Who leads the conversation
- Government
- 25%
- Left / opposition
- 20%
- The street
- 55%
Start free with El Resumen Esencial or go Premium for the full analysis. Newsletters are in Spanish.
La Nación7 min read

AI estimate · 80% confidence
AI summary
Two executives from Red Hat highlighted the growth of artificial intelligence (AI) in Argentina and its implications for businesses. At a conference, they discussed how organizations must prepare to adopt this technology, the importance of investing in data, and the differences in AI adoption across various sectors, particularly in financial services.
They also emphasized the need to maintain control over data and the implementation of hybrid architectures in the use of AI.
Generated by AI from the original story in Spanish.
A medida que la inteligencia artificial gana terreno en las empresas, la pregunta ya no es si esta tecnología va a modificar las distintas industrias. Eso ya está ocurriendo. El desafío ahora es entender hasta dónde llegará ese cambio y cómo se están preparando las organizaciones para adoptarlo y hacerlo escalar.
En ese contexto, dos ejecutivos de Red Hat, empresa líder mundial en software de open source, visitaron la Argentina y participaron del Summit que la empresa organizó en el país. Michael Ferris, vicepresidente senior, director de operaciones y de estrategia de Red Hat, y Leigh Day, vicepresidenta senior y directora de marketing de la misma firma, conversaron con LA NACION sobre la adopción de la inteligencia artificial, qué están buscando los clientes y qué esperan a futuro para esta tecnología.
- En los últimos años, una parte importante de la industria se concentró en desarrollar modelos de IA cada vez más potentes. ¿Dónde creen que se va a capturar el mayor valor económico en la próxima etapa: en los modelos, en la infraestructura, en los datos o en las aplicaciones que resuelven problemas concretos?
- Michael Ferris: Hasta el momento, el foco ha estado en la innovación y el crecimiento de los modelos, y en cómo se podrían obtener resultados eficientes de ellos. Ahora estamos viendo un aumento en los agentes y en aplicaciones que los incorporan. Sin embargo, también hay una gran cantidad de inversión en los datos disponibles, algo que se volvió muy crítico, porque la mayoría de los datos de las empresas no están incluidos en los modelos que todos pueden usar. En ese contexto, hay una gran inversión en volver los datos “AI ready”, es decir, que estén listos para la IA, para que los diferentes agentes puedan consultarlos, pero también ejecutar acciones con ellos.
- Muchas empresas ya experimentan con IA, pero eso no significa necesariamente que hayan transformado sus operaciones o mejorado sus resultados. ¿Qué está impidiendo que más organizaciones conviertan esos experimentos en valor económico medible?
- Michael Ferris: Gran parte de eso tiene que ver con la definición de lo que necesita la empresa y, de esta forma, crear métricas específicas para establecer cómo vas a ser más eficiente o qué tipos de ofertas nuevas necesitás crear usando esta tecnología. La industria de servicios financieros está muy bien encaminada, en ese sentido. Es típicamente ahí donde vemos el uso de tecnología más avanzada y adoptada de forma temprana en las aplicaciones más críticas.
Original excerpt in Spanish. The content belongs to La Nación.
Real pulse on X
The voices and keywords are in Spanish, as they appear in the sources.
Data gathered from public conversations and estimated by AI. Source: the story's context (no usable data from X).
Start free with El Resumen Esencial or go Premium for the full analysis. Newsletters are in Spanish.