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JUE, 05 NOV 2026
Tecnología

IA en la empresa: cómo sumarla sin echar a nadie

Expertos de Red Hat explican que el primer paso es encontrar tareas que hoy hacen perder tiempo, probar con un caso chico y pagar por uso.

JM
Joaquín MihovilovicTecnología · · lectura 1 min
IA en la empresa: cómo sumarla sin echar a nadie

Si estás al frente de una empresa y te preocupa que la inteligencia artificial termine significando despidos, hay una lectura que cambia el panorama: adoptarla no obliga a recortar empleados. Todo arranca por mirar con calma qué tareas consumen tiempo sin aportar valor real.

Por dónde empezar

Según el material de base, los candidatos típicos son las clasificaciones iniciales, las consultas frecuentes y las revisiones documentales. Con ese diagnóstico en mano, las herramientas disponibles hoy permiten arrancar en escala pequeña, pagar por uso y ampliar solo si los resultados lo justifican.

  • Detectar las tareas que consumen tiempo sin agregar valor real.
  • Vincular la herramienta a un problema concreto, como mejorar la atención al cliente o acelerar la revisión de documentos.
  • Empezar con un caso de uso puntual, muchas veces contratado como servicio.
  • Expandir el despliegue únicamente si los resultados lo justifican.

Javier Cordero, vicepresidente y director de Red Hat para Norte de Latinoamérica, lo resumió así:

“varias soluciones se pueden pagar como un servicio y las compañías pueden empezar a usar la inteligencia artificial y de ahí desplegarla masivamente si lo quisieran”Javier Cordero, Red Hat

Qué pasa con el empleo

Sobre el impacto laboral, Cordero señaló que los casos de negocio se apoyan en ahorros, eficiencia y eficacia, y no necesariamente en reducir personal. Las funciones que suelen automatizarse son, en sus palabras, aquellas que no agregaban valor por la tarea en sí, como las clasificaciones iniciales o las consultas que siguen reglas fijas. El personal, en cambio, se concentra en tareas que requieren criterio, conocimiento del negocio y supervisión. El material también advierte que el criterio humano sigue siendo necesario para revisar respuestas generadas por modelos, que pueden producir información incorrecta.

JM

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