La IA deja el laboratorio y entra al trabajo en Uruguay.
Montevideo | | La inteligencia artificial (IA) en Uruguay dejó de ser un experimento aislado y ya se integra en operaciones críticas de agro, energía, puertos e industria. Con el modelo AI First de Sonda, se Los beneficios más visibles son la (robots que ingresan a espacios peligrosos en lugar de personas) y la , como detectar incendios forestales a tiempo o prever cortes de energía. El desafío central está en la , ya que cada dispositivo autónomo abre nuevas puertas de ataque y plantea preguntas sobre regulación y responsabilidad. En síntesis: la IA en Uruguay ya no es un piloto, sino La siguiente nota explica el modelo de inteligencia artificial que combina agentes inteligentes, analítica avanzada y robótica ya se despliega en el país para anticipar fallas, cuidar infraestructura crítica y sacar a las personas de tareas de riesgo. Una especialista en transformación digital repasa qué cambia en el día a día del agro, la energía, los puertos y la industria — Hasta hace poco, la inteligencia artificial en las empresas uruguayas se limitaba, en la mayoría de los casos, a un chatbot que respondía consultas o a algún proyecto piloto aislado. Esa etapa está quedando atrás. Hoy la IA empieza a instalarse dentro de la operación diaria de organizaciones públicas y privadas: detecta un incendio forestal antes de que se propague, avisa que una pala eólica necesita mantenimiento antes de que falle, o evita que una persona tenga que entrar a un tanque o un espacio confinado para hacer una inspección. que respondía consultas o a algún proyecto piloto aislado. Esa etapa está quedando atrás. Ese es el terreno que ocupa AI First, el modelo con el que Sonda despliega en América Latina -y en Uruguay en particular- una arquitectura que combina tres capacidades: agentes inteligentes que ejecutan tareas dentro de procesos de negocio (AgentIA), analítica que transforma datos en alertas tempranas (Analytics) y robótica autónoma que lleva la inteligencia artificial al terreno físico (RobOps). El objetivo, coinciden en la compañía, no es reemplazar personas sino cambiar qué hacen: menos tiempo revisando planillas o recorriendo instalaciones de riesgo, más tiempo tomando decisiones con información confiable. El caso más directo se ve en el campo. “El problema uruguayo es de superficie: miles de hectáreas con pocos ojos disponibles”, describe María Emilia Araujo, manager Digital Factory de Sonda Uruguay. Para Araujo, la escala del país juega a favor: “Uruguay tiene condiciones que lo vuelven un laboratorio ideal, por su densidad de conectividad alta, su escala manejable y una infraestructura crítica geográficamente dispersa. Esa combinación permite pilotear rápido y escalar”. La matriz energética uruguaya, mayoritariamente renovable, implica activos distribuidos y sensibles: parques eólicos, plantas solares, líneas de transmisión y redes de agua potable. Ahí, la inspección con termografía y sensores LiDAR aéreos permite anticipar fallas antes de que ocurran y detectar pérdidas en las redes de distribución. “El retorno acá es medible: es un indicador que todo operador mira, las horas de indisponibilidad evitadas”, señala la ejecutiva de SONDA. En la práctica, eso se traduce en menos cortes de suministro y una respuesta más rápida cuando algo empieza a fallar, antes de que el usuario final note el problema. La logística portuaria y las zonas francas son otro terreno donde el modelo ya se aplica: inventario autónomo de patios, verificación de contenedores por visión artificial y gemelos digitales que anticipan la congestión antes de que se forme. Para un país cuya economía depende en gran medida del comercio exterior, esa anticipación se traduce en operaciones más previsibles y menos tiempos muertos, algo que impacta tanto a las empresas exportadoras como a quienes trabajan en la cadena logística. En la industria -celulosa, frigoríficos, refinación- el argumento central no es la productividad sino la seguridad de los trabajadores. “Los robots entran al espacio confinado, al tanque, a la altura. Sacamos a la persona del lugar de alto riesgo, donde no debería estar, y la ponemos a decidir sobre los datos analizados y recabados”, explica Araujo. Es, quizás, el beneficio más concreto del modelo para quienes trabajan todos los días en plantas industriales: menos exposición física a situaciones peligrosas y más participación en el análisis y la toma de decisiones. La propia Araujo es cauta respecto de dónde está el verdadero desafío: “El robot es la parte visible y la menos difícil. El valor está en la orquestación, en el modelo analítico y en la ciberseguridad, porque cada dispositivo autónomo es también una puerta de ataque nueva.” Por eso, apunta, RobOps no funciona de manera aislada: “El dron levanta el dato, la analítica anticipa la falla, el agente dispara la orden de trabajo. Recién ahí hay operación y valor agregado para el negocio”. El avance de sistemas que toman decisiones de forma autónoma trae también preguntas sobre regulación, ética y ciberseguridad, un debate que en Uruguay involucra tanto al sector privado como al Estado. En ese contexto, Sonda Uruguay obtuvo recientemente la certificación internacional ISO 37001 contra el soborno y la corrupción. Araujo es clara sobre sus alcances: “La ISO 37001 no certifica un modelo de IA. Ninguna norma antisoborno lo hace. Sería deshonesto vender el certificado como un sello de calidad algorítmica.” Lo que sí certifica, dice, es algo distinto: que la organización tiene una gobernanza sólida, algo que hoy falta en buena parte del debate público sobre IA autónoma. “Todos discuten qué modelo usar, muy pocos discuten quién responde cuando el modelo se equivoca”, plantea. Y traslada la lógica de la norma antisoborno al terreno de la inteligencia artificial: evaluar el riesgo antes de operar y calibrar los controles según su magnitud -no es lo mismo un asistente que resume documentos que un sistema que prioriza expedientes de personas-; definir niveles de autonomía según la criticidad, de modo que el agente ejecute hasta donde el riesgo lo permite y, de ahí en más, proponga para que una persona apruebe; dejar registro auditable de cada decisión, con su versión, sus datos de origen y su autorización; y habilitar un canal para que un operador pueda señalar que “esto está decidiendo mal” sin costo personal. Para el sector público, agrega Araujo, esa integridad deja de ser un tema interno de la empresa proveedora: “Cuando el Estado incorpora un sistema que prioriza, califica o asigna recursos, la integridad del proveedor pasa a ser un asunto de política pública.” Ninguna certificación alcanza por sí sola, aclara: la ISO 37001 aporta integridad, la ISO 27001 aporta seguridad de la información, y ambas deben dialogar con el marco normativo uruguayo -la Estrategia Nacional de IA, la normativa de protección de datos personales y el trabajo que Agesic viene desarrollando para incorporar la dimensión de la IA al Marco de Ciberseguridad. Más allá de cada sector, el cambio que describe Sonda apunta en una misma dirección: automatizar las tareas repetitivas y de riesgo para que las personas dediquen su tiempo a analizar, supervisar y decidir. Es, en definitiva, la promesa detrás de AI First: que la inteligencia artificial deje de ser una curiosidad de laboratorio y empiece a notarse en cosas concretas -un corte de luz que no llega a ocurrir, un incendio forestal detectado a tiempo, un trabajador que ya no tiene que subir a una torre para revisar un cable. — Sonda web:
Ago 28, 2026
