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La inteligencia artificial ya es una prioridad para las empresas argentinas: según Randstad, el 81% afirma que está transformando su atención al cliente y procesos internos, y muchas organizaciones ya aplican IA en reclutamiento y experiencia del talento. Sin embargo, detrás del entusiasmo aparece un problema frecuente: la mayoría de los pilotos no logra resultados concretos. Un informe global sobre IA generativa señala que el 95% de las pruebas no alcanzó los objetivos esperados, principalmente por fallas de integración y no por limitaciones tecnológicas. La clave, entonces, no es “sumar IA” como si fuera un plug-in, sino rediseñar procesos e integrar la tecnología de forma profunda a los flujos de trabajo. En este contexto, Laburen.com se posiciona como un actor relevante al combinar inmersión operativa en el negocio con una plataforma propia para construir agentes listos para producción, integrables con herramientas habituales como WhatsApp, CRMs o ERPs. Con más de 400 empresas usuarias, su enfoque busca evitar que los proyectos queden en piloto y lograr impacto medible en productividad, costos y experiencia de clientes y equipos.

Cuando una empresa crece, la respuesta automática suele ser contratar más personas para sostener la operación. Pero muchas veces eso termina generando estructura y costos que no se traducen en resultados proporcionales, porque gran parte del trabajo diario se compone de tareas repetitivas y reactivas: responder consultas frecuentes, ordenar información, cargar datos y hacer seguimientos. El debate útil no es IA versus personas, sino distinguir qué parte del trabajo requiere criterio humano y cuál necesita consistencia operativa. Contratar tiene sentido cuando el rol implica decisiones, negociación, manejo de excepciones, liderazgo o control de calidad. En cambio, cuando el cuello de botella es volumen y repetición, los empleados de IA pueden funcionar como una capa operativa estable que atiende, clasifica, registra, hace seguimiento y escala casos complejos al equipo humano. Muchas empresas ya están combinando ambos enfoques: personas para lo complejo y empleados de IA para absorber lo repetitivo, ordenar el flujo y permitir que la contratación vuelva a enfocarse en tareas de valor real.

En los últimos meses, muchas empresas se entusiasmaron con sumar empleados de IA como una nueva capa operativa capaz de atender, clasificar y ejecutar tareas repetitivas con consistencia. Sin embargo, la mayoría de los proyectos fracasa porque la dificultad no está en “usar IA”, sino en integrarla de forma real al negocio. Una implementación efectiva exige cambiar el enfoque: no es una discusión tecnológica, sino operativa. Para que un empleado de IA funcione como un rol y no como un bot aislado, debe tener un diseño claro (tareas, límites, información y escalamiento a humanos), aportar valor desde el primer día y aplicarse donde el impacto sea rápido y medible. Además, necesita integrarse al circuito real de la empresa —canales, procesos y sistemas— y gestionarse de forma iterativa, mejorando con el uso y ajustándose a casos reales. La diferencia está en quién convierte la IA en operación y no en experimento.

En el último año, muchas empresas empezaron a escalar sus operaciones de una forma distinta: en lugar de crecer sumando estructura y costos fijos, incorporan empleados de IA como parte estable de su operación. La diferencia clave no está en “usar IA”, sino en integrar agentes a tareas concretas con reglas claras, métricas y responsabilidad interna, convirtiéndolos en una capa operativa que sostiene procesos repetitivos con consistencia. Estudios recientes muestran que el acceso a IA puede mejorar la productividad en promedio un 15%, lo que explica por qué la adopción real avanza primero en áreas con alto volumen y fricción. Las empresas que mejor capturan valor repiten tres patrones: empiezan por la primera línea operativa (respuesta, clasificación, registro y seguimiento), implementan complementariedad liberando tiempo humano para tareas de criterio, y escalan hacia una operación híbrida con múltiples agentes para front y back office. El impacto sostenible aparece cuando el empleado de IA está conectado al flujo de trabajo y no queda como piloto aislado. En este modelo, escalar ya no es solo sumar personas: es sumar estructura operativa digital.

La inteligencia artificial aplicada a la salud está empezando a cubrir una de las brechas más frágiles del sistema sanitario en América Latina: el seguimiento postoperatorio y el acompañamiento del paciente luego del alta. A través de asistentes virtuales y herramientas de monitoreo remoto, hoy es posible detectar síntomas de alarma, recordar medicación, mejorar la adherencia a tratamientos y generar alertas tempranas, reduciendo complicaciones evitables y reingresos. En este contexto, Laburen.com se presenta como una startup argentina que impulsa la transformación digital del sector salud con soluciones que automatizan procesos sin perder el componente humano. Sus asistentes permiten optimizar front office y back office hospitalario, agilizando registros, consultas, documentación e historiales clínicos, liberando tiempo de los profesionales para tareas verdaderamente clínicas. El rol central de la IA en salud no es reemplazar equipos médicos, sino mejorar la prevención, anticipar riesgos y garantizar un cuidado más ágil, preciso y humano.

Durante 2025, la inteligencia artificial dejó de ser una herramienta experimental o meramente asistencial y comenzó a integrarse como parte operativa de las empresas, ejecutando tareas reales dentro de los flujos de trabajo. Según McKinsey, el 88% de las organizaciones ya utiliza IA de forma regular en al menos una función del negocio, reflejando una adopción en fase de madurez. En ese marco, Laburen.com destaca el salto hacia agentes de IA capaces de conectarse a sistemas internos y operar de manera autónoma bajo reglas definidas, no solo analizando información sino actuando sobre ella. Un caso concreto mostró cómo un agente procesó casi 20.000 interacciones en 10 días, automatizando atención, reservas y seguimiento, liberando más de 1.600 horas de trabajo humano para tareas estratégicas. De cara a 2026, el foco se desplaza hacia agentes específicos e integrados en aplicaciones empresariales: Gartner proyecta que el 40% de las apps contará con estos agentes. El diferencial ya no será “usar IA”, sino diseñar sistemas donde la ejecución automática y el criterio humano convivan dentro del mismo proceso.

La inteligencia artificial está transformando el eCommerce en América Latina y ya se posiciona como motor central de crecimiento. En Argentina, el 66% de las marcas considera que la IA será decisiva para impulsar las ventas online, según el informe NubeCommerce 2024/2025. La automatización de la atención al cliente con asistentes virtuales, el análisis predictivo y la optimización de stock y precios ya muestran impactos concretos en conversión e ingresos, aunque persisten barreras como costos iniciales, falta de talento e integración con sistemas existentes. En este contexto, Laburen.com se presenta como una plataforma no-code que permite crear y escalar “Empleados de IA” para vender, responder consultas y gestionar pedidos 24/7 sin requerir desarrollos complejos. Con casos de éxito activos y cientos de agentes en funcionamiento en la región, la adopción de IA en eCommerce avanza rápidamente y marcará la diferencia entre empresas que lideren la automatización y aquellas que queden rezagadas.

La inteligencia artificial está ganando terreno en la logística argentina. Según datos relevados por ARLOG, el 82% de las empresas del sector planea invertir en herramientas basadas en IA, automatización e infraestructura tecnológica, en un contexto impulsado por el crecimiento sostenido del e-commerce y la presión por operar con mayor eficiencia y respuestas en tiempo real. Sin embargo, la adopción todavía enfrenta barreras concretas en América Latina, especialmente en pymes: falta de talento especializado, datos internos poco estructurados, limitaciones presupuestarias y dificultades de integración con sistemas existentes. Frente a este escenario, empiezan a consolidarse soluciones desarrolladas para el contexto regional, con implementación rápida y menor complejidad técnica. Laburen.com surge como ejemplo de plataformas diseñadas para mercados emergentes, capaces de automatizar tareas operativas y liberar tiempo en procesos repetitivos. El impacto real de la IA en la logística dependerá de que estas tecnologías se traduzcan en herramientas accesibles, concretas y adaptadas a las condiciones locales.