Organizaciones biónicas: cómo pensar las estrategias de trabajo en tiempos de IA generativa

En diálogo con la diaria, Emiliano Chinelli reconstruye cómo pasó de armar su primera computadora con piezas sueltas a dirigir una empresa que acompaña a otras compañías en un cambio que, según advirtió, ya no es opcional. Además, conversó sobre su primer libro, Organizaciones biónicas, escrito junto a Ezequiel Kahan, que presenta un enfoque práctico para que empresas de distintos tamaños integren la inteligencia artificial (IA) en su estrategia, y mencionó su reciente lanzamiento, Desaprender, coautor junto a Santiago García da Rosa, CTO de LYNK Markets, orientado a líderes y emprendedores, que recopila aprendizajes sobre gestión de equipos, toma de decisiones y procesos de emprendimiento, integrando experiencias y herramientas tecnológicas.

Asimismo, el emprendedor remarcó que la IA generativa requiere una adopción consciente. Indicó que, cuando se usa con criterio, permite optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y liberar tiempo del talento humano para concentrarse en tareas estratégicas, siempre con un propósito que favorezca tanto a las organizaciones como a la sociedad.

Comenzó la entrevista relatando que, desde niño, le llamaban la atención todas las máquinas con pantalla. “No sé por qué, pero cada vez que veía una computadora quedaba hipnotizado”, mencionó.

Nació y creció en Joaquín Suárez, un pueblo canario donde la tecnología tenía poca presencia. En su casa tampoco podían comprar una computadora, pero a los 11 años su padre adquirió en un remate escolar un lote de monitores en desuso y piezas sueltas de funcionalidad incierta. “Entre todos armamos una computadora. Probamos una, no prendió. Probamos otra, tampoco. Con la última que quedaba, la pantalla se encendió. Era como un velorio dado vuelta, todos alrededor, mirándola, sin creerlo”, expresó.

Ese aparato armado “a lo Frankenstein” no sólo le permitió jugar un rato, sino que le abrió una puerta. La tecnología dejó de ser algo lejano y pasó a ser un lenguaje que quería comprender. Con el tiempo, esa curiosidad lo llevó a estudiar ingeniería y a entender que detrás de cada línea de código había una forma de resolver problemas concretos. En ese sentido, durante la adolescencia y la universidad, su vínculo con la tecnología se amplió más allá de lo técnico. Le interesaba comprender cómo funcionaban sus proyectos, cómo se convertían en productos y de qué manera podrían impactar en la vida de las personas. Esa combinación de curiosidad práctica y mirada más amplia lo acompañó en los años siguientes.

Su primer salto profesional se dio cuando ingresó a DLocal, en una etapa tan inicial que la compañía aún no llevaba ese nombre. En ese período formó parte de un entorno de crecimiento acelerado que influyó de manera decisiva en su desarrollo profesional. “Crecíamos 800 % por año. Tenías que aprender rápido”, recordó.

En ese contexto, y rodeado de equipos que tomaban decisiones con tiempos ajustados, comenzó a mirar la tecnología desde otra perspectiva, menos centrada en la herramienta y más en su impacto. Posteriormente, continuó su trayectoria en Trafilea (firma uruguaya enfocada en el mercado estadounidense), y más tarde en Tiendamia, donde se desempeñó como CTO. En ambos casos adquirió una visión más cercana sobre los procesos de conducción empresarial. “No eran mis empresas, pero trabajaba al lado de los dueños. Eso te cambia la cabeza”, señaló.

Esa trayectoria lo llevó a sentir que, en algún momento, quería impulsar un proyecto propio, aunque aún no tenía claro cuándo dar el paso. La definición llegó durante su etapa como director de Tecnología en Tiendamia, cuando en 2022 tomó contacto por primera vez con los modelos de lenguaje que anticiparon la irrupción de la IA generativa. Ese hallazgo funcionó como un punto de inflexión. “Me enamoré del problema de la adopción. Busqué consultores y no había nadie con un enfoque holístico. En ese momento, entendí que esa persona que estaba buscando probablemente era yo”, afirmó.

En mayo de 2023 fundó Promtior. Meses después se incorporó Joaquín Ávalos como Chief Product Officer (CPO) y, más adelante, Ignacio Acuña como Chief Technology Officer (CTO), para acompañar el crecimiento acelerado de la firma. Actualmente trabajan con más de 30 compañías. Chinelli definió a Promtior como una empresa dedicada a procesos de adopción de IA con foco en eficiencia operativa, una prioridad que considera fundamental en un contexto global que exige optimizar recursos sin descuidar a los equipos ni la estructura organizacional.

Organizaciones biónicas

Sin embargo, cuando fundó la startup, notó que muchas empresas atravesaban la misma duda. Querían adoptar IA, pero aún no dimensionaban qué demandaba una incorporación ordenada. Algunas avanzaban sin un plan y otras preferían esperar. A partir de esas conversaciones comenzó a tomar forma Organizaciones biónicas, el libro que escribió junto a Ezequiel Kahan, fundador de Knowment.

Según explicó, la idea no surgió de un día para otro, sino de una acumulación de situaciones que evidenciaban la misma necesidad. Cada reunión con clientes mostraba que faltaba un marco común para pensar la adopción de IA generativa dentro de una organización. Había entusiasmo y también desconfianza, pero no existía una guía que ayudara a ordenar el proceso. “El objetivo era justamente poner un poco de luz en medio de ese ruido”, sostuvo.

En esta línea, comentó que Organizaciones biónicas pretende ofrecer una mirada práctica para que empresas de distintos tamaños integren la IA como parte de su estrategia y no como un experimento aislado. No está dirigido únicamente a perfiles técnicos: también apunta a directores, gerentes y equipos operativos que necesitan comprender qué implica incorporar estas herramientas en su trabajo cotidiano.

Asimismo, el enfoque presentado aborda una inquietud que se repite cada vez más en ámbitos corporativos: ¿Cómo evitar una adopción impulsiva que termine generando más problemas que soluciones? El entrevistado planteó que la tecnología no puede verse como un atajo y que cualquier transformación profunda requiere decisiones conscientes, acuerdos internos y una hoja de ruta que considere la cultura de cada organización.

El concepto de “organización biónica” funciona como metáfora y como método. No alude a empresas futuristas ni a escenarios dominados por robots, sino a estructuras donde lo humano y lo tecnológico coexisten de forma equilibrada, sin que una dimensión se imponga sobre la otra. “Lo biónico no es una capa artificial puesta a presión, sino una mezcla que busca potenciar el trabajo de las personas”, indicó.

A lo largo del texto también se pone el foco en el factor humano, un aspecto que, a su entender, suele quedar relegado en las discusiones sobre tecnología. El autor remarcó que los procesos fallan cuando se implementan sin considerar cómo impactan en los equipos. “Las personas tienen que entender para qué se incorpora una herramienta y qué problema viene a resolver. Si se vive como una amenaza o como un peso extra, el proyecto no avanza”, aseguró.

En ese contexto, da a conocer una serie de pasos concretos para encarar procesos de transformación: mapear tareas, definir objetivos razonables, establecer criterios de cuidado sobre datos y privacidad, ajustar flujos de trabajo y recién después incorporar herramientas. También incluye casos y experiencias reales que ilustran aciertos y errores frecuentes.

En la misma línea, señaló que escribir el libro junto a Kahan permitió integrar perspectivas complementarias. La suya está más vinculada al desarrollo de producto y a la dinámica de las startups; la de su coautor, al trabajo con equipos y a la gestión del aprendizaje organizacional. Ese cruce ayudó a construir un texto que no se limita a la dimensión técnica ni se concentra únicamente en los aspectos culturales.

Organizaciones Biónicas se presenta como una guía para empresas, startups y emprendedores que buscan adaptarse a un entorno en transformación y que aún enfrentan interrogantes sobre cómo incorporar IA en sus procesos. Los autores lo plantean como una conversación abierta, orientada a acompañar la adopción tecnológica mediante planificación, criterios claros y una mirada integral.

Su visión sobre la IA en empresas y startups

Para el emprendedor, la discusión sobre inteligencia artificial dejó de ser abstracta. Desde su trabajo diario observa que las organizaciones –grandes, medianas y chicas– ya no cuestionan si deben incorporar estas herramientas, sino cómo hacerlo sin perder foco estratégico. En su análisis, la adopción dejó de ser un lujo o una moda y pasó a ser una condición para sostener competitividad y liberar tiempo en tareas que hoy consumen energía y recursos.

También advirtió que muchas compañías se acercan al tema con expectativas poco realistas. Algunas imaginan resultados inmediatos; otras suponen que incorporar una herramienta resolverá por sí solo los desafíos internos. Aseguró que los errores más frecuentes aparecen cuando se parte de la tecnología antes que del problema. “Hay equipos que quieren emplear IA para cualquier cosa. Cuando ordenan qué necesitan realmente, la mitad de las ideas se caen solas”, expresó.

En ese marco, Promtior trabaja en dos niveles: comprender a fondo cómo opera cada empresa (sus procesos, su cultura y sus tiempos) y acompañar la implementación para evitar que quede como un piloto aislado. Señaló que la adopción efectiva ocurre cuando las personas integran la herramienta en su rutina y la perciben como útil, no cuando se presenta un demo que después nadie vuelve a abrir.

En cuanto al talento, consideró que los equipos necesitarán habilidades nuevas, aunque no necesariamente técnicas. La comprensión de datos, la capacidad de formular buenas preguntas y cierta familiaridad con automatizaciones básicas comienzan a formar parte del trabajo cotidiano. En consecuencia, entiende que la inversión en formación es clave, incluso cuando la primera reacción suele ser postergarla.

Respecto al ecosistema de startups latinoamericanas, identificó desafíos recurrentes: acceso limitado a capital, dificultades para retener perfiles especializados y presión por mostrar resultados eficientes y con lapsos breves. Desde su experiencia, dijo que la IA puede ayudar a compensar parte de estas limitaciones si se utiliza de manera estratégica. “No podés reemplazar un equipo entero con modelos, pero sí podés apoyarte en IA para escalar más ordenado”, afirmó.

Mirando al futuro, considera que la discusión se centrará cada vez más en cómo articular criterio humano con herramientas automáticas. Ese equilibrio, señaló, “será lo que diferencie a quienes acumulan tecnología de quienes logran integrarla de manera efectiva”, cerró.