Congreso AI
Innovation Summit

Congreso AI Innovation Summit de la UP: avances de la Inteligencia artificial con los líderes de la región

Congreso AI Innovation Summit fue coorganizado por la Cámara de la Industria Argentina del Software (CESSI), Voolkia y Snoop Consulting, y contó con el apoyo institucional de la Cámara Argentina de Comercio Electrónico (CACE) y POLO IT

La Facultad de Ingeniería de la Universidad de Palermo (UP), junto con la Cámara de la Industria Argentina del Software (CESSI), Voolkia y Snoop Consulting, y con el apoyo institucional de la Cámara Argentina de Comercio Electrónico (CACE) y POLO IT, llevó adelante la primera edición del Congreso AI Innovation Summit, un encuentro que reunió a líderes del sector tecnológico de grandes empresas como Google, Globant, IBM, Microsoft, entre otras, emprendedores, profesionales, académicos y estudiantes para reflexionar sobre los avances en inteligencia artificial (IA), sus aplicaciones en el mundo real y los desafíos de su integración. Cabe destacar que muchos de sus expositores, que lideran diferentes ámbitos de la IA, son egresados de la Facultad de Ingeniería de la UP.

A lo largo de la jornada, este congreso convocó a una amplia audiencia interesada en explorar cómo la inteligencia artificial está transformando diversas industrias y generando nuevas oportunidades hacia el futuro.

Las temáticas clave que fueron abordadas estuvieron vinculadas a los negocios y la tecnología, el poder de la IA para redefinir modelos empresariales y casos de éxito concretos, con implementaciones reales y sus resultados. Paneles, integrados por referentes de empresas líderes como Google, Microsoft, IBM y Globant, compartieron sus perspectivas y últimas innovaciones en el ámbito de la inteligencia artificial. También se destacaron los avances en investigación y desarrollo, presentando los hallazgos más recientes y las tendencias emergentes en el campo.

En tanto, otro eje central fue la relación entre educación e inteligencia artificial, en donde participó el Ministerio de Capital Humano junto a otros expertos y líderes del sector, quienes aportaron una visión integral y actualizada sobre el presente de la IA en nuestro país. Sin duda, el Congreso demostró que la inteligencia artificial ya no es una promesa a futuro: es una realidad que está transformando todos los aspectos de nuestra sociedad.

Mirá los videos de los expertos en IA

---

Apertura institucional

Para dar inicio a la jornada, se comenzó con unas palabras de Alejandro Popovsky, decano de la Facultad de Ingeniería de la UP; Javier Rabuch, director de Ingeniería en Inteligencia Artificial UP; y egresado de la Maestría en Tecnología de la Información UP, Pablo Fiuza, presidente de CESSI; Valeria Ferreyra, directora ejecutiva de CACE; Marcelo Di Chena, presidente de POLO IT; y Rubén Minond, cofundador de Voolkia.

“Este congreso AI Innovation Summit es el primero de la serie anual que convoca a los protagonistas y referentes de la industria tecnológica y la investigación en IA. Como Facultad de Ingeniería tenemos no solo el desafío de formar los Ingenieros en Inteligencia Artificial que hacen avanzar esta tecnología en Argentina y en el mundo, sino también el de transformar las otras disciplinas de la ingeniería que están mejorando y multiplicando su productividad a través de la IA”, sostuvo el decano en su discurso de apertura, quien además destacó el papel clave de la universidad en la transformación tecnológica: “Tenemos la responsabilidad de protagonizar y empujar la transformación en la industria tecnológica nacional, que incorporando estas tecnologías tiene la oportunidad de acortar significativamente sus time-to-market, mejorar sus servicios, y crecer en productividad”.

Por su parte, Javier Rabuch subrayó: “En la Universidad de Palermo entendemos que la colaboración entre el ámbito académico y la industria es esencial para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades que la IA ofrece”, señaló, y a continuación compartió: “Es un honor darles la bienvenida a este congreso, un espacio que refleja nuestra convicción de que la inteligencia artificial es uno de los motores más transformadores de nuestra era”.

---

Soluciones de Negocio y Aplicabilidad de la IA: una mirada desde IBM, Shifta y Globant

En el panel "Soluciones de Negocio y Aplicabilidad de la IA", participaron referentes del sector tecnológico: Ignacio Chanes, Chief Technology Officer de IBM; Vanesa Cillo, CTO de Shifta, licenciada en Informática de la UP y miembro del directorio de Chicas en Tecnología; y Tomás Tecce, Subject Matter Expert en Globant. A lo largo del encuentro, compartieron cómo la inteligencia artificial está transformando los procesos en las organizaciones, y los desafíos que implica su adopción efectiva.

Desde IBM, Chanes explicó cómo la empresa está redefiniendo sus procesos internos, particularmente en Recursos Humanos y anticipó: “Lo que se viene es cómo explotar tu inteligencia artificial. En IBM le damos las herramientas a los clientes para que desarrollen sus datos y vemos ahí la potencialidad. La IA en IBM se aplicó en todo lo que es Recursos Humanos, se automatizó todo, se logró eficiencia cuantitativa”.

En su exposición, remarcó uno de los principales retos actuales: la aceleración de los ciclos tecnológicos. “El problema está en que los ciclos tecnológicos se han ido acortando muy fuerte. Lo que se generó fue una deuda tecnológica brutal”, señaló, y añadió: “El desafío es mayúsculo porque hay un tema de fragmentación. Además se volvió una deuda tecnológica base de la data y tenemos que abordarla”.

Chanes también hizo referencia al desplazamiento de las prioridades presupuestarias dentro de las organizaciones: “Básicamente el presupuesto de data se transformó en un presupuesto de cloud y el presupuesto de cloud se transformó en el de AI, si es que se transformó, se achicó o disminuyó. La monetización es realmente el problema. Tenemos que tener políticas que sean estructuralmente de mediano largo plazo en ciclos que son de seis meses. Y ese desafío también debemos abordar”.

Respecto del enfoque de IBM, afirmó: “El approach que estamos teniendo es abierto, en el sentido de usar cualquier modelo, ¿quieres usar el IBM? usalo, no es un tema de competencia, pero si lo vas a usar, usalo federado y que te une en el tiempo de tal manera, viendo el tema de los ciclos y que si sigue cambiando cuando te pregunten, 10 años atrás, ¿por qué hiciste una decisión de negocio? Tú puedes justificar”.

Y concluyó con una mirada humanista sobre la IA: “Las implementaciones son importantes, entender que el humano no se reemplaza. Pasamos de asistentes de la IA a agentes, este último es el que lo instrumentaliza, igual siempre vas a tener esta dinámica, es decir, a alguien que tiene que cuidar. Siempre vamos a necesitar una parte humana.”

Desde Shifta, Vanesa Cillo se refirió a la importancia de formar equipos con capacidad de adaptación: “Hoy en día es importante formar equipos que puedan aprender, evolucionar. En mi caso, valoro más la capacidad de aprender algo nuevo e implementarlo. Las habilidades que necesitamos son blandas, son las de evolución y aprendizaje”.

A su vez, alertó sobre los desafíos que enfrentan quienes trabajan en el desarrollo de productos tecnológicos: “El desafío más grande de quienes hacen producto es entender lo que hay del otro lado y no idealizar”. Y explicó: “A tu producto lo podés hacer realmente hermoso, pero uno tiene que entender que todo lo que le agregués tenés que pensar cómo va a ser adaptado, cómo es ese feature y cómo va a ser alimentado”.

En cuanto a la ética, señaló: “Hoy un tema que nos atraviesa a todos es la ética y el compliance. ¿Hasta dónde podemos llegar? Son decisiones que hay todo un equipo de cumplimiento y legal que no está preparado para tomar en un período corto de tiempo”.

Para Cillo, el foco no está únicamente en la tecnología: “El desarrollo de la capacidad de productos no es el desafío más grande. Es el desafío que la inteligencia artificial se acorta hoy en día. El desafío está en otros lados, no en el producto y en todo lo que vos podés hacer con ese producto”.

Tomás Tecce, por su parte, compartió su recorrido profesional desde la academia a la industria tecnológica y resaltó el valor del pensamiento científico y la curiosidad constante: “Es importante mirar qué es lo que está pasando, aprender qué es lo que enseñan los clientes, cómo se mueve este mundo. Ese bagaje científico sirve para atacar los problemas de una manera científica. La única forma que sabemos hacer una inteligencia artificial es exponerla a datos masivos”.

Tecce también enfatizó el rol de las habilidades blandas: “Parte importante es el tema de los soft skills, el aprender a mover, a aprovechar y salir del cubo y salirte del mundo. Y no necesariamente necesitás un doctorado en física para hacer eso. La verdad es que si vos tenés una mente abierta, que la cultivaste leyendo mucho, probando, haciéndote preguntas, estudiando, puede ser esencial”.

Respecto al trabajo de Globant, comentó: “Tenemos nuestra propia Enterprise AI, y activamente estamos estimulando que toda la compañía la utilice. Buscamos que cada empleado deslice la herramienta y la marque a su grupo de trabajo. Cada compañía tendrá acceso a distintas herramientas y se organizará en distintos grupos”.

A modo de cierre, compartió una observación sobre el potencial de la IA como catalizador creativo: “La IA acelera algunas cosas, pero hay otras donde todavía tenés que involucrarte más. Sin embargo, podés aprovecharla para encontrar soluciones. La IA tiene mucho esto de salir de lo que los escritores conocen como el pánico o la página en blanco”.

---

Qué hacen las empresas líderes en IA

Uno de los paneles destacados del Congreso fue “¿Qué están haciendo y qué harán los gigantes de la industria del software en IA?”, que reunió a referentes de Google y Microsoft, dos compañías líderes en el desarrollo de inteligencia artificial a nivel global.

Carolina Golia, Enterprise Architect en Google, abrió el diálogo destacando las principales tendencias que marcarán el uso de la IA en el corto plazo: “En este año, lo que se espera usar concretamente en inteligencia artificial tiene que ver con lo que es el multimodo, todas las capacidades de diversas formas que nosotros mantenemos en el día a día como seres humanos; el componente agéntico, la capacidad de interactuar entre diferentes agentes especializados; el flujo de la IA basado en la experiencia del cliente; la búsqueda asistida, porque la información está dispersa; y la seguridad, clave en poder detectar y mitigar rápidamente cualquier riesgo”.

En ese sentido, Golia subrayó que una de las aristas más críticas es la confiabilidad de los modelos: “Es fundamental asegurar que ese recurso sea válido, genuino, que no empiece a interferir ni a tomar información maliciosa como si fuera válida”. Google, explicó, trabaja estas problemáticas desde múltiples abordajes. Uno de ellos es Asian Space, una suite que permite integrar datos provenientes de múltiples fuentes, como un CRM o una base de conocimiento de procesos internos y de recursos humanos. “Además, dentro de los perímetros seguros de una organización, existen herramientas como la Virtual Private Cloud y los Service Controls, que garantizan que los recursos no sean accedidos ni siquiera por otros servicios internos”, agregó.

Desde Microsoft, Martín Sciarrillo, director de Data & AI para Hispanic South America, explicó cómo la compañía está incorporando la inteligencia artificial de manera estructural en sus plataformas más utilizadas: “Microsoft hizo algunos anuncios, primero modificaciones y adaptaciones a Windows, al sistema operativo por excelencia, adoptado a escala planetaria, para poder empezar a hablar con los agent to agent de la industria y hablar en el mismo lenguaje, logrando una mayor integración del sistema operativo con la información generada por la inteligencia artificial”.

Respecto a la evolución del ecosistema, Sciarrillo sostuvo: “La tecnología se está comoditizando. La IA, los modelos, tienen sus diferencias, su valor agregado, su espacio de especialización, pero la tendencia es que los modelos se conviertan en commodities”. Además, resaltó un cambio relevante: “Desde la definición de estándares, está pasando algo muy interesante: muchas empresas desarrollan modelos, las grandes tecnológicas proveen el poder de cómputo, y en el medio hay una falta de comunicación que, de a poco, empieza a corregirse con la definición de estándares fuertes y su adopción”.

Golia también puso el foco en la eficiencia y velocidad como ejes centrales en la evolución de la IA: “Los modelos siguen creciendo, pero lo que hace la inteligencia artificial es tratar de razonar problemas complejos de forma más eficiente en el uso de recursos y en asertividad. Y luego viene el ‘flash’, que permite dar respuestas mucho más rápidas ante problemas también más complejos”.

Finalmente, ambos coincidieron en que el valor humano sigue siendo fundamental en esta nueva era tecnológica. “Somos claves para estos avances, y creo que lo que sí podemos hacer son preguntas inteligentes. Cuanto más inteligentes sean las preguntas, mayor será el provecho que saquemos. Hay que ser amigo de la tecnología, en particular de la IA, para maximizar y potenciar”, reflexionó Golia. Sciarrillo, en la misma línea, concluyó: “Es importante entender en qué momento estamos y qué es lo que está pasando para poder tratar de predecir con mayor certeza lo que puede llegar a ocurrir”.

---

IA en la industria, la educación y la salud

En el panel “Caso Negocio Hub IA - Seguro Inteligente: Aplicaciones Reales de IA en la Industria”, Hernán Merlino, doctor en Informática, profesor de la Facultad de Ingeniería UP y Research Scientist Director en Voolkia, compartió una reflexión que puso en perspectiva histórica el desarrollo de esta tecnología: “La inteligencia artificial no es nueva, es lo más viejo de todo. Lo que pasa es que nos olvidamos de ella. Entre los años 70 y principios de los 2000, debido a las limitaciones en la capacidad de procesamiento, nos enfocamos en otras tecnologías. Pero la IA está con nosotros desde los albores”.

Durante su presentación, Merlino explicó cómo la IA ha evolucionado y cómo su implementación se acelera día a día. Además, abordó su impacto en la transformación educativa y presentó herramientas concretas en distintos ámbitos: desde la programación asistida con GitHub Copilot y ChatGPT, hasta plataformas para investigación como Elicit o Semantic Scholar, y recursos creativos que estimulan la innovación.

A continuación, Gustavo Riesgo, director del Equipo de Educación e Inteligencia Artificial del Ministerio de Capital Humano de la Nación y socio fundador de Inamika, habló sobre el impacto cultural y cognitivo de la IA, y alertó sobre un fenómeno al que denominó sedentarismo cognitivo: “Nos preocupa que, al acelerar procesos y delegar tareas de forma permanente, caigamos en una especie de pereza creativa. Para quienes escribimos, es fundamental comenzar con la hoja en blanco. Ese momento de pensar cómo puedo hacer lo que la herramienta me sugiere es clave”.

Riesgo también subrayó la importancia de reconocer la autoría de quienes producen conocimiento: “Estamos entrenando modelos con la producción de personas que merecen reconocimiento. Y cuando usamos estos productos finales, debemos evitar despojarnos de su autoría”. Y definió esta etapa como una “revolución expansiva” que alcanza todos los ámbitos y que, si bien ofrece enormes beneficios, también exige atención y responsabilidad.

En el panel ¿Qué nos depara la IA en 2025? Claves para entender el futuro inmediato, Gustavo Guaragna, CEO en Snoop Consulting, compartió su visión sobre los desafíos y oportunidades que plantea el desarrollo de software impulsado por inteligencia artificial. “Uno de los problemas más grandes que hay a la hora de hacer software es entender al usuario”, afirmó. Guaragna destacó especialmente el potencial de los modelos flash, capaces de correr localmente y ofrecer respuestas instantáneas, como uno de los avances más prometedores del último tiempo. Y concluyó con una frase inspiradora: “La mejor manera de predecir el futuro es construirlo”.

Desde una mirada científica, Manuela Gabriel (PhD en Física), AI Scientist en Mercap y Data Scientist for Life Sciences en Globant, compartió los desafíos de trabajar con IA y la necesidad de tender puentes entre lo técnico y lo humano: “Uno de los mayores aprendizajes fue saber comunicar lo técnico a personas no técnicas. El cliente no quiere detalles complejos, quiere saber si algo se puede hacer o no. Comunicar bien es clave”.

También planteó los desafíos profesionales que impone la dinámica de la IA: “Uno de los grandes retos es mantenerse actualizado con la IA: elegir una tecnología, una plataforma, un modelo. En lo técnico, no hay que dejar de formarse nunca. Es clave trabajar con gente que sepa más que uno, experimentar con IA, saber un poco de todo pero especializarse en algo. Ser accesible, estar disponible, recibir feedback, saber trabajar en equipo y no tener miedo a exponerse”.

---

Trabajos de investigación de egresados y alumnos de la UP

Por su parte, Félix Cuello, Senior Software Engineer en ParentSquare y egresado de la Licenciatura en Informática de la UP, presentó su investigación sobre IA aplicada a la salud: “Aprendizaje Automático para comprender el movimiento humano”, donde incorpora machine learning aplicada a la biomecánica. Félix es investigador del Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad de Palermo, donde se trabaja en este proyecto junto a Puede University de Estados Unidos. Específicamente se trabaja sobre Exoesqueletos, una estructura robótica que se lleva sobre el cuerpo para mejorar la movilidad y fuerza.

“La idea inicial fue cuando vimos un problema: la necesidad de hacer exoesqueletos para ayudar a caminar a las personas con movilidad reducida. Los esqueletos son maneras esencialmente de permitir a las personas realizar actividades que de otra forma no podrían realizar. Nosotros tratamos de ayudar a caminar a personas de movilidad reducida, para que las personas vuelvan a ser autónomas”, explicó Cuello. 

Sobre la base técnica del proyecto, Cuello detalló: “Caminar es un proceso biomecánicamente complejo. Para iniciar el proyecto usamos modelos pre-entrenados y redes neuronales propias, desde cero. Los resultados son alentadores y las conclusiones del trabajo muy buenas. El paper está en proceso y será publicado en breve”. Además, detalló: “El principal problema al comenzar con machine learning suele ser la calidad de los datos. En este caso, tuvimos suerte: los datos analizados eran buenos, sin huecos ni anomalías, estaban todos. Sin embargo, había otras cosas para hacer, por ejemplo, pasarle un filtro para poder suavizar la curva porque nosotros queríamos determinar el porcentaje de marcha, a partir de un solo ángulo porque los exoesqueletos pueden ser complejos pero cuanto más sencillo, es más barato de producir, cuanto menos datos determinemos, será más económico y más fácil de exportar”.

También los estudiantes de la carrera de Inteligencia Artificial de la Universidad de Palermo: Tadeo Donegana Braunschweig, Lautaro Barceló y Tadeo Wassner Penko, presentaron su proyecto de investigación: “Vamos a hablar de DECUBO, un proyecto de investigación que hicimos en la materia Procesamiento del Lenguaje Natural de la Universidad de Palermo. Nos preguntamos si los LLM (grandes modelos de lenguaje) entienden nuestro idioma, el español que hablamos en Argentina. Entonces, desarrollamos el primer benchmark en español rioplatense para evaluar modelos de lenguaje”, explicaron.

“Para nuestra investigación trabajamos en colaboración con la Dirección Provincial de la promoción de la lectura, que nos dio acceso a muchos textos que usamos para generar el corpus necesario para desarrollar el benchmark. Lo que hicimos entonces fue seleccionar 21 textos literarios diversos, de diferentes géneros y autores, desde ensayos, textos literarios de Borges o el Martin Fierro. Y formulamos 68 preguntas y opciones múltiples similares al benchmark oficial que tomamos de referencia, pero en nuestro idioma. Además, introducimos sesgos para ver si nuestro modelo podría detectarlo. Queríamos saber si los modelos nos entendían”, explicaron mientras mostraron muchos de los textos que se utilizaron para abordar la investigación. 

“Pudimos demostrar que el rendimiento de los modelos depende del idioma y de la complejidad del lenguaje. Para mejorar su comprensión, es clave trabajar con más datos y afinarlos en función de las particularidades lingüísticas”, concluyeron los estudiantes. 

Por otro lado, se presentó el caso “Calidad Conversacional” a cargo de Héctor Ferraro, director de Backend & Cognitive en Snoop Consulting, quien compartió su experiencia en el desarrollo de asistentes conversacionales: “Hay una fricción con los sistemas en general, qué tal si nos preguntamos si pudiéramos hacerlo con lenguaje natural. Hace unos años, nos hicimos esta pregunta en Snoop, junto con la aparición de los motores conversacionales. Así fue que nació nuestro asistente conversacional”.

---

IA: el futuro inmediato

En la recta final del Congreso, se presentaron múltiples casos y reflexiones, de la mano de exposiciones como “Gestión documental aumentada” con Franco Boette, CEO de C&S Informática y vicepresidente de Polo IT Buenos Aires; “Modelo Basado en Agentes para la Competencia y el Cómputo Óptimo” con Sergio Gevatschnaider, profesor de la Facultad de Ingeniería UP y Senior Data Scientist en SG data consulting; “IA y la Computación Cuántica” con Facundo Caram, profesor adjunto de la Facultad de Ingeniería (UBA); y “ChatWithYourData: Reformulando el vínculo entre el analista y los datos” con Ernesto Mislej, Co-founder & Chief Data Scientist, 7 Puentes.

Finalmente, Javier Rabuch, director de Ingeniería en Inteligencia Artificial de la Universidad de Palermo, tomó la palabra para hacer un cierre del evento: “Quiero expresarles mi más profundo agradecimiento por habernos acompañado durante todo el Congreso. Hemos compartido ideas, experiencias, casos de éxito, que nos confirman la relevancia e impacto de la inteligencia artificial en la actualidad. La participación de empresas líderes como Google, Globant, Microsoft, IBM, entre muchas más referentes del ámbito académico y empresarial, contribuyeron a reforzar lo que hemos señalado en la apertura: un vínculo esencial entre la industria y la Universidad, un eje fundamental en nuestro compromiso con la innovación tecnológica”, comentó.

En tanto, a modo de agradecimiento expresó: “Quiero finalizar agradeciendo nuevamente a todas las instituciones y a todas las personas que lo hicieron posible. Especialmente a los participantes, cuyo entusiasmo y dedicación han sido esenciales para el éxito de este evento. Esperamos encontrarnos nuevamente en la próxima edición de este Congreso para continuar impulsando el desarrollo de la inteligencia artificial en nuestro país. ¡Muchas gracias a todos!