"Nosotros queremos empoderar, no reemplazar": el verdadero objetivo de la inteligencia artificial en las empresas

Durante la conferencia IA DATA Conf desarrollada en el Hotel Hilton de Tucumán, el especialista Nicolás García Aramouni, Data Science & AI Senior Manager en Accenture, brindó una exhaustiva exposición orientada a redefinir el rol de las herramientas digitales en las organizaciones. En su disertación, el ejecutivo sostuvo que la inteligencia artificial y la ciencia de datos deben enfocarse prioritariamente en solucionar desafíos de negocio concretos, promoviendo una integración armónica entre el talento humano y los modelos matemáticos. Aramouni enfatizó que la clave de cualquier transformación tecnológica radica en fortalecer las capacidades del personal sin buscar su desplazamiento, basando la adopción de los algoritmos en una tríada indisoluble integrada por el usuario, la cooperación y la comunicación fluida entre las áreas técnicas y operativas.

La jornada IA + DATA CONF 2026, fue concebida como un espacio de debate estratégico para reorientar las discusiones tecnológicas en el ámbito empresarial. Con el propósito de priorizar los problemas de negocio antes que los instrumentos, los datos antes que los modelos y los fundamentos antes que las tendencias del momento, el congreso reunió a ejecutivos, empresarios, profesionales y desarrolladores para examinar experiencias de aplicación práctica que permitan generar un valor genuino en la toma de decisiones corporativas.

En el inicio de su disertación, el representante de Accenture advirtió sobre la necesidad de desacoplar las modas tecnológicas de la verdadera utilidad funcional de los algoritmos. Al respecto, el orador remarcó que "cuando pensamos en inteligencia artificial no es una navaja suiza que vamos a usar para cualquier problema, sino que es una herramienta en una caja de herramientas justamente y que tenemos que ver qué tenemos que usar en cada momento". Siguiendo esa misma línea, subrayó que el punto de partida debe ser siempre la necesidad del negocio y expresó que "lo primero es identificar qué estamos resolviendo. El negocio tiene que entender un problema y que ese problema se resuelva, sea con análisis, sea con una herramienta generativa o con machine learning, pero siempre teniendo identificado el problema para que no sea que nosotros empujamos como técnicos una solución que después el usuario no entiende que es lo que el problema está teniendo. Si todos empujamos, después no se usa, no se entiende y no sirve y queda en un cementerio de pruebas de concepto que no queremos eso".

Al abordar la relación entre los sistemas computacionales y la mano de obra, el especialista desestimó las visiones extremas de reemplazo automático y postuló la creación de un binomio colaborativo entre profesionales y tecnología. Sobre este tópico, Aramouni afirmó con claridad que "queremos hacer un maridaje donde humano y máquina sean compañeros. No es que sí o sí la inteligencia artificial reemplaza al humano; por ahí lo reemplazará para tareas fáciles o tareas repetibles, pero las cuestiones es que queremos justamente aprovechar la expertise de los profesionales". De este modo, remarcó que las herramientas deben servir para reducir la arbitrariedad en las decisiones y fomentar un análisis guiado por evidencia estadística.

En cuanto a la adopción metodológica de los proyectos, el disertante situó a la tríada compuesta por el usuario, la cooperación y la comunicación como la columna vertebral para garantizar la sustentabilidad de las soluciones en el tiempo. Aramouni destacó la meta central de empoderar al trabajador e ilustró la estrategia de implementación al señalar que "nosotros lo que intentamos hacer es mostrar los datos, mostrar reportes, mostrar instituciones para que ellos puedan jugar con los datos, que puedan visualizar y autoresponder consultas". En esa misma dirección, profundizó sobre el rol integrador de la tecnología expresando que "nosotros queremos empoderar, no vamos a querer reemplazar enteramente el proceso, sí queremos hacerlo más simple, pero también queremos que la persona que toma decisiones tenga los datos y los análisis posibles y fáciles para tomar esas decisiones". Asimismo, destacó que "el usuario final tiene que estar en el medio. Necesitamos entender justamente sus necesidades y sus inquietudes. De nuestro lado es importante que nos sentemos con el usuario, nos sentemos con el cliente, veamos paso por paso qué entiende y qué no, porque la comunicación y la colaboración entre el equipo técnico y el de negocio es clave para que el proyecto funcione".

Modelos óptimos

Para ejemplificar el impacto de este enfoque, el especialista compartió un caso de estudio desarrollado en el sector del comercio minorista farmacéutico, donde la organización gestionaba 40 millones de combinaciones de productos y padecía severas ineficiencias en sus proyecciones de demanda. El orador relató que la firma enfrentaba 19 puntos de dolor vinculados a pronósticos imprecisos que derivaban en elevados costos de almacenamiento y pérdidas de ventas, destacando que "esta farmacia tenía 40 millones de combinaciones de productos y tomaban decisiones de inventario a nivel producto y local... El éxito de este proyecto no vino solo del lado técnico o del desarrollo de código, fue un proyecto exitoso más por la parte humana". Gracias a la implementación de modelos de optimización combinados con interfaces de consulta inteligibles para el personal, Aramouni resaltó que "logramos aumentar el margen, logramos reducir la inmovilización de capital de trabajo y además mejorar el error porcentual en 50 puntos", demostrando cómo el acompañamiento a los equipos potencia el rendimiento financiero.

Hacia el cierre de su intervención, resumió las conclusiones fundamentales de su presentación reafirmando la centralidad de las personas en la era de la transformación digital. Como síntesis final de su disertación, el especialista reflexionó ampliamente al sostener que "por más que la inteligencia artificial esté cada vez más entre nosotros, los procesos siguen siendo humanos y el humano sigue estando en el centro. No es solo ingeniería, sino considerar a los usuarios, entender qué problemas tienen con los datos y a partir de eso desarrollar soluciones que le mejoren la vida a la gente en su trabajo".