La IA es el presente: las lecciones clave de la Henry AI Conference que redefinen el futuro del trabajo

La Henry AI Conference reunió a líderes de Mercado Libre, Santander y Ualá para llevar la IA de. Descubre los insights sobre creación de agentes inteligentes, los nuevos procesos de automatización en las grandes corporaciones y cómo la IA potencia el talento humano.

El punto de inflexión: La IA ya no es una buzzword, es el motor de la economía

La conversación sobre Inteligencia Artificial en Latinoamérica ha llegado a un punto de inflexión. Durante años, fue una promesa de Silicon Valley; hoy, es la fuerza motriz que está transformando cada proceso de negocio.

Para ordenar el debate, Henry convocó a los principales referentes de la región —líderes de empresas como MercadoLibre, Santander, Ualá, Rappi y PwC— en la Henry AI Conference. ¿El objetivo? Ir más allá de la estrategia y enfocarnos en la aplicación práctica, transformadora con impacto real en el trabajo a nivel procesos y cultura de equipo.

Este evento, conducido por Federico Hernández, Co-founder de Henry, fue la prueba de que la discusión ya no es sobre si debemos adoptar la IA, sino sobre cómo el talento humano se combina con esta tecnología para crear valor. La conclusión es unánime: la IA no reemplaza a las personas, las potencia.

Como mencionó Daniel Rabinovich (COO de Mercado Libre) en la apertura, la IA debe verse como el motor de combustión que impulsará la mejora de todos, y no como una fuerza disruptiva. Además, remarcó que, en un futuro previsible, la convivencia entre la IA y el talento humano será la clave: "Es muy probable que por un buen rato la combinación de Ia IA y los humanos sigan conviviendo.

Siendo un buen humano con una buena herramienta, vamos a poder hacer grandes cosas". Aquí compartimos un recap de las principales temáticas, las frases que marcaron la conferencia y las claves para que los profesionales de Henry lideren esta revolución.

"Mi mejor consejo es que tengamos cuidado con la narrativa de que hoy todo es fácil con AI, de hecho es muy difícil. La IA democratiza el conocimiento, por lo que hace que haya aún más competencia. En este contexto, es más probable que ganen los buenos, y para ser buenos, es importante trabajar", Daniel Rabinovich (COO de Mercado Libre)

AI Adoption: El único desafío complejo es no actuar

El panel de expertos sobre AI Adoption en las compañías dejó claro que la inercia es el mayor riesgo en esta nueva era.

Con la participación de Mayra Sciarrillo (CPO, Ualá), Fernando Turri (EVP Technology & Ops, Santander) y Roberto Cruz (Socio Líder de IA e Innovación Digital, PwC), se exploraron las claves para superar las barreras de adopción y transformar procesos de negocio con IA.

La primera gran conclusión fue el costo de la inacción, un riesgo innecesario en la actualidad. Fernando Turri fue enfático al señalar la democratización de esta tecnología, que empieza a estar disponible para todas las compañías. Su mensaje a la audiencia fue directo: “No te puedes dar el lujo de no hacer. El único desafío complejo es no hacer.”

Sin embargo, adoptar la IA no es un tema solo de tecnología, sino de cultura. Mayra Sciarrillo explicó que la adopción en las compañías ya es algo natural y el verdadero reto es transformar la organización para absorber su valor. Para lograr una implementación efectiva, afirmó que hay que crear una cultura de AI, no un equipo de AI. La clave está en el talento que muestra una "mirada curiosa" y que logra identificar los problemas que hoy le cuesta resolver a la compañía.

Este enfoque estratégico fue complementado por Roberto Cruz, quien recordó que la tecnología debe tener un propósito claro: antes de cualquier implementación, “lo más importante es el sentido de negocio, hay que entender el por qué y cómo usarlo”, asegurando que la tecnología se combine con la calidad del objetivo y el rol estratégico de las personas en la nueva estructura.

Esta visión estratégica nos lleva directamente a la siguiente pregunta: ¿cuál es la herramienta tecnológica más avanzada para ejecutar esta adopción con impacto real? La respuesta está en los agentes inteligentes, sistemas que van un paso más allá de la simple automatización, tomando decisiones por sí mismos.

"El entrenamiento es clave, pero si no hay una mirada curiosa del otro lado, el entrenamiento queda en nada", Mayra Sciarrillo (CPO, Ualá)

La revolución de los agentes: No qué decir, sino cómo pensar

Una de las charlas más esperadas fue la masterclass sobre cómo crear agentes inteligentes, donde Alexander Vicondoa (AI Software Director, Mercado Libre) demostró cómo estas entidades inteligentes ya están tomando decisiones autónomas. Su enfoque se centró en mostrar cómo las empresas están utilizando agentes inteligentes para optimizar procesos, reducir costos y liberar a los equipos de tareas repetitivas, mejorando la experiencia del cliente.

Vicondoa estableció la diferencia fundamental: a diferencia de un chatbot o una automatización basada en un flujo fijo, un Agente de IA es una entidad inteligente que persigue objetivos, utiliza herramientas y ejecuta acciones con autonomía. Para lograr esto, los agentes operan en un entorno dinámico, basándose en un ciclo continuo de tres funciones: percibir (entender el contexto), razonar (decidir con propósito) e intervenir (actuar).

El valor estratégico para la construcción de estos agentes ya no reside en el código, sino en el diseño cognitivo. Vicondoa resaltó que la Ingeniería de Prompts es la clave, denominándose como la "identidad cognitiva" del agente, pues define su lógica de pensamiento y no solo su respuesta. Este proceso se complementa con la Context Engineering, que es la selección precisa de la información, las herramientas y las reglas que se le presentan al modelo para que el agente comprenda el caso de uso y optimice su toma de decisiones.

La capacidad de estos agentes para razonar y tomar decisiones es tan robusta como la información de la que disponen. Después de todo, si el prompt define su identidad, la calidad del dato define su inteligencia.

Data + AI: No hay futuro sin cimientos sólidos en datos

La Inteligencia Artificial solo puede desplegar su verdadero potencial cuando se apoya en una base de datos sólida y bien diseñada. Por ello, el panel Data + AI, moderado por Michelle Shocron, puso el foco en la Ingeniería de Datos como el pilar de la innovación, con la participación de Facundo Díaz (Founder & President, Q99), Camila Manera (Manager Data & AI, Naranja X) y Francisco Gómez (Sr. Director de Growth, Rappi).

La conversación comenzó abordando el estado actual de la data en las compañías. Facundo Díaz fue contundente al señalar una oportunidad de innovación no aprovechada. Explicó que gran parte del problema actual radica en que el 78% de la data de las compañías es no estructurada. Según su visión, el software tradicional murió y la urgencia es dejar atrás la idea de que los datos se organizan únicamente en datasets. Para Díaz, ser Data Driven o AI first sin una base sólida es "poner el carro delante del caballo"; la verdadera meta debe ser que cada decisión de negocio esté conectada a un dato, creando un ecosistema interconectado y orgánico dentro de la empresa.

Esta necesidad de transformar la base de datos impacta directamente en los equipos y la estructura. Francisco Gómez destacó cómo en el sector “se están desdibujando algunas fronteras entre quién es técnico y quién es negocio,” forzando la creación de perfiles más estratégicos.

"Tenemos que darle el poder a las personas para que cualquiera pueda hacer autoservicio con una descentralización consciente y evolutiva", Camila Manera (Manager Data & AI, Naranja X)

Complementando esta visión de redefinición de roles, Camila Manera argumentó que el modelo tradicional, donde Data e IA operaban como un equipo cliente-proveedor que respondía a la demanda, es obsoleto. Enfatizó que la clave para escalar el valor reside en la descentralización consciente de la data para empoderar a la organización. La transformación implica “darle el poder a las personas para que cualquiera pueda hacer autoservicio con una descentralización consciente y evolutiva,” entendiendo que ser Data Driven y AI first requiere trabajar con una visión a largo plazo.

Este nuevo panorama, donde los datos son clave y los roles se vuelven más híbridos, tiene un impacto directo en el valor del trabajo humano. Si la IA y el buen dato son la nueva infraestructura, el siguiente debate es: ¿cómo se transforma el modelo económico y profesional? Santi Bibiloni nos dio la respuesta enfocada en los servicios.

"No tiene sentido hablar de IA y quantum si no partimos por los datos. Seguimos trabajando los datos de manera obsoleta. Hay una oportunidad de innovación enorme", Facundo Díaz (Founder & President, Q99)

Servicios profesionales: El valor del tiempo en la era de la automatización

Santi Bibiloni (Founder, COR) exploró el futuro de las agencias y consultoras en su Masterclass, abordando la nueva lógica del trabajo (híbrido: humanos + IA).

El principal cambio de paradigma es económico: Bibiloni desafió la métrica tradicional de horas invertidas al plantear, cuando las tareas se automatizan, "¿cuál es el valor del tiempo? Y si ahora el tiempo no es el principal costo, ¿qué define un presupuesto?".

Para responder a esto, introdujo el concepto de Rentabilidad 3.0, donde el profit se basa en la eficiencia y los resultados rápidos, y no solo en el tiempo. Esta eficiencia es posible gracias a que la IA actúa como un "espejo creativo", un refuerzo que potencia las habilidades humanas y permite generar escala sin sacrificar calidad.

Este modelo dicta una reasignación de recursos estratégica: el tiempo de un perfil Senior ahora se dedica a la estrategia y a la toma de decisiones, mientras que el tiempo de un Junior se enfoca en optimizar los resultados que genera la IA. Bibiloni concluyó que la verdadera ventaja competitiva en esta era no es poseer más agentes, sino "tener la infraestructura para operarlos de manera rentable, escalable y gobernada", enfatizando en que el desafío más profundo no es tecnológico, es cultural y operativo.

Ciberseguridad: La trazabilidad de los datos en un entorno hostil

Finalmente, en una entrevista moderada por Ezequiel Prieto (CTO en Henry), Sebastián Strainieri (Founder & CEO, VU Security) abordó el tema crítico de la Ciberseguridad: cómo garantizar datos y entornos seguros en la era de la IA. Strainieri enfatizó que la fidelidad y la precisión de los datos son innegociables en sectores críticos como finanzas, salud y banca, donde la IA se utiliza para la toma de decisiones, como las autorizaciones.

El experto alertó que el futuro inmediato verá un crecimiento acelerado de vulnerabilidades, casos de fraude y hacking. Para mitigar estos riesgos, es esencial que las compañías inviertan en la prevención de robo y filtración de datos a través de modelos robustos y arquitecturas seguras (mencionando la necesidad de adoptar modelos multi cloud híbrido, SAAS y multiregión).

Strainieri señaló que la privacidad digital tiene un problema estructural: el modelo de identidad digital de los individuos está "roto". Dado que el alcance de la filtración de un solo dato puede ser casi infinito hoy, la prioridad es redefinir la forma en que se resguardan estos activos. Por ello, la solución pasa por "empezar a pensar cómo generar modelos de privacidad donde exista trazabilidad de los datos para los usuarios", volviendo esta trazabilidad un pilar esencial para la integridad de los datos, especialmente ante un marco regulatorio global que todavía es fragmentado.

Algunas cifras en este contexto

Según el Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial, se crearán 170 millones de nuevos empleos hacia 2030, de los cuales 70 millones estarán directamente vinculados con tecnología, inteligencia artificial y datos.

Sin embargo, el informe advierte que el 59% de la fuerza laboral necesitará mejorar o entrenar sus habilidades para no quedar fuera de este cambio.

Los empleos que más rápido van a crecer incluyen especialistas en Big Data, IA y Machine Learning, desarrollo de software, análisis de datos y DevOps, mientras que las habilidades más demandadas serán IA y Big Data, alfabetización tecnológica, pensamiento creativo, resiliencia y aprendizaje continuo.

Estos datos confirman una brecha creciente de talento calificado en tecnología y la urgencia de impulsar la formación en competencias digitales en toda la región.

Y qué pasa con las empresas? Según este reporte, el 85% de las empresas planea capacitar a su fuerza laboral actual (upskilling) y el 70% busca incorporar nuevos talentos con habilidades alineadas a las necesidades emergentes del negocio.

Esto revela una doble oportunidad en el mercado B2B: por un lado, el desarrollo de talento interno (Talent Development), y por otro, la adquisición de nuevos perfiles especializados (Talent Acquisition). En ambos casos, las compañías están priorizando la formación en inteligencia artificial, datos y automatización, marcando un cambio estructural en cómo las organizaciones abordan la empleabilidad y la transformación digital.

Henry como partner educativo en la era de la IA

La Henry AI Conference no solo fue un ciclo de charlas, fue una inmersión profunda en la realidad de la Inteligencia Artificial en Latinoamérica. El evento reafirmó el papel de Henry como partner estratégico de profesionales y empresas que entienden que el futuro ya está aquí y se construye con acción.

El mercado laboral dejó de buscar perfiles que compitan contra la máquina, y ahora busca talento híbrido: profesionales que dominen la IA, entiendan los datos y se enfoquen en la estrategia.

El único riesgo es quedarse fuera del juego. Por eso, en Henry, acompañamos a las empresas con nuestros servicios de AI Adoption, para que puedan acelerar la adopción de IA dentro de sus equipos a través de programas creados ad hoc para los objetivos de la compañía.

Con estos programas, generamos rutas de aprendizaje personalizadas que se adaptan a la realidad de los colaboradores e incorporan el stack tecnológico que ya emplean en su día a día, aumentando la eficiencia de la operación, generando nuevos casos de uso y triplicando el ROI.

Por estos programas de adopción de AI ya pasaron empresas como MercadoLibre, PedidosYa, Telecom, Accenture, JPMorgan, Santander y más.

Además, creamos dos nuevas carreras pensadas para potenciar el talento de las personas impulsado por IA:

• Carrera de AI Automation, dirigida a profesionales no técnicos que buscan crear, diseñar, automatizar flujos y lanzar productos con IA utilizando herramientas no-code y low-code.
• Carrera de AI Engineering, pensada para profesionales con background técnico que quieren dar el salto hacia la inteligencia artificial, aplicándola en entornos reales.

El futuro del código te espera en Henry 🚀

Las evidencias son innegables: la IA no va a reemplazar a los programadores, pero un profesional que sabe cómo utilizarla sí tendrá una ventaja competitiva.

Es hora de escribir tu propia historia. Aplica a la Carrera de AI Automation de Henry y descubre el poder de convertirte en un profesional que no solo sigue el futuro, sino que lo construye.