La ventaja ya no es tener más gente. Es saber usar mejor la IA.
Hace poco, en una operación de red, ocurrió lo típico.
Servicio degradado. Alertas. Reunión urgente.
Tres ingenieros senior revisando logs (registros técnicos de eventos del sistema). Horas cruzando información. Hipótesis que no cerraban.
Dos días después apareció el patrón real del problema.
Meses más tarde, ocurrió algo parecido.
Pero esta vez alguien escribió:
“Busca tendencias del error X en los últimos 30 días. Identifica si coincide con picos de tráfico. Revisa si otros servicios presentan patrón similar. Compáralo con incidentes anteriores.”
En minutos apareció una correlación clara.
No resolvió el problema automáticamente. Pero redujo drásticamente el espacio de búsqueda.
Eso cambia la conversación.
Lo que antes tomaba días hoy puede tomar horas.
Según datos publicados por GitHub, más del 45% del código en empresas que usan asistentes de IA ya incluye algún grado de generación automática.
McKinsey & Company estima que la IA generativa podría aportar entre 2.6 y 4.4 billones de dólares anuales en valor económico global, con fuerte impacto en desarrollo de software, marketing y operaciones.
Eso no significa que desaparecen los equipos.
Significa que cambia el tipo de trabajo.
Producción e incidentes (MTTR, explicado simple)
En operación, una de las preguntas más simples es: ¿cuánto te demoras en recuperarte después de un incidente?
Una métrica común es MTTR (Mean Time To Repair) — el tiempo promedio que tardas en restaurar el servicio.
Si tu MTTR es de 4 horas y lo reduces un 30%, pasas a 2,8 horas.
En telecom o TI corporativo eso implica:
- Menos penalizaciones por SLA (Service Level Agreement).
- Menos clientes afectados.
- Mejor reputación.
- Más margen operativo.
La IA no reemplaza al ingeniero senior.
Pero sí puede:
- Detectar patrones en millones de líneas de logs.
- Agrupar errores similares.
- Buscar correlaciones invisibles.
- Comparar incidentes históricos en segundos.
Eso libera tiempo para pensar mejor.
Y para management, eso es estratégico.
Desarrollo: menos líneas de código, más arquitectura
Hoy herramientas como:
- GitHub Copilot
- Cursor
- ChatGPT
- Claude
permiten generar código, pruebas (testing), documentación y refactorización.
Antes, un módulo mediano podía requerir 4 o 5 desarrolladores.
Hoy puedes avanzar con menos personas… si alguien sabe dividir el problema y controlar calidad.
No gana el que más código escribe. Gana el que:
- Diseña mejor la arquitectura.
- Orquesta agentes.
- Detecta incoherencias.
- Mantiene visión global.
No es automatización ciega.
Es automatización supervisada con criterio.
Pero no es magia
Adoptar IA no es solo usarla.
En producción real debes cumplir:
- GDPR (Reglamento General de Protección de Datos).
- Políticas internas de seguridad.
- Control de acceso.
- Gobernanza clara.
Según el World Economic Forum, la gobernanza de IA es uno de los mayores desafíos para las empresas que intentan escalar su adopción.
La IA acelera hipótesis.
Pero la responsabilidad sigue siendo humana.
Producto y marketing también cambian
Hoy puedes:
- Detectar riesgo de cancelación (churn).
- Simular escenarios de pricing.
- Analizar comportamiento en tiempo real.
- Optimizar campañas automáticamente.
Pero si todos usan las mismas herramientas, el diferencial vuelve a ser estrategia.
La IA estandariza ejecución. No estandariza visión.
Lo interesante es que esto no se limita a grandes corporaciones
El cambio no es solo para telecom, bancos o multinacionales.
También alcanza a las pymes.
En Chile, más del 98% de las empresas son pequeñas y medianas (según cifras del Ministerio de Economía). La mayoría opera con márgenes estrechos y con poca información estructurada.
Ahí es donde la IA empieza a cambiar el juego.
NeuraPRO: cuando la IA acelera lo que antes parecía imposible
Desarrollando NeuraPRO lo he vivido directamente.
La IA no diseñó el producto por mí.
No decidió qué métricas mostrar. No entendía que un productor agrícola necesita algo simple, claro y accionable.
Eso lo definí yo.
Pero gracias a herramientas como ChatGPT, GitHub Copilot y Cursor pude:
- Construir lógica financiera compleja más rápido.
- Iterar cálculos de margen.
- Refactorizar sin frenar el avance.
- Ajustar validaciones hasta que fueran sólidas.
Sin ser programador tradicional.
Hoy un cliente agrícola puede ver en segundos:
- Margen por venta.
- Margen operacional.
- Producto más rentable.
- Dónde está perdiendo dinero.
No porque la IA le esté respondiendo.
Sino porque la IA redujo la barrera para construir el sistema que hace esos cálculos posibles.
Eso es el verdadero cambio.
Y esto no se queda en una sola industria
Agricultura fue el punto de partida.
Pero la lógica es replicable.
En Chile existen miles de pequeños restaurantes, locales de comida y personas que venden colaciones a trabajadores todos los días.
Muchos operan durante años sin saber con precisión:
- Cuál es el margen real por plato.
- Qué receta realmente deja utilidad.
- Cuánto están perdiendo por mala estimación de costos o merma.
No por falta de esfuerzo.
Sino por falta de herramientas simples.
Lo mismo ocurre en minimarkets, ferreterías y comercio minorista.
Cada industria tiene su propia dinámica.
Hoy, con una arquitectura base sólida y el apoyo de IA en el desarrollo, es posible adaptar soluciones especializadas para cada sector con una velocidad que antes era impensable.
No se trata de hacer un software genérico.
Se trata de traducir la lógica de cada industria en claridad operativa.
Ahí es donde realmente empieza el cambio.
La parte humana
Trabajar con IA no es fácil.
Requiere:
- Paciencia.
- Iteración.
- Tolerancia a frustración.
- Pensamiento estructurado.
- Carácter.
Si no sabes formular bien el problema, no obtendrás buena respuesta.
La IA no reemplaza talento.
Lo amplifica.
Y también amplifica debilidades.
Conclusión
La IA no cambia quién trabaja más duro.
Cambia quién construye mejor.
El que logre:
- Reducir fricción.
- Diseñar sistemas claros.
- Traducir complejidad en decisiones simples.
- Adaptar tecnología a cada industria.
tendrá ventaja real.
No porque tenga más personas.
Sino porque entiende qué hacer con esta nueva capacidad antes que el resto.
Y eso, en cualquier industria, cambia el juego.
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