Una jornada realizada el 20 de octubre en la Bolsa de Comercio de Mendoza abordó la falta de responsables, la integración tecnológica, la gobernanza y la capacitación como cuestiones centrales para las empresas.
La inteligencia artificial ya es utilizada por muchos trabajadores, aunque su incorporación a los procesos formales de las empresas avanza a un ritmo diferente. En la jornada “IA en la agenda de RRHH 2027”, especialistas analizaron cómo trasladar el uso experimental de estas herramientas hacia procesos corporativos vinculados con los objetivos del negocio.
El encuentro fue organizado por Mandü by Visma, el Instituto Universitario de Ciencias Empresariales y Bench Club, y reunió a referentes de gestión de personas y tecnología en la Bolsa de Comercio de Mendoza. Claudia Vázquez, CEO y fundadora de InnovaRH Latam; Juan Chessa, responsable de Talent Acquisition y embajador de IA de Visma; y Alejo Cardoso, director del Laboratorio de Inteligencia Artificial del Polo TIC Mendoza, expusieron sobre implementación, límites de los modelos generativos, gobernanza, datos y agentes.
Según los datos presentados por Vázquez, el 94,2% de los líderes de Recursos Humanos utiliza inteligencia artificial, pero el 71,2% la incorporó a algún proceso formal del área. La especialista identificó como obstáculos la falta de responsables, indicadores y proyectos definidos, además de la desconexión entre las plataformas y los sistemas corporativos. También señaló que cerca del 22% avanza sin tener claro qué herramienta comprar o implementar, quién utiliza las licencias o los tokens y cómo aprovecharlos.
Para Vázquez, cada aplicación debería responder a un objetivo concreto, contar con responsables y ser evaluada mediante métricas. La capacitación, planteó, puede organizarse en cápsulas breves y prácticas orientadas a resolver problemas reales. En paralelo, la evolución desde el uso de prompts hacia agentes capaces de ejecutar tareas exige definir roles, objetivos, contexto, memoria y mecanismos de revisión. El propósito es conformar equipos híbridos, con responsabilidades diferenciadas y supervisión humana.
Chessa advirtió que los modelos generativos producen respuestas probabilísticas y pueden ofrecer resultados distintos ante una misma consulta, además de reflejar sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. Por eso, sostuvo que la gobernanza debe incluir seguimiento, colaboración entre áreas y ajustes continuos. Cardoso recomendó desarrollar proyectos pequeños y especializados, ordenar y actualizar las fuentes documentales y evitar el exceso de contexto, que puede reducir la confiabilidad y aumentar el consumo de tokens.
Durante la jornada también se presentó el caso de Global Solutions, que integró un CRM, métricas y agentes de inteligencia artificial para analizar y auditar llamadas. Según el ejemplo expuesto, el sistema identifica los 20 prospectos más prometedores de cada 100 contactos y los deriva a trabajadores; la empresa informó que convierte en ventas el 50% de esos prospectos. El modelo asigna a la tecnología las tareas de contacto, análisis y clasificación, mientras las personas se concentran en las oportunidades con mayor potencial.