Mientras 20 ejecutivos de grandes compañías de Sudamérica debatieron en el Llao Llao cómo llevar la inteligencia artificial a proyectos concretos, empresas como AMI Labs y World Labs mantienen en secreto sus próximos productos. La carrera por la IA entra en una etapa donde la ejecución y el conocimiento estratégico son cada vez más importantes.
La pregunta que comienza a dominar las conversaciones entre los grandes ejecutivos de la región ya no es solamente qué puede hacer la inteligencia artificial. El interrogante es mucho más concreto: qué soluciones basadas en IA están funcionando realmente dentro de las empresas, cómo se implementan y dónde están generando retorno.
Esa fue una de las cuestiones centrales de una reunión privada realizada durante agosto en el Hotel Llao Llao, en Bariloche, que reunió a 20 CEOs, C-levels y VPs de compañías vinculadas a las industrias fintech, retail y plataformas de Sudamérica.
El encuentro fue organizado por Conexa y Muttdata, dos compañías de origen argentino con presencia en América Latina y Estados Unidos, e impulsado por AWS. La agenda combinó una mesa redonda ejecutiva con actividades de esquí en el Cerro Catedral, en un formato pensado para favorecer conversaciones privadas entre empresarios y responsables de tecnología.
Más allá del escenario y del carácter exclusivo de la reunión, el encuentro expuso una de las principales dificultades de la actual etapa de adopción de IA: pasar de la experimentación a sistemas que puedan integrarse con los procesos reales de una compañía.
De la IA generativa a los agentes
Uno de los ejes centrales fue la IA agéntica: cómo funciona, cómo implementarla correctamente y cómo conectarla con los sistemas existentes mediante APIs y MCP.
La discusión llevó rápidamente hacia un componente menos visible pero fundamental para que los agentes funcionen: las denominadas data foundations, los cimientos de datos necesarios para construir sistemas productivos, seguros y gobernados.
Los ejecutivos compartieron experiencias sobre cómo construyeron sus bases de datos, cómo integraron diferentes ecosistemas y cuáles fueron los obstáculos que encontraron. También se analizaron los casos en los que la implementación no funcionó como estaba previsto y cuáles fueron las causas.
Para Muttdata, especializada en soluciones de datos e inteligencia artificial para grandes corporaciones, este intercambio tenía un valor particular. La compañía recibió recientemente una ronda de inversión de Databricks y de firmas estadounidenses de capital de riesgo.
“Estamos acostumbrados a escuchar los desafíos de las grandes empresas al aplicar IA. Sabemos que los C-levels están presionados para implementar IA, es nuestro día a día. Pero lo interesante de esta oportunidad fue poder charlar en un ambiente distendido y que, más allá de compartir nuestra experiencia en la materia, se creó un espacio de colaboración entre colegas”, señaló Mateo de Monasterio, CRO y cofundador de Muttdata.
Por su parte, Conexa, partner tecnológico especializado en integraciones y desarrollo de productos a medida, aportó su experiencia en infraestructura tecnológica. Su Unified API, potenciada por IA, conecta más de 250 APIs, puede reducir costos hasta un 70% y acelerar el time-to-market hasta tres veces, según la compañía.
AWS también participó como promotor del encuentro a través de Juan Pablo Mongini, líder de especialistas de IA para la región del sur de Latinoamérica.
La conversación incluyó además una dimensión ética: los límites de la inteligencia artificial, sus posibles horizontes y los guardrails necesarios para proteger la información de personas y empresas.
“La Inteligencia Artificial nos está permitiendo agilizar integraciones complejas y desarrollar productos tech con una eficiencia inédita. Nuestro verdadero diferencial es el entendimiento del negocio de nuestros clientes; nunca fuimos un proveedor, somos un aliado estratégico a largo plazo”, afirmó James Daintree, CEO y fundador de Conexa.
Daintree agregó que el encuentro permitió reunir a 20 CEOs y VPs de la región junto con referentes de AWS para “salir del ruido diario y bajar a la tierra proyectos concretos que realmente aceleren su crecimiento”.
Mientras las empresas implementan IA, los laboratorios esconden su próxima jugada
El contraste aparece al mirar hacia la frontera tecnológica de la inteligencia artificial.
Un artículo de TechCrunch publicado el 20 de septiembre describe el creciente secretismo alrededor de los denominados world models, sistemas orientados a desarrollar una representación espacial del mundo que podría tener aplicaciones en robótica, videojuegos, generación de entornos interactivos, CGI y conducción autónoma.
Dos de las compañías más importantes en este campo son AMI Labs, fundada alrededor del trabajo de Yann LeCun, y World Labs, de Fei-Fei Li. Ambas acumularon financiación y atención de la industria, pero todavía mantienen buena parte de sus planes comerciales bajo reserva.
Michael Rabbat, cofundador de AMI Labs y vicepresidente de World Models de la compañía, fue consultado sobre qué está construyendo exactamente la empresa. Su respuesta fue: “Hablaremos de ello cuando estemos preparados para hablar de ello”.
En un intercambio posterior por correo electrónico, fue algo más específico: “Todavía estamos en una fase de investigación y construcción, por lo que no estamos hablando públicamente sobre ningún plan de producto o cronograma”.
El secretismo incluso alcanza a los proveedores de datos. Alex de Vigan, CEO de Physicl, una compañía que suministra datos para empresas de world models, explicó que sabe que sus datos están siendo utilizados, pero no conoce exactamente qué están construyendo sus clientes.
“Desearía que nos contaran más. Podríamos construir datos más útiles si supiéramos en qué están trabajando”, afirmó.
La razón es estratégica. Los world models pueden aplicarse a múltiples mercados y, mientras las empresas todavía están explorando sus posibilidades, revelar demasiado pronto un producto puede facilitar que competidores entren en el mismo espacio.
El resultado es una paradoja para la industria: mientras los grandes usuarios de IA necesitan compartir experiencias para descubrir cómo implementar agentes, datos y sistemas de gobernanza, las compañías que buscan desarrollar la próxima generación de tecnología tienen incentivos para compartir lo menos posible.
En el Llao Llao, la discusión estuvo puesta en cómo transformar la IA disponible hoy en resultados concretos. En Silicon Valley, parte de la competencia está en determinar qué será posible hacer con la IA de mañana sin revelar todavía cuál será el producto.