El ciclo Pilares IA se desarrolló en el Hilton Mendoza Hotel con foco en el avance de la inteligencia artificial aplicada a empresas, industria y logística, en un contexto de alta asistencia y expectativa por el impacto de estas tecnologías en los modelos productivos. El encuentro reunió a especialistas, compañías y referentes del ecosistema tecnológico para analizar cómo la IA está redefiniendo procesos y decisiones.
En ese marco participó Tomás Moyano Ojea (CTO & COO en Ticmas), quien expuso en el eje de IA aplicada a empresas sobre la transformación del trabajo, la redefinición del valor en las organizaciones y la necesidad de reconversión del talento en un escenario donde la tecnología avanza de forma exponencial.
La inteligencia artificial como transformación estructural del trabajo y del valor empresarial
Durante su intervención en el ciclo Pilares IA, Tomás Moyano Ojea abrió su exposición con una definición conceptual sobre el fenómeno tecnológico. “¿De qué hablamos cuando hablamos de IA?”, planteó, en un intento de encuadrar el debate desde su experiencia en sistemas y arquitectura tecnológica.
Desde esa base, explicó que la inteligencia artificial no debe entenderse como una herramienta aislada, sino como un cambio profundo en la forma en que se organizan las tareas dentro de las empresas. En su visión, el eje ya no está en la automatización puntual, sino en la redefinición del valor que aporta cada rol.
En ese sentido, sostuvo que el impacto de la IA no se traduce necesariamente en reemplazo de empleo, sino en transformación de funciones. “La IA no nos va a reemplazar, pero sí viene a cambiar la forma en la que hacemos tareas diarias donde realmente generamos valor”, afirmó durante su exposición.
El especialista remarcó que este cambio obliga a revisar qué actividades siguen teniendo sentido humano y cuáles pasan a ser asistidas o directamente optimizadas por sistemas inteligentes, en un proceso que ya está ocurriendo dentro de las organizaciones.
IA generativa, velocidad de cambio y el modelo del copiloto humano en las organizaciones
Uno de los ejes centrales de su exposición fue el impacto de la inteligencia artificial generativa y la velocidad con la que está transformando los entornos laborales. Moyano Ojea describió este proceso como una evolución que no es lineal, sino exponencial y constante.
En ese marco, advirtió que los criterios de valor dentro de las empresas cambian de forma acelerada. “Esto viene en una curva súper exponencial”, señaló, al referirse a cómo herramientas que hoy son estándar pueden volverse obsoletas en períodos muy cortos de tiempo.
A partir de ese diagnóstico, introdujo la idea de la IA como “copiloto” del trabajo humano. En su visión, la tecnología no reemplaza la decisión, sino que la potencia mediante el procesamiento de datos y la asistencia en tiempo real.
Ese modelo implica una convivencia entre criterio humano y sistemas inteligentes, donde la toma de decisiones se apoya en información más precisa, contextualizada y disponible de manera inmediata dentro de los procesos operativos.
Logística e Industria 4.0: automatización, datos y transformación de los procesos productivos
El eje de Logística e Industria 4.0 concentró una parte clave del ciclo Pilares IA, con foco en la aplicación de inteligencia artificial en la optimización de procesos industriales, la automatización de tareas y el uso intensivo de datos.
Los especialistas analizaron cómo la IA ya se integra en la operatoria diaria de sectores productivos, mejorando la trazabilidad, la planificación de rutas y la eficiencia en la gestión de recursos. La tecnología dejó de ser experimental para convertirse en parte del funcionamiento habitual de las empresas. En este contexto, se destacó que la transformación no es solo tecnológica, sino también organizacional. Las empresas que incorporan estas herramientas no solo automatizan procesos, sino que redefinen la forma en la que se toman decisiones.
El enfoque de Industria 4.0 aparece así como un punto de convergencia entre digitalización, análisis de datos y eficiencia operativa, con impacto directo en la competitividad de pymes y grandes compañías.
Empleo, reconversión del talento y nuevas habilidades en la era de la inteligencia artificial
En su exposición, Tomás Moyano Ojea abordó el impacto de la inteligencia artificial en el mercado laboral desde una perspectiva de transformación de roles. En su análisis, el desafío no es la desaparición del empleo, sino su reconversión.
“La IA no te va a reemplazar el trabajo, pero si no te subís a la ola, alguien que sí lo haga te va a reemplazar”, advirtió, al explicar cómo la adopción tecnológica redefine las condiciones de competitividad laboral en todos los sectores.
En ese sentido, planteó que las organizaciones deben enfocarse en el desarrollo de nuevas habilidades, especialmente aquellas vinculadas a la interpretación de datos, la toma de decisiones y la articulación entre tecnología y criterio humano. El especialista remarcó que este proceso ya está en marcha y que la adaptación no es opcional, sino parte estructural del nuevo entorno productivo.
Formación como infraestructura: reskilling, upskilling y cambio en la educación laboral
Moyano Ojea sostuvo que la formación dejó de ser un complemento para convertirse en un componente estructural de las empresas. “La formación como infraestructura clave de la industria es fundamental”, afirmó durante su exposición en el ciclo Pilares IA.
En su análisis, los procesos de reskilling y upskilling son fundamentales para acompañar la transformación tecnológica y sostener la competitividad en entornos donde las herramientas cambian de forma constante. También cuestionó la distancia entre la formación académica tradicional y las necesidades reales del mercado laboral, especialmente en relación con habilidades digitales, análisis de datos y uso de inteligencia artificial en entornos productivos.
En ese contexto, señaló que la capacitación ya no puede depender exclusivamente del sistema educativo, sino que debe integrarse directamente en la estrategia de las empresas como parte de su infraestructura operativa.