En el marco del seminario «IA No BS», patrocinado por la Chile-US Chamber of Commerce, Felipe Germain Heimpell, CEO y co-fundador de IA Smart, presentó una visión que pocos esperaban: la inteligencia artificial no como tecnología del futuro, sino como herramienta que ya opera en algunas de las industrias más exigentes de Latinoamérica.

Felipe Germain no habla de inteligencia artificial en abstracto. Habla de 1.800 imágenes por minuto, de precisiones sostenidas del 99,99% durante trimestres completos, de procesos críticos que antes dependían de turnos rotativos y hoy funcionan sin interrupción. Su empresa, IA Smart (www.ia-smart.com), se especializa en computer vision: la capacidad de entrenar modelos para que una máquina vea, analice y entienda lo que ocurre frente a una cámara, con el mismo criterio que el mejor experto de cada cliente.

La propuesta no es de vigilancia. Es de análisis continuo aplicado a decisiones reales. «En casi todas las empresas hay procesos que dependen de que alguien vea algo para tomar una decisión», explica Germain. «Esas tareas hoy las hace una persona, con todo lo que eso implica: costo, fatiga, error humano, limitaciones de escala.» Lo que IA Smart desarrolla son modelos entrenados con los datos, protocolos y estándares del propio cliente, capaces de ejecutar esos mismos procesos las 24 horas del día, sin reemplazar la infraestructura existente.

El caso que cambió su forma de ver el negocio

Entre los proyectos que Germain ha liderado, hay uno que recuerda por encima de todos. No por su complejidad técnica, sino por lo que reveló sobre el alcance real de la tecnología.

Una empresa minera en Chile operaba en una zona habitada por la chinchilla, especie declarada Monumento Natural y clasificada en peligro crítico de extinción. El Servicio de Evaluación Ambiental le exigió, como condición de su permiso de operación, demostrar monitoreo continuo de la población animal en el área. Sin ese control, la mina no podía operar. Antes de IA Smart, siete personas revisaban cámaras periódicamente para cumplir ese requisito regulatorio. Hoy lo hace el sistema de forma ininterrumpida, los 365 días del año.

«IA Smart no solo automatizó un proceso: protegió la licencia de operación de la empresa», resume. El caso le dejó una convicción que repite desde entonces: «El límite no es la tecnología. Es la imaginación del cliente.» Los mejores usos, descubrió, no los diseña la empresa: los descubre junto a quienes conocen sus propias operaciones por dentro.

Solución a medida o herramienta genérica: una distinción que importa

Una de las preguntas más frecuentes que recibe tiene que ver con cuándo tiene sentido invertir en una solución personalizada versus usar una herramienta estándar disponible en el mercado. La respuesta de Germain es directa: depende del problema.

Para tareas generales, una herramienta genérica funciona. Pero cuando se trata de detectar un defecto específico en una línea de producción, bajo las condiciones de iluminación de una planta concreta y con los estándares de calidad que define ese cliente, la herramienta entrenada para el mundo en general no alcanza. «No porque sea mala, sino porque fue entrenada para el mundo en general, no para tu operación específica.» Los modelos que desarrolla IA Smart, en cambio, se construyen con los datos del cliente. Eso es lo que permite sostener KPIs de entre 99,6% y 99,99% en entornos industriales exigentes, algo que una solución de catálogo no puede garantizar.

El error más común: querer transformarlo todo a la vez

Germain identifica con claridad el patrón que más veces ha visto fracasar: la tentación de implementar IA y transformar la operación completa de golpe. Proyectos que se alargan, resistencia interna, resultados imposibles de atribuir. «Eso casi siempre termina mal.»

Lo que funciona es lo opuesto: empezar con un problema concreto, automatizarlo, medir el impacto y crecer desde ese punto. Y algo que aprendió en terreno, en las primeras reuniones con clientes: las mejores ideas no vinieron de IA Smart. Vinieron de las personas que conocían sus propios procesos. «Cuando alguien entiende de verdad lo que la tecnología puede hacer, las ideas no paran.»

Para el CEO latinoamericano que quiere empezar pero no sabe por dónde, su consejo es consistente con esa experiencia: no empezar por la tecnología, sino por el problema. Identificar qué proceso depende hoy de que alguien vea algo para tomar una decisión. Y buscar un proveedor que proponga un piloto con métricas claras en 30 o 60 días. «Si alguien llega con un proyecto de 12 meses para mostrar el primer resultado, desconfía.»

Lo que viene: de detectar a predecir

Mirando los próximos doce meses, Germain identifica dos tendencias que ya está aplicando en sus propios proyectos. La primera es la convergencia de modalidades: sistemas que integran simultáneamente visión, audio y datos de sensores en tiempo real, multiplicando la capacidad de respuesta ante eventos críticos. La segunda es el salto de la detección a la predicción: pasar de identificar un riesgo cuando aparece a anticipar las condiciones que lo preceden. De reactivo a preventivo.

Y todo esto con costos de implementación que siguen cayendo. «Lo que hoy parece tecnología de grandes corporaciones va a estar al alcance de empresas medianas.» Para Germain, ahí está la oportunidad más importante para la región: en la democratización de herramientas que, hasta hace poco, solo estaban al alcance de las operaciones más grandes del mundo.

Felipe Germain Heimpell es CEO y co-fundador de IA Smart (www.ia-smart.com). Participó como speaker en el seminario «IA No BS», organizado con el patrocinio de la Chile-US Chamber of Commerce.