En 2022 comenzó una nueva etapa en la relación entre personas, organizaciones y tecnología. La inteligencia artificial generativa dejó de ser una tecnología observada principalmente por especialistas y pasó a convertirse en una herramienta de uso cotidiano en contextos personales, profesionales y organizacionales.
Para quienes trabajamos en tecnología, la inteligencia artificial tenía una historia larga antes de 2022. Desde hace más de veinte años se construyen sistemas capaces de clasificar información, detectar patrones, hacer predicciones, asistir en la toma de decisiones o automatizar procesos. Lo que cambió con la inteligencia artificial generativa fue la forma de comunicarnos, interactuar y construir información con estos sistemas.
El lenguaje natural redujo una barrera histórica. Millones de personas pudieron empezar a usar una tecnología avanzada sin necesidad de conocer sus detalles internos. Bastaba con hacer una pregunta, pedir una explicación, generar un texto, resumir un documento, analizar una idea o pedir ayuda para resolver una tarea. Ese fue el inicio, no el punto de llegada.
Desde entonces, estos sistemas evolucionaron: pasaron de generar respuestas útiles a participar en tareas más complejas y completas. Empezaron a apoyar actividades como análisis, escritura, programación, organización, automatización y resolución de problemas.
Al mismo tiempo, comenzaron a desempeñar un papel más activo en el trabajo profesional y organizacional. De ahí surge la relevancia de asistentes y agentes capaces de mantener contexto, utilizar herramientas, planificar acciones y colaborar en la ejecución de tareas con distintos grados de autonomía.
El objetivo es el entregable, no una respuesta. Este cambio modifica la expectativa sobre cómo trabajamos con tecnología. La pregunta ya no se limita a qué puede responder un sistema: incluye qué puede hacer, qué puede coordinar, qué puede ejecutar, qué nivel de supervisión requiere y qué valor permite capturar cuando se integra correctamente a una práctica personal o a un proceso organizacional.
La tensión aparece porque las capacidades de la tecnología avanzan más rápido que la adopción por parte de personas y organizaciones. Las herramientas mejoran en ciclos cada vez más cortos, incorporan nuevas funciones, permiten automatizar más tareas y amplían lo que una persona o un equipo puede hacer. Mientras tanto, muchas organizaciones siguen trabajando con procesos, reglas, incentivos y hábitos diseñados para otro ritmo tecnológico.
También aparece una presión competitiva. Cada organización debe asumir que existe algún competidor explorando estas herramientas, aprendiendo a usarlas, reduciendo tiempos, mejorando costos, rediseñando procesos o creando nuevas formas de entregar valor. La ventaja surge de entender la tecnología, integrarla a los procesos concretos de trabajo y convertirla en capacidad organizacional.
A estos desafíos se suma el ruido. La inteligencia artificial generativa se volvió conversación común. Está presente en artículos, conferencias, redes sociales, reportes, planes estratégicos, conversaciones de directorio y discusiones educativas. Ese volumen de información produce una dificultad adicional para quienes toman decisiones. Hay oportunidades claras, riesgos reales, exageraciones, promesas comerciales, evidencia parcial y casos de uso que no siempre se trasladan bien de una organización a otra. Decidir en este escenario exige separar señal de ruido con conocimiento, evidencia y experiencia práctica.
Tengo una convicción fuerte: solo podemos capturar el valor de la tecnología cuando entendemos genuinamente sus capacidades, límites y riesgos. La adopción efectiva de inteligencia artificial generativa requiere más que entusiasmo, acceso a herramientas o experimentación aislada. Requiere entender qué hacen bien estos sistemas, dónde fallan, qué tareas conviene delegar, qué tareas requieren supervisión humana, qué información puede compartirse y qué decisiones deben seguir bajo responsabilidad de las personas.
A nivel personal, esto implica desarrollar nuevas capacidades profesionales: saber preguntar mejor, evaluar respuestas, diseñar formas de trabajo, verificar resultados, elegir la herramienta adecuada para cada tarea, combinar recursos y mantener responsabilidad sobre el resultado final. La productividad depende de saber trabajar con inteligencia artificial, no solamente de usarla.
A nivel organizacional, implica definir reglas de uso, formar equipos, revisar procesos, medir impacto, cuidar la información sensible, gestionar costos y desarrollar capacidades internas. También implica entender qué parte del valor se captura usando herramientas disponibles y qué parte requiere conocimiento propio, adaptación al contexto y aprendizaje acumulado.
La adopción madura exige una combinación de exploración y disciplina. Explorar permite descubrir oportunidades. La disciplina permite convertir esas oportunidades en resultados sostenibles. Las organizaciones que adopten inteligencia artificial generativa solo como una moda tecnológica acumularán pruebas dispersas. Las que la entiendan como una capacidad estratégica podrán revisar cómo trabajan, cómo deciden, cómo aprenden y cómo entregan valor.
Esa agenda también define una responsabilidad educativa. Desde la Universidad ORT Uruguay, particularmente desde la Facultad de Ingeniería, los programas de Máster en Inteligencia Artificial y Máster en Big Data, junto con los cursos de Actualización Profesional en Inteligencia Artificial Generativa, contribuyen a formar profesionales capaces de capturar el valor de la tecnología desde conocimiento efectivo, criterio técnico y responsabilidad en la toma de decisiones. En un contexto de aceleración tecnológica, esa formación pasa a ser una capacidad profesional y organizacional.
La Universidad ORT Uruguay en el Summit IA Human Future 2026
El Summit IA Human Future 2026 se consolidó como uno de los principales espacios de reflexión sobre inteligencia artificial. Organizado por Cacique Group y liderado por Jerónimo Pino, contador público graduado de la Facultad de Administración y Ciencias Sociales de la Universidad ORT Uruguay, el encuentro analizó el impacto de la IA en el trabajo, la toma de decisiones y la creación de valor.
ORT acompaña la iniciativa desde su primera edición, con la participación de referentes como el Ing. Eduardo Mangarelli, decano de la Facultad de Ingeniería, y Enrique Topolansky, director del Centro de Innovación y Emprendimientos. En 2025, el Dr. Jorge Grünberg, rector de ORT, fue uno de los principales expositores y destacó el impacto de la inteligencia artificial en el futuro del trabajo.
En 2026, el panel "Decidir cuando nadie tiene todas las respuestas" contó con la participación de la Dra. Lorena Betancor, catedrática de Biotecnología de ORT y CEO de PROMETHENZ, quien subrayó que la incertidumbre es inherente al trabajo científico.