{"id":21070,"date":"2026-08-07T07:18:14","date_gmt":"2026-08-07T10:18:14","guid":{"rendered":"https:\/\/cliente1.publisher.highstack.com.ar\/?p=21070"},"modified":"2026-08-07T07:18:14","modified_gmt":"2026-08-07T10:18:14","slug":"mateo-salvatto-el-principal-error-es-incorporar-inteligencia-artificial-sin-saber-para-que","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cliente1.publisher.highstack.com.ar\/?p=21070","title":{"rendered":"Mateo Salvatto: \u201cEl principal error es incorporar inteligencia artificial sin saber para qu\u00e9\u201d"},"content":{"rendered":"
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ROSARIO.-<\/strong> \u201cSi no met\u00e9s inteligencia artificial en todo hoy te vas a quedar afuera o te vas a fundir<\/strong>\u201d. Para Mateo Salvatto,<\/strong> esa idea es uno de los mayores errores que se est\u00e1n instalando alrededor de la nueva tecnolog\u00eda. El emprendedor, creador de la aplicaci\u00f3n H\u00e1blalo,<\/strong> plante\u00f3 una mirada diferente: antes que salir a incorporar inteligencia artificial por moda, las empresas deber\u00edan preguntarse qu\u00e9 problemas quieren resolver y en qu\u00e9 procesos realmente puede aportar valor.<\/strong><\/p>\n

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Durante una charla sobre innovaci\u00f3n que comparti\u00f3 con Mart\u00edn Navarro, l\u00edder de Nuevas Soluciones Digitales de Bayer Crop Science,<\/strong> y Alejandro Diez, investigador en mejoramiento gen\u00e9tico de ma\u00edz de la compa\u00f1\u00eda, Salvatto sostuvo que el impacto de la inteligencia artificial no pasa por reemplazar personas, sino por potenciar el trabajo de los equipos<\/strong>. A su criterio, la discusi\u00f3n no deber\u00eda centrarse en si una empresa usa o no IA, sino en identificar aquellas tareas que consumen tiempo y recursos y que podr\u00edan resolverse de una manera m\u00e1s eficiente.<\/p>\n

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Para explicar esa idea recurri\u00f3 a la experiencia de sus propias compa\u00f1\u00edas. Cont\u00f3 que hoy dirige una empresa de software dedicada a desarrollar herramientas para personas con discapacidad y otra enfocada en impresi\u00f3n 3D de hormig\u00f3n. En ambas, asegur\u00f3, la inteligencia artificial dej\u00f3 de ser una prueba aislada para convertirse en una herramienta cotidiana.<\/p>\n

\u201cTodos nuestros ingenieros trabajan con un copiloto que programa con ellos. \u00bfLos reemplaza? Cero. Los asiste y los hace mucho m\u00e1s eficientes\u201d<\/strong>, explic\u00f3. Una propuesta comercial que antes le demandaba unos 45 minutos hoy la resuelve en tres, explic\u00f3.<\/strong><\/p>\n

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Mateo Salvatto sostuvo que la inteligencia artificial no debe incorporarse por moda, sino para resolver problemas concretos y mejorar procesos dentro de las empresas<\/span>Aapresid<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/section>\n<\/div>\n
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Automatizar tareas repetitivas es apenas el primer nivel, aclar\u00f3: \u201cLa primera capa es la automatizaci\u00f3n de procesos engorrosos o repetitivos\u201d<\/strong>. El segundo nivel, m\u00e1s relevante, es distinto: \u201cNo es solo automatizar una tarea, sino automatizar un flujo completo\u201d<\/strong>. Como ejemplo, un desarrollo de software puede generarse hoy con IA a partir de un pedido del cliente y quedar listo tras la revisi\u00f3n de un programador: \u201cMe tom\u00f3 un mes menos de lo que me tomaba antes\u201d<\/strong>, grafic\u00f3.<\/p>\n

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Para Salvatto, uno de los errores m\u00e1s frecuentes consiste en contratar herramientas de IA para toda la organizaci\u00f3n sin haber definido previamente qu\u00e9 uso tendr\u00e1 cada equipo<\/strong>. En sus empresas, primero les pidieron a todas las \u00e1reas que propusieran d\u00f3nde la inteligencia artificial pod\u00eda aportar valor, y luego compararon las propuestas. \u201cCada equipo trajo su propuesta sobre por qu\u00e9 quer\u00eda usar inteligencia artificial y para qu\u00e9. Algunas ideas quedaron y otras no. Lo importante fue dar el espacio a la conversaci\u00f3n\u201d<\/strong>, cont\u00f3.<\/p>\n

Salvatto mismo desarroll\u00f3 un agente que todas las ma\u00f1anas revisa sus correos, LinkedIn y tareas pendientes para organizar la jornada. \u201cMe hace un resumen del d\u00eda y me ayuda entendiendo los pendientes\u201d<\/strong>, relat\u00f3. Tambi\u00e9n mostr\u00f3 c\u00f3mo esa tecnolog\u00eda permiti\u00f3 acelerar el desarrollo de H\u00e1blalo, la aplicaci\u00f3n gratuita para personas con discapacidad que hoy usan medio mill\u00f3n de personas, incorporando funciones de control por movimiento ocular y asistentes para personas ciegas. \u201cHace muchos a\u00f1os so\u00f1\u00e1bamos con esa tecnolog\u00eda y no pod\u00edamos financiarla. Ahora la inteligencia artificial nos permiti\u00f3 desarrollarla mucho m\u00e1s r\u00e1pido\u201d<\/strong>, afirm\u00f3.<\/p>\n

La inteligencia artificial tambi\u00e9n est\u00e1 cambiando la forma en que Bayer desarrolla nuevos h\u00edbridos. Alejandro Diez explic\u00f3 que estas herramientas no reemplazan el trabajo de mejoramiento gen\u00e9tico ni los ensayos a campo, sino que ayudan a tomar decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas y precisas<\/strong> durante todo el proceso. \u201cLo que viene a hacer es potenciar u optimizar lo mismo que ya estamos haciendo\u201d, resumi\u00f3.<\/p>\n

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Mateo Salvatto asegur\u00f3 que el desaf\u00edo no pasa por incorporar inteligencia artificial en todos los procesos, sino por identificar d\u00f3nde realmente puede aportar valor<\/span>Aapresid<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/section>\n<\/div>\n

Seg\u00fan detall\u00f3, los programas de mejoramiento incorporan hoy informaci\u00f3n gen\u00e9tica, clima, suelo y ambiente para evaluar miles de combinaciones mediante modelos predictivos, lo que permite analizar muchos m\u00e1s materiales que antes, de 1000 a 100.000<\/strong>, precis\u00f3, y anticipar cu\u00e1les tienen mayores posibilidades de \u00e9xito. Adem\u00e1s, se\u00f1al\u00f3 que los modelos permiten decidir qu\u00e9 h\u00edbridos conviene evaluar en cada localidad<\/strong>, sin necesidad de sembrarlos todos en todos los ambientes, ya que pueden predecir c\u00f3mo responder\u00edan a partir de la informaci\u00f3n disponible de materiales emparentados.<\/p>\n

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Uno de los cambios m\u00e1s importantes fue la reducci\u00f3n de los tiempos del proceso. \u201cAntes un ciclo de mejoramiento duraba cinco a\u00f1os. Hoy ese tiempo se redujo en 15 veces: estamos pudiendo cumplir tres ciclos por a\u00f1o\u201d<\/strong>, indic\u00f3. Esa aceleraci\u00f3n, explic\u00f3, permite acortar el tiempo necesario para llevar nuevos materiales al mercado.<\/p>\n

Tambi\u00e9n se\u00f1al\u00f3 que el productor empez\u00f3 a ocupar un lugar mucho m\u00e1s importante dentro del proceso de selecci\u00f3n<\/strong>. \u201cAntes se miraba solo el rendimiento. Ahora se mira si rinde, si se enferma, si se quiebra, si se vuelca, y qu\u00e9 impacto puede tener eso en la decisi\u00f3n del agricultor\u201d, afirm\u00f3. De esa manera, explic\u00f3, el mejoramiento gen\u00e9tico dej\u00f3 de considerar \u00fanicamente el potencial productivo y comenz\u00f3 a incorporar atributos que influyen en el manejo y en las decisiones que toma el productor en cada campa\u00f1a.<\/p>\n

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Navarro mostr\u00f3 c\u00f3mo ese trabajo contin\u00faa una vez que el h\u00edbrido llega al mercado. Explic\u00f3 que hoy una bolsa de semilla ya no est\u00e1 acompa\u00f1ada \u00fanicamente por una recomendaci\u00f3n general, sino por un conjunto de herramientas digitales basadas en inteligencia artificial que ayudan a elegir el h\u00edbrido m\u00e1s adecuado para cada lote, definir densidades variables de siembra y de nitr\u00f3geno, monitorear el cultivo mediante im\u00e1genes satelitales, estimar el estado fenol\u00f3gico sin necesidad de recorrer el campo, analizar los resultados de cosecha para ajustar decisiones futuras y medir indicadores como la huella de carbono y la trazabilidad de la producci\u00f3n. Seg\u00fan se\u00f1al\u00f3, el objetivo es que la tecnolog\u00eda acompa\u00f1e al productor durante todo el ciclo del cultivo y no solo en el momento de la compra. \u201cYa no se vende solamente un producto; se vende un producto asociado a un servicio<\/strong>\u201d, resumi\u00f3. <\/p>\n

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