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MIÉ, 04 NOV 2026
Tecnología

¿Hace falta despedir para sumar IA? Lo que dice Red Hat

Un directivo de Red Hat sostiene que la inteligencia artificial puede incorporarse empezando en pequeño, sin recortar personal.

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Tomás AguirreTecnología · · lectura 1 min
¿Hace falta despedir para sumar IA? Lo que dice Red Hat

¿Hay que echar gente para que la empresa use inteligencia artificial? Según Javier Cordero, vicepresidente y director de Red Hat para Norte de Latinoamérica, la respuesta es no. Y lo dice con la tranquilidad de quien vende tecnología para empresas.

¿Por dónde se empieza?

El punto de partida, según el material, es detectar qué tareas consumen tiempo sin agregar valor real. Entran ahí las clasificaciones iniciales, las consultas frecuentes y las revisiones documentales. Con ese diagnóstico en la mano, las herramientas actuales permiten arrancar a escala chica, pagar por uso y crecer solo si los resultados lo justifican.

“Varias soluciones se pueden pagar como un servicio y las compañías pueden empezar a usar la inteligencia artificial y de ahí desplegarla masivamente si lo quisieran.”Javier Cordero, vicepresidente y director de Red Hat para Norte de Latinoamérica

¿Para qué sirve, en concreto?

  • Mejorar la atención al cliente
  • Acelerar la revisión de documentos
  • Anticipar la demanda
  • Reducir tiempos en una operación interna

Cordero insiste en que la herramienta tiene que atarse a un problema concreto. Sin ese foco, dice, la tecnología queda sin dirección. Los sectores financiero, minorista y de servicios concentran buena parte de las implementaciones actuales.

¿Y el empleo?

Acá viene la parte que más pesa. Cordero fue directo: los casos de negocio se basan en ahorros, eficiencia y eficacia, no necesariamente en reducir personal. Las funciones que suelen automatizarse son, en sus palabras, las que no agregaban valor por la tarea per se. Mientras tanto, el personal se concentra en tareas que requieren criterio, conocimiento del negocio y supervisión. Además, el criterio humano sigue siendo necesario para revisar respuestas generadas por modelos que pueden producir información incorrecta.

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Tomás AguirreTecnología

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