Teamcubation implementa modelo para mejorar eficiencia con inteligencia artificial en empresas argentinas
Teamcubation, una startup argentina, anunció la implementación de su modelo Booster AI para acompañar a empresas locales en la automatización de procesos y el uso eficiente de la inteligencia artificial, con foco en productividad de equipos y resultados tangibles en pocas semanas.
Mariano Wechsler y Diego Jolodenco, fundadores de la firma, detallaron que la propuesta busca transformar la adopción superficial de inteligencia artificial en eficiencia concreta y medible, abordando desafíos comunes en el contexto empresarial argentino y regional.
Teamcubation impulsa la aplicación práctica de la inteligencia artificial
La empresa Teamcubation, fundada por Mariano Wechsler y Diego Jolodenco, informó el desarrollo e implementación de un modelo propio denominado Booster AI. Según sus directivos, este enfoque está orientado a superar la brecha entre la simple adopción tecnológica y el impacto efectivo de la inteligencia artificial en la operación diaria de las organizaciones argentinas.
El lanzamiento del modelo responde a la observación de que muchas empresas realizan inversiones importantes en inteligencia artificial, pero los resultados no siempre se traducen en mejoras de productividad ni en indicadores de resultados empresariales. Booster AI se orienta a identificar y automatizar procesos reales dentro de los equipos de trabajo, priorizando la habilitación práctica de las personas por sobre la integración teórica de las herramientas.
Teamcubation trabaja con empresas como Advanta, Genneia y Visa, entre otras, utilizando una metodología de acompañamiento técnico y operativo, con especial atención a resultados comprobables en pocas semanas.
Método de implementación de Booster AI en inteligencia artificial corporativa
El proceso presentado por Teamcubation inicia con el relevamiento del stack tecnológico del cliente. Posteriormente se forman grupos reducidos que, durante un mes, combinan formación conceptual en modelos de lenguaje, recuperación aumentada de información (RAG) y agentes, con talleres prácticos sobre tareas cotidianas a automatizar.
Cada participante desarrolla automatizaciones concretas de sus procesos habituales bajo mentoría personalizada. La ejecución práctica es el eje del modelo; la empresa subraya que el foco está en tecnologías aplicadas a necesidades reales y en el acompañamiento humano a lo largo de cada fase, desde la identificación del proceso hasta la puesta en funcionamiento de la automatización.
Declaraciones de los fundadores sobre la inteligencia artificial y el escenario argentino
Mariano Wechsler señaló que el objetivo de Booster AI es transformar el gasto empresarial en inteligencia artificial en impacto productivo verificable para cada colaborador. “Detectamos una paradoja muy clara: las empresas ya están invirtiendo fuerte en inteligencia artificial, pero ese gasto no se traduce en productividad real ni en impacto en el P&L. Venimos de años trabajando sobre la brecha de talento tecnológico y entendimos que el nuevo cuello de botella no es la tecnología, sino la capacidad de las personas de usarla en su trabajo diario”, indicó.
Por su parte, Diego Jolodenco afirmó que muchas organizaciones confunden adopción con uso efectivo y que la mayoría permanece en instancias básicas, sin vincular la inteligencia artificial a procesos reales ni estrategias de negocio. Citó un estudio de World Economic Forum y KPMG de 2025 que señala que solo el 10% de las organizaciones conecta la inteligencia artificial con su estrategia empresarial y apenas el 6% logra impactos significativos.
Implicancias sobre la automatización, estructura operativa y acompañamiento humano
Teamcubation sostiene que su modelo permite que perfiles no técnicos, como contadores o responsables de operaciones, participen directamente en la mejora de sus propios procesos productivos empleando inteligencia artificial. Wechsler manifestó que el área de TI queda así reservada para proyectos masivos o estratégicos, mientras que la optimización cotidiana es gestionada por los propios equipos, lo que permite a la organización escalar mejoras sin fragmentar sus entornos tecnológicos.
La compañía enfatiza la importancia de un marco común y una cultura de acompañamiento humano para evitar soluciones aisladas y asegurar la integración ordenada de automatizaciones. Se promueve además la pregunta frecuente sobre la posibilidad de automatizar tareas, lo que, según sus directivos, contribuye a multiplicar los avances individuales en el conjunto de la organización.
Medición de resultados y desafíos humanos en la adopción de inteligencia artificial
Entre las métricas recomendadas por Teamcubation para evaluar el impacto de la inteligencia artificial se destacan el ahorro de horas operativas, la reducción de errores manuales y la capacidad de la empresa para crecer sin ampliar su estructura. La firma reporta experiencias en las que se observó una disminución de hasta un 20% del tiempo dedicado a tareas de bajo valor agregado.
Sobre la posibilidad de resistencia al cambio o temor a la prescindibilidad laboral, Jolodenco señaló que el enfoque adoptado aborda estas preocupaciones de manera directa en las mentorías, comunicando que la inteligencia artificial está dirigida a eliminar tareas de bajo valor y que la automatización puede reforzar el rol estratégico de las personas.
Wechsler añadió que el acompañamiento humano constituye una diferencia central respecto de tutoriales genéricos, facilitando la apropiación de tecnologías y la conversión de la capacitación en resultados aplicados en tiempos breves.
Estado de la inteligencia artificial en empresas argentinas
Consultados sobre el nivel de madurez en la adopción estratégica de la inteligencia artificial en el país, los fundadores de Teamcubation expresaron que si bien existe interés y urgencia, hay una madurez todavía incipiente. Destacaron la creatividad y resiliencia en el ámbito local, pero aclararon que muchas empresas permanecen en una fase experimental de uso tecnológico.
En cuanto al potencial de productividad, Wechsler remarcó la necesidad de dirigir la energía humana hacia tareas como la toma de decisiones, la mejora de procesos y la relación con clientes, dejando la inteligencia artificial a cargo de procesos repetitivos.
La propuesta metodológica de Teamcubation con Booster AI continúa en proceso de aplicación en diversas organizaciones argentinas, con el acompañamiento de sus equipos y clientes para consolidar un uso práctico y medible de la inteligencia artificial.
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Fuente: iProfesional.
