Agentes que atienden consultas, realizan conciliaciones bancarias, gestionan procesos y hasta construyen circuitos de trabajo a partir de una conversación. Mientras empresas argentinas avanzan hacia una nueva etapa de automatización, la Provincia empieza a enfrentar una pregunta más compleja que incorporar Inteligencia Artificial: qué tareas del Estado pueden quedar en sus manos.
La discusión sobre Inteligencia Artificial dentro del Estado bonaerense puede cambiar mucho más rápido de lo esperado. Hasta ahora, buena parte del debate estuvo puesto en establecer reglas: supervisión humana, trazabilidad, protección de datos, evaluación de riesgos y responsabilidad sobre las decisiones tomadas con ayuda de algoritmos.
Pero mientras la Provincia comienza a construir ese marco, en el sector privado argentino la tecnología ya está avanzando hacia otra etapa: la IA empieza a dejar de ser solamente una herramienta que responde preguntas o redacta textos para convertirse en un sistema capaz de ejecutar procesos administrativos completos.
Conciliaciones bancarias, atención de tickets, gestión de incidentes, circuitos de aprobación, incorporación de empleados y hasta la construcción automática de workflows son algunas de las tareas que empresas tecnológicas argentinas ya están resolviendo mediante agentes y sistemas de Inteligencia Artificial.
El cambio parece técnico, pero para una administración de la dimensión del Estado bonaerense podría resultar mucho más profundo.
La pregunta ya no sería solamente cómo puede utilizar IA un empleado público.
También empieza a ser qué parte del trabajo administrativo puede hacer directamente una IA.
De ChatGPT a los agentes que hacen tareas
Uno de los casos que permite observar ese salto es Gen, una compañía argentina dedicada a infraestructura tecnológica, ciberseguridad, software e Inteligencia Artificial.
La empresa asegura haber incorporado internamente agentes capaces de realizar conciliaciones bancarias, atender tickets de soporte de primer nivel y operar campañas digitales. También desarrolló una práctica específica destinada a construir agentes de IA capaces de resolver procesos de punta a punta: primero identifica dónde pueden utilizarse, luego los desarrolla y finalmente monitorea su funcionamiento.
Según la compañía, la utilización de estas herramientas le permitió entregar determinados proyectos hasta cinco veces más rápido.
El dato resulta interesante porque muestra una transformac
