DESPEJANDO DUDAS. “Las IA no nos reemplazan: nos aceleran. Podemos hacer más y mejor”, apuntó Quilis.
“Vamos a necesitar dos cosas: mayor creatividad y la disciplina de aprender. Porque no hay mejor manera de conocer lo que la inteligencia artificial puede darnos que probándola”. Junto a la recomendación, Adrián Quilis brindó un completísimo informe acerca de cómo la empresa a la que pertenece -Mercado Libre- incorporó la IA a su cultura de trabajo, con resultados que impresionan en cantidad y en calidad.
Quilis llegó a Tucumán por primera vez, invitado por la Facultad de Ciencias Económicas (UNT) y por el Laboratorio de Analítica, Ciencia de Datos e Innovación que funciona en la unidad académica. Justamente, tras la conferencia que el especialista brindó en el anfiteatro de la Facultad se entregaron los certificados a los participantes de la Diplomatura en Ciencia de Datos Organizacionales. Un acto al que no le faltó la música, de la mano de Sofía Ascárate.
Lo que aportó Quilis fue una radiografía precisa de cómo la IA generativa pasó de ser una promesa tecnológica a convertirse en el motor de productividad de una de las compañías más grandes de América Latina. Al mismo tiempo, trazó un panorama global marcado por avances vertiginosos, desafíos energéticos y una transformación que ya no admite marcha atrás. Puede hablar con pleno conocimiento de causa, desde su posición de director senior del área de Advanced Analytics & Machine Learning de la firma.
En detalle
“¿Cuántas consultas se imaginan que procesamos por mes en Mercado Libre? Unas 950 millones”, lanzó Quilis como punto de partida. Ese volumen de interacciones, explicó, impacta de lleno en todo el ecosistema analítico y obliga a administrar una infraestructura tecnológica de enorme complejidad. Detrás de cada búsqueda, compra o reclamo, hay modelos de datos, servidores, GPUs y sistemas de IA que operan a escala industrial y que deben responder en tiempo real.
El fenómeno no puede entenderse sin el contexto global. Quilis recordó que la irrupción pública de ChatGPT coincidió, al menos en Argentina, con los festejos por la conquista del Mundial de Qatar. Desde entonces, la evolución fue exponencial. “Cuando conocimos ChatGPT era básicamente intercambio de texto, con errores y alucinaciones. Hoy estamos hablando de modelos que generan código, imágenes, videos y agentes que actúan casi como un ser humano”, afirmó. La velocidad del cambio, insistió, no tiene antecedentes en revoluciones tecnológicas previas.
Ese crecimiento acelerado reconfiguró el mapa económico mundial. No es casual, subrayó, que la empresa más valiosa del planeta sea hoy Nvidia. “Las compañías que entendieron el valor de la inteligencia artificial se han valorizado enormemente. Google, Microsoft, Amazon, TSMC... Todas están ligadas al desarrollo de chips y semiconductores”. La IA no es solo software, se trata de infraestructura física, cadenas de suministro, capacidad energética y una carrera por dominar el hardware que la hace posible.
Puro vértigo
Los avances, además, ya desbordan la Tierra. Quilis mencionó el anuncio reciente de una empresa -Starcloud- que está probando entrenar modelos en el espacio para aprovechar la energía solar y sortear la escasez energética que empieza a afectar a los data centers tradicionales. “Antes veíamos pruebas en laboratorio; ahora se están probando soluciones directamente en el espacio”, señaló, como ejemplo de un escenario donde la innovación tecnológica empieza a cruzarse con la ciencia espacial.
En paralelo, el ecosistema de modelos se diversificó. A los sistemas propietarios se suman modelos open source, muchos de ellos desarrollados en Asia, que ofrecen costos significativamente más bajos. “Las empresas están empezando a adoptarlos porque el serving de infraestructura es más barato y el rendimiento es muy competitivo”, explicó. Esta tendencia no solo democratiza el acceso a la IA, sino que también acelera la competencia y obliga a repensar estrategias de negocio en plazos cada vez más cortos. “Hoy una startup tiene 90 días para reinventarse; si no, aparece otra que lo hace mejor”, advirtió.
En Mercado Libre, la adopción de la inteligencia artificial no fue improvisada ni reciente. Quilis repasó un proceso que lleva más de una década y que comenzó incluso antes del boom actual. La compañía, fundada gracias a internet, tardó años en consolidar su modelo digital. “Desde que apareció internet hasta que pudimos transaccionar pasó mucho tiempo. Con la IA eso no está pasando: el cambio es inmensamente más veloz”, comparó. Esa diferencia temporal obliga a las organizaciones a adaptarse casi en tiempo real.
En acción
Hoy, los números hablan por sí solos. El 95% de los empleados de Mercado Libre utiliza herramientas de inteligencia artificial, y entre los desarrolladores ese porcentaje es aún más significativo. “Un 30% del código que mandamos a producción fue generado por IA”, detalló. Cerca de 500.000 revisiones de código se realizan de forma automática y más de 4.000 aplicaciones fueron migradas sin intervención manual. “No nos reemplazan: nos aceleran. Podemos hacer más y mejor”, resumió, en una definición que busca despejar temores recurrentes.
El impacto también se siente en la atención al cliente. Un agente de IA opera las 24 horas, los siete días de la semana, y ya atendió unas 700 millones de conversaciones. “Eso evitó alrededor de 9 millones de llamadas al servicio al cliente y resolvió millones de reclamos de forma automática”, explicó Quilis. La clave, enfatizó, fue no exponer estas herramientas sin antes validarlas internamente y garantizar su confiabilidad.
El camino, sin embargo, exigió resolver un problema estructural: la calidad de los datos. “Si le doy basura al modelo, va a responder basura”, advirtió. A pesar de la cultura data driven de la empresa, fue necesario mejorar la documentación, catalogar información y usar modelos de lenguaje para enriquecer definiciones internas. Ese trabajo menos visible permitió generar confianza en los sistemas y escalar su uso sin comprometer la toma de decisiones.
La apuesta fue también cultural. Desde 2014, Mercado Libre impulsó la alfabetización en datos dentro de todas las áreas del negocio. Hoy, más de 26.000 empleados pueden consultar bases de datos directamente, sin depender de intermediarios técnicos, lo que redujo cuellos de botella y aceleró los procesos internos.
Desafíos
Mirando hacia adelante, Quilis identificó dos grandes desafíos: la disponibilidad de GPUs y la energía. “Conseguir power para seguir creciendo es cada vez más difícil”, reconoció. En ese escenario, destacó una oportunidad para Argentina, vinculada al desarrollo de reactores nucleares modulares y a la posibilidad de ofrecer energía estable para data centers de alta demanda.
Lejos de plantear un discurso alarmista, el especialista fue claro: “no hay que tenerle miedo a esto”. Las herramientas actuales, sostuvo, bajaron muchísimo la vara técnica. Ya no se trata de saber programar, sino de saber pedir. “No es solo prompt, es claridad. Entender qué queremos y cómo expresarlo”, enfatizó.
Para Quilis, la inteligencia artificial no es una barrera, sino una extensión de las capacidades humanas. “Algunas cosas las hace más rápido que nosotros, no necesariamente mejor -subrayó-. Pero está acá para quedarse, y tenemos que adoptarla definitivamente”. En esa frase se condensa el espíritu de una revolución que, a diferencia de otras, no está dispuesta a esperar.
