Automatizar decisiones logísticas ya es técnicamente posible, pero no siempre culturalmente viable. Desde su experiencia, Martín advierte que el mayor freno no es técnico: “el gran desafío de la adopción masiva no es tanto la herramienta, es el cambio cultural”.
Hoy se habla mucho de IA y automatización. ¿Cuánto se está aplicando realmente en las empresas?
Yo creo que se utiliza menos. En primera, por una razón muy simple: la inteligencia artificial que uses hoy va a ser la peor inteligencia artificial que uses en tu vida. La evolución es vertiginosa, día a día, semana a semana. La semana que viene anuncian algo que deja obsoleto lo que usaste esta semana.
Y para las empresas, sobre todo las más tradicionales, planear “cómo adopto esto” se vuelve difícil, porque históricamente se planea por ciclos, por olas, y cuando tenés muchos colaboradores cuesta que la rueda gire 360 grados. Ahora necesitás que gire muy rápido.
Entonces, si me preguntás, se usa muchísimo menos de lo que se podría usar y se entrega muchísimo menos valor del que se podría entregar. Y para mí el gran desafío de la adopción masiva no es tanto la herramienta, es el cambio cultural: cómo hago que la gente deje de hacer las cosas como las hacía para capitalizar el valor que la inteligencia artificial te puede traer a la mesa. Eso no es un desafío menor.
En tu experiencia, cuando una empresa quiere usar agentes o soluciones más avanzadas, ¿dónde suele trabarse?
La capa de “agentes” se nutre de información. Los modelos se entrenaron con la información disponible en internet y por eso hoy tenés un “oráculo” al que le preguntás cosas en lenguaje natural y te responde. El problema en empresas es que quieren usar información histórica propia que muchas veces estaba pensada para otros fines y no está optimizada para ser consumida por estas soluciones.
Ahí hay un laburo clave que se subestima: conectar esos “tubos” de data y convertirlos en algo valioso para el producto o el servicio. Si la data no es óptima, no es tan simple. Muchas organizaciones dicen “tenemos el histórico de ventas, facturación, CRM de 20 años”. Sí, pero hay partes que podés usar directo y hay otras que requieren trabajo previo.
Lo potente es que te genera una capa de abstracción: en vez de ser un programador tirando una consulta a una base de datos, le decís “quiero saber esto sobre este cliente”, “qué tendencia hay en su patrón de consumo”, “cuándo me compró más”. Y eso te acelera un análisis que antes era mucho más pesado.
En logística se habla mucho de inmediatez. ¿Qué imaginás que va a pasar con IA aplicada a logística?
Yo creo que es inevitable que la información se utilice más. Ese es el “sueño” del análisis de datos: no solo mirar el pasado, sino predecir lo que todavía no ocurrió. En logística, eso se traduce en hiperpersonalización y en anticiparte: saber qué se va a pedir y dónde conviene tenerlo listo.
Se viene el uso de datos para estrategias de distribución mucho más basadas en ejercicios de propensión: que el sistema “sepa” que cierta cantidad de stock, si ya la tenés en una parte del mapa, se va a vender. Y que esa decisión pase de ser algo manual a algo mucho más automático.
Para mí lo inevitable es que los sistemas empiecen a orquestar decisiones: dónde posicionar stock, cuándo reponer, cómo distribuir, con mucha más asertividad. Y no porque desaparezca el rol humano, sino porque el humano deja de estar apagando incendios analógicos y pasa a tomar decisiones de más valor.
Para mí logística es un hilo conductor: hace que eso que la data “descubre” se materialice cuando lo querés, en el momento en que lo querés. Porque si la ventana de oportunidad es corta, capaz la semana que viene ya no lo querés más. Entonces la toma de decisiones, y que esa decisión se transforme en acción, es fundamental.
¿Hay lugares donde recomendás pisar el freno y no usar tecnología por usar?
Yo creo que se puede usar en cualquier lado, pero hay una tentación muy grande de implementar tecnología por sí misma. Hoy hay una ebullición: a cualquier cosa le ponés “IA” y parece que ya está. Y muchas empresas caen en un uso superfluo.
Para mí la pregunta es: ¿cuál es el problema que querés resolver? Si no hay un problema claro, no hay valor agregado y no es una buena estrategia. Y además, no perdamos de vista algo: hay una cantidad impresionante de procesos analógicos en las empresas, y muchos ni siquiera requieren inteligencia artificial generativa para resolverse. Primero digitalizá bien, ordená flujos, sacá fricción. Después, donde haga sentido, sumás IA.
¿Qué claves necesitás como profesional para adaptarte a esa disrupción?
Para mí hay varias cosas, pero hay una base: venimos muy “chipeados” a un esquema de formación estático. Pensamos en currículas por años y después aplicás ese conocimiento a lo largo de tu vida. Mucho estaba pensado como “te enseño a hacer las cosas de una manera y lo aplicás igual siempre”. Y creo que eso se va a reformatear.
Vamos a estudiar menos para recordar cuestiones puntuales, porque la tecnología cada vez más te las va a presentar de forma casi automática. Y si extrapolás eso a las empresas, es lo mismo: hoy tenés menos espacio para que un equipo se junte a decidir algo “para sacar un producto en seis meses”. Quizás perdiste la ola. Las ventanas de oportunidad son cada vez más cortas.
Yo creo que esto va a ir de atrás para adelante: van a cambiar las universidades, va a cambiar cómo nos formamos, y eso va a hacer que las próximas generaciones tengan más naturalizado el cambio cultural. Para alguien que sale hoy al mercado, hablarle de IA no es ciencia ficción: probablemente ya lo viene usando hace tiempo.
¿Cuál es para vos la actitud ganadora frente a este cambio?
Yo soy súper positivo con el impacto que la tecnología va a tener, pero creo que es fundamental estar informado y educado sobre cómo se usa. Como sociedad no siempre manejamos bien eso, y hoy tenemos una oportunidad de hacerlo diferente: entender cómo funciona, decidir qué queremos hacer y qué no, y participar de las discusiones.
Vivimos en un mundo súper analógico, aunque pensemos que es digital. Es impresionante la cantidad de cosas que dependen de alguien escribiendo algo, lápiz y papel, moviéndolo por medios tradicionales. Eso nos desgasta. Entonces la invitación es educarse, probar, meter mano, embarrarse. Es fundamental.