Montevideo COMM y Google Cloud mostraron cómo los agentes de IA transforman el trabajo

En la mañana del martes 4 de agosto, Montevideo COMM y Google Cloud reunieron a representantes de distintas empresas en un workshop sobre las posibilidades de Gemini en el ámbito laboral. Ante una sala colmada en el Hilton Garden Inn de Montevideo, la actividad abordó cómo los agentes de inteligencia artificial pueden integrarse a los procesos de las organizaciones para automatizar tareas, analizar información y generar respuestas.

La actividad contó con las exposiciones de Hernán Conosciuto, de Argentina, junto con Carlos Navarro, de Colombia, ambos con el cargo de customer engineer en Google Cloud. Luego de la apertura de Víctor Villar, uno de los directores de Montevideo COMM, los especialistas propusieron un recorrido por Gemini, Gemini Enterprise y el desarrollo de agentes capaces de conectarse con información y herramientas para ejecutar tareas.

Uno de los primeros objetivos fue diferenciar un modelo de inteligencia artificial de un agente. Navarro explicó que “el modelo es el cerebro del agente”, ya que aporta la capacidad de interpretar la intención del usuario y generar una respuesta. El agente incorpora además herramientas que le permiten consultar bases de datos, recuperar antecedentes, interactuar con sistemas o realizar acciones vinculadas con una tarea concreta.

Carlos Navarro y Hernán Conosciuto, Google Cloud. Foto: Javier Noceti

Conosciuto planteó que estos sistemas pueden pensarse como especialistas preparados para trabajar sobre diferentes áreas de una organización, de manera secuencial o en paralelo. La automatización, advirtió, no elimina la necesidad de supervisión humana. Para explicarlo utilizó la analogía de un avión que puede realizar gran parte del vuelo de forma automática, aunque mantiene al piloto atento para intervenir cuando sea necesario.

La presentación también se detuvo en la capacidad multimodal de Gemini. Los modelos ya no se limitan a procesar texto, sino que pueden analizar imágenes, videos y audios sin que estos últimos deban transcribirse previamente. Esto amplía el universo de información que una organización puede aprovechar, desde documentos almacenados durante años hasta registros audiovisuales que antes exigían procesos extensos para ser revisados y clasificados.

Navarro sostuvo que la multimodalidad permite recuperar valor de documentos no estructurados, incluso de archivos manuscritos, al convertirlos en información que pueda organizarse, buscarse y analizarse. A partir de allí, las instituciones pueden detectar patrones, elaborar predicciones o facilitar la recuperación de registros. “La multimodalidad viene rápidamente a volver a darle valor a todos esos documentos no estructurados”, señaló durante la exposición.

Foto: Javier Noceti

Entre los casos presentados hubo aplicaciones en salud, seguridad pública y educación. Los especialistas mencionaron una arquitectura con varios agentes capaz de realizar una primera clasificación de mamografías para priorizar aquellas que necesitan la revisión de profesionales con mayor experiencia. También repasaron experiencias de análisis de cámaras para reconocer patrones de tránsito o incidentes, además de modelos orientados a detectar señales asociadas con la desvinculación educativa. En todos los ejemplos, la tecnología apareció como apoyo para ordenar información y orientar decisiones, no como reemplazo automático del criterio profesional.

El funcionamiento de estas soluciones depende, sin embargo, de la información con la que trabajan. “Para que tengamos una buena IA, tenemos que tener buenos datos”, afirmó Conosciuto. Tener un gran volumen no garantiza buenos resultados si los registros no están depurados, organizados o correctamente calificados. Por eso, la preparación de los datos fue presentada como una etapa esencial antes de desarrollar agentes o modelos predictivos.

Conosciuto también explicó que las implementaciones empresariales pueden delimitar las fuentes que consulta el modelo para reducir respuestas incorrectas. En lugar de permitir una búsqueda abierta, es posible establecer un universo específico de documentos y sistemas. “Esta es tu fuente de información y no salgas de acá”, resumió sobre esa configuración. Cuando la respuesta no se encuentra en ese entorno, el sistema puede indicar que no dispone de información suficiente.

Foto: Javier Noceti

La seguridad y la gobernanza ocuparon otro tramo de la charla. Los especialistas remarcaron la necesidad de definir permisos, proteger datos sensibles y mantener controles sobre la información utilizada. Navarro se refirió además a la denominada Shadow AI, que ocurre cuando los trabajadores recurren a cuentas públicas o personales porque su organización no les brinda una alternativa corporativa. Esa práctica puede provocar que información interna termine expuesta fuera del perímetro de la empresa.

Para Google Cloud, uno de los desafíos es lograr que los proyectos de inteligencia artificial superen la etapa piloto y generen resultados concretos. Navarro indicó que la discusión no debería concentrarse únicamente en cuál es el modelo más potente, dado que esa posición puede cambiar en poco tiempo. “Lo que la va a diferenciar es el time to value, el tiempo al valor”, expresó, al destacar la importancia de la plataforma, las integraciones y la capacidad de aplicar la tecnología a necesidades reales.

Fernando Beloso, Carlos Navarro, y Hernán Conosciuto, Google Cloud; Nicolás Gutiérrez Brum, asesor en Desarrollo de Negocios para Montevideo COMM; Víctor Villar, director de Montevideo COMM. Foto: Javier Noceti

Posteriormente, el encuentro avanzó hacia una segunda parte más interactiva. Los asistentes observaron demostraciones prácticas de agentes que buscaron información, analizaron documentos, automatizaron tareas y generaron contenidos o respuestas a partir de las instrucciones recibidas. La instancia permitió trasladar los conceptos desarrollados en la primera parte a ejemplos concretos de cómo estas herramientas pueden incorporarse en los procesos cotidianos de una organización.

Con una sala colmada y espacio para preguntas, la actividad buscó acercar a las empresas las posibilidades de Gemini Enterprise sin reducir la conversación a la generación de textos. El foco estuvo en el paso desde un modelo que responde hacia agentes que comprenden una intención, utilizan información autorizada y actúan bajo supervisión, una transformación que promete modificar la forma en que se organizan y ejecutan numerosas tareas.

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