La frontera probabilística. ¿Cómo orquestar agentes en sistemas core que exigen certezas?
La industria tecnológica se enfrenta a una paradoja operativa: la inteligencia artificial es probabilística por diseño, pero los procesos core, como logística, facturación, banca, exigen ejecución determinística. Las PoC deslumbran en entornos aislados, pero fracasan al integrarse con el corazón del negocio. La solución no requiere de modelos perfectos, sino de una nueva disciplina de ingeniería: la industrialización de la IA. Transformar la experimentación en una capacidad empresarial requiere rediseñar los flujos de trabajo y orquestar a equipos híbridos capaces de gestionar la fricción entre la innovación algorítmica y la continuidad operativa.
Sobre Daniel Alejandro Menal
Daniel Menal es Head de Data & IA en IT Patagonia, con más de 18 años de trayectoria en Business Intelligence, Big Data y especialista en arquitecturas de datos e IA. Certificado en tecnologías como SAP, Azure y AWS, hoy lidera la estrategia de datos e IA generativa de la compañía, incluyendo el diseño de agentes autónomos, gobernanza de datos y arquitecturas de IA agéntica en producción.
