todo desde el inicio, caer en la tentación de los proyectos vistosos pero sin sustento, o frustrarse ante los errores inevitables en un contexto donde la tecnología avanza más rápido que la capacidad de adaptación. Nuestra convicción es que los primeros pasos deben ser firmes y medidos. Si la base es sólida, escalar después es mucho más natural.
Los resultados están a la vista. Hay procesos que antes tomaban cuatro horas y hoy duran menos de cinco minutos. Pero más allá del impacto en tiempo, lo que cambia es la dinámica del equipo, que hoy aprende, mejora e innova con cada implementación. La eficiencia no se agota: se retroalimenta.
Ciudad de México: Data & AI Day de AWS
Unos días después, parte de nuestro equipo en Ciudad de México participó del Data & AI Day de AWS, un evento que reunió a referentes del ecosistema latinoamericano en torno a un mismo eje: cómo convertir el potencial de la inteligencia artificial en capacidades organizacionales reales.
La jornada fue impecable en su organización y contenido, con keynotes de primer nivel y ponencias de expertos que abordaron temas críticos como la gobernanza, la seguridad, el talento y la integración tecnológica. En todas las conversaciones se notaba una madurez creciente: las empresas ya no están preguntando si deben adoptar AI, sino cómo hacerlo bien.
La participación fue diversa, el interés fue genuino y el desafío compartido: pasar de la curiosidad a la ejecución. En ese contexto, tuvimos la oportunidad de sumar nuestra voz.
De las ideas a lo posible de la mano de nuestro COO y Co-Founder, Nicolás Vidal
Nuestro COO, Nicolás Vidal, fue uno de los speakers invitados. Su charla giró en torno a un desafío que muchas organizaciones enfrentan: ¿Cómo pasar del laboratorio a la acción y escalar iniciativas de AI en toda la organización?
Compartimos aprendizajes concretos sobre los principales obstáculos que frenan esa transición: la dificultad para priorizar casos con impacto, la integración con sistemas existentes, la baja calidad de datos y la desconexión entre áreas técnicas y de negocio.
Nuestra propuesta fue clara:
- La AI no es la solución en sí misma, es una herramienta.
- El valor está en resolver problemas importantes, no en perseguir casos “llamativos”.
- La estrategia de AI tiene que ser parte integral de la estrategia de negocio.
Nico remarcó que los equipos exitosos son los que logran articular negocio, datos, tecnología y usuarios bajo una misma visión. Y que el punto de partida no es la perfección, sino iterar, medir y escalar.
También presentamos algunos casos de uso actuales —validación documental, generación de dictámenes, automatización de onboarding, orquestadores de procesos—, pero no como demostraciones técnicas, sino como evidencia de que la AI bien aplicada ya está generando resultados concretos y sostenibles.
Lo que confirmamos
Ambos eventos —en Buenos Aires y en Ciudad de México— reforzaron una misma idea:
la GenAI dejó de ser una promesa para convertirse en una herramienta clave de transformación en la industria financiera.
Lo que está en juego hoy no es la capacidad tecnológica, sino la claridad estratégica. Las organizaciones que parten del problema real, que priorizan con criterio y que se animan a iterar están viendo resultados. Y eso es lo que nos mueve: seguir acompañando a quienes están listos para dar ese paso.
Porque cuando la AI se aplica con foco, los resultados llegan. Y cuando se escala con inteligencia, el impacto se multiplica.
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