Quanam y Microsoft: la alianza para proyectos de IA que funcionan
Referentes de más de 15 organizaciones públicas y privadas se reunieron en las oficinas de Microsoft Uruguay en una jornada que combinó estudio de casos reales con una sesión práctica en la que los asistentes diseñaron su propio agente de IA
El encuentro, co-organizado junto a Microsoft y Nexsys Uruguay, reunió a líderes, coordinadores y referentes de IA de organizaciones de sectores como gobierno, salud, servicios financieros y telecomunicaciones.
La jornada comenzó con una presentación de Karenina Gallardo, Sr. Partner Solution Architect Cloud & AI de Microsoft para LATAM, quien detalló las capacidades actuales del portfolio de IA de Microsoft y las oportunidades que abre para organizaciones en la región.
IA en producción: casos de éxito reales
Ariel Carambula, Business Developer especialista en IA Generativa y EPM en Quanam, presentó los casos de éxito más recientes de implementaciones construidas sobre Microsoft Azure AI en organizaciones de gobierno, salud, telecomunicaciones y servicios financieros, con impacto en áreas como operaciones, atención ciudadana, recursos humanos y gestión normativa.
Entre ellos, el destacado proyecto desarrollado junto a la Intendencia de Montevideo en el Microsoft AI Co-Innovation Lab: un sistema que permite consultar en lenguaje natural los 4.000 artículos del digesto municipal de construcción y hoy cuenta con más de 6.000 arquitectos como usuarios activos, una precisión superior al 86% y respuesta en menos de dos segundos. El caso fue reconocido con el Premio a la Innovación de la Unión de Ciudades Capitales Iberoamericanas y seleccionado en el 4.° Laboratorio de Co-Innovación de Microsoft a nivel mundial.
Cómo convertir un proceso crítico en un agente
El evento culminó con una sesión práctica de «AI Discovery Cards», la metodología de Microsoft para identificar y priorizar casos de uso de IA antes de iniciar un desarrollo.
La dinámica combina design thinking con un mazo de cartas que representan capacidades concretas de IA, para que los equipos identifiquen cómo generar valor en procesos reales de su organización, evalúen impacto y viabilidad, y diseñen su propio agente: qué percibe, qué decide, qué ejecuta.
El resultado: cada equipo salió con un caso de uso definido, un agente diseñado y criterios concretos para decidir si avanzar hacia un prototipo.
Qué separa los proyectos que funcionan de los que no
En una industria donde menos del 15% de los proyectos de IA Generativa llegan a producción, la brecha rara vez es tecnológica. Es la distancia entre lo que el negocio necesita y lo que el equipo técnico construye: dos conversaciones que muchas veces ocurren en paralelo. Gran parte de los proyectos fracasan porque no tuvieron un proceso de validación antes del desarrollo, porque la solución llega a un equipo que no la pidió, o porque el problema estaba mal definido desde el inicio.
Lo que lo resuelve es saber cómo llegar desde la idea hasta el sistema funcionando: con la metodología para validar antes de invertir, el criterio para priorizar los casos con mayor retorno real, y el respaldo de un socio estratégico que ya lo llevó a cabo con éxito.
Todo camino empieza con un primer paso. Si estás evaluando cómo implementar IA Generativa en tu organización, ¡conversemos!
Ariel Carambula
Business Developer especialista en IA Generativa y EPM
