Sergio Richter es un ejemplo de cómo la curiosidad y la reinvención constante pueden llevar a un profesional a impactar en el mundo. Graduado en 2007 de la carrera de Bioingeniería de la Universidad Nacional de Entre Ríos (UNER), primera generación universitaria, fue persistente en la búsqueda de nuevos desafíos hasta la creación de su propio camino en tecnología.

Actualmente reside en una localidad llamada Dina Huapi, a 16 km de Bariloche, y distribuye su tiempo entre la pasión por la IA y la crianza de sus cuatro hijos/as, donde el tiempo se completa entre actividades cognitivas, manualidades y excursiones en la naturaleza. Richter creció en el campo entrerriano, dice que de joven aprendió lo que era el valor de la tecnología. Ya cuando era un niño, desarrolló el sistema eléctrico en su vivienda, así como un sistema de ducha, entre otras necesidades donde la tecnología “ayudó a su familia a vivir mejor”.

De la UNER al mundo

“No hay que esperar las condiciones perfectas”, dice Richter que rindió libre el secundario desde su hogar, y fue inspirado por aquellos que fundaron empresas de tecnología desde un garage. Asegura que con recursos y foco uno puede lograr lo que busca. Su carrera fue desde un trabajo en Invap, tecnología espacial, pasando por consultorías e inversiones en startups de tecnología hasta la IA.

Asegura que su trabajo diario lo comparte con muchos graduados universitarios. “Mi carrera fue un camino de reinvención permanente”, dice Sergio, tan así que en sus primeros años como profesional le era “difícil imaginar que desarrollar soluciones de IA podría ser un modo de vida”, asegura. Hoy el cambio de enfoque fundamental en su vida es cómo puede usar la Inteligencia Artificial (IA) para resolver algo.

Sobre la IA

La Inteligencia Artificial ya no es una promesa de futuro: está transformando la manera en que las empresas e instituciones operan, toman decisiones y crean valor. Sin embargo, todavía circulan muchos mitos: que reemplaza trabajos, que es inaccesible para pequeñas empresas o que solo sirve para gigantes tecnológicos. La realidad es otra: cuando se utiliza de manera estratégica, la IA potencia la eficiencia, facilita decisiones más inteligentes y libera tiempo para enfocarse en lo que realmente genera impacto.

El graduado en Bioingeniería de la UNER, Sergio Richter, se refirió al impacto de la IA en la sociedad y en los negocios. “Usamos inteligencia artificial para enfocarnos en las tareas que realmente generan valor, las que marcan la diferencia en el negocio”, afirma. Su experiencia invita a los empresarios a mirar la IA no como un riesgo, sino como una herramienta para innovar, crecer y tomar decisiones más informadas. Y en esa línea, los profesionales graduados de nuestra universidad desafían los ámbitos empresariales nacionales y globales.

—¿Cómo fue tu inicio profesional como graduado de UNER?

—Me gradué en 2007 de la Carrera de Bioingeniería de UNER. La Facultad me dio método y rigor académico, y afianzó mi mirada polímata de las cosas (hacer diferentes cosas con iguales capacidades). Fui la primera generación universitaria en mi familia, y esto fue un desafío muy grande para mí, romper esa barrera. Si puedo dar un consejo a cualquier universidad, es que hay que tratar al estudiante como un profesional en formación pensando que en breve va a ser un colega, y sostener ese estándar alto de exigencia y nivel académico, porque es lo que nos permite adaptarnos a diversos entornos y tener flexibilidad en el futuro.

—¿Cómo llegó la inteligencia artificial a tu vida profesional?

—A veces me río cuando me preguntan esto porque es la pregunta obligada. Y lo entiendo porque hay muchos expertos recientes, por así decirlo, en inteligencia artificial. Pero si ustedes ven mi track record, verán que en mi caso aprendí inteligencia artificial, sobre todo lo que era esa otra IA, que sentó las bases para la que evolucionó hasta hoy: con más datos y algoritmos depurados y complejos, como los transformers y demás, con una base en lo que siempre fue: redes neuronales artificiales. Aprendí con Drozdowicz, profesor de inteligencia artificial en la UNER, justamente en Bioingeniería, década del 2000. Y desde 2005 en adelante, aun como alumno, hice publicaciones de artículos técnicos sobre redes neuronales artificiales y demás. Imagínense, muchísimo antes de que aparezca la IA como palabra fancy. En realidad en esa época no servían para mucho las redes neuronales y todas estas soluciones, tanto por el poder de cómputo, como por la forma en la que operaban. Una época donde era muy difícil imaginar que la IA podría ser un medio de vida, trabajar todos los días dando servicios con inteligencia artificial, ¿no? Entonces, diría que una de las formas en las que cambió mi enfoque es que hoy tengo una capacidad de delivery muy acelerado debido a que puedo apalancar todas las tareas en las nuevas herramientas de inteligencia artificial. Siempre pienso, primero, cómo puedo usar la IA para resolver algo. Éste es el cambio de enfoque fundamental que trajo a mi vida.

—¿Y qué hace la IA por vos?

—Por un lado, la IA me exponencia, me ordena, me exige estándares. La uso en un montón de cosas. De hecho desarrollamos muchísimas soluciones, incluso mucho antes de estas capacidades conversacionales extremas que tenemos hoy día. Pero, en términos generales, claramente me ayuda a pensar mejor y más rápido mediante resúmenes de reuniones, draft de documentos, búsquedas, escritura de código. Me ayuda a conectar conocimiento, con búsquedas en contexto sobre repositorios internos y sobre conocimiento externo. Y en la empresa, nos ayuda a operar procesos usando agentes que orquestan tareas, que validan datos, que disparan flujos.

¿Qué aconsejo incorporar? Por un lado, no es que aconsejaría incorporar un modelo de lenguaje en especial: si ChatGPT, o si Grok u otro, porque creo que es mucho más que eso. Hoy, hay que incorporar capacidades, porque donde fracasan mucho las organizaciones y empresas para extraer valor de la inteligencia artificial, es que la piensan como plug and play, es decir, que la piensan como algo que se enchufa y anda, cuando en realidad hay que pensar la IA más como hacer outsourcing, es decir, como una capacidad en la que puedo tercerizar y apalancar ciertas tareas, actividades que hacen las organizaciones. Y ahí es donde está el valor real: que para tercerizar tareas o procesos, tenés que preparar muy bien la información con la que van a trabajar y los datos tienen que estar trabajados y pulidos. Obviamente hay distintas formas de hacerlo y desde el punto de vista tecnológico hay capas: uno puede primero empezar por copilotos de texto y código. Después conectar la IA a nuestras propias bases de conocimiento a través de lo que son sistemas RAG, conectándolo a nuestros propios datos y aprendiendo sobre lo que es una buena gobernanza de los datos. Luego, un siguiente nivel es a través de agentes y automatizaciones para cerrar el loop entre lo que es la inteligencia artificial y el negocio. Y por último, tiene que concentrarse en todo lo que es evaluación y guardrails, es decir, métricas de relevancia, precisión y observabilidad para hacer que esos agentes en producción, es decir, en la diaria, funcionen. Es mucho el esfuerzo consciente que hay que hacer para que la inteligencia artificial pase de lo que es una demo bonita, que es algo fácil de hacer y muy rápido, a algo que realmente esté en productividad sostenida y dé valor de forma consistente.

—¿La IA va a salvar el mundo o lo va a complejizar?

—Es ambas cosas, sin lugar a dudas es ambas cosas. La inteligencia artificial es como un tsunami tecnológico, en este caso, que si uno se para bien te impulsa, si le das la espalda te revuelca. Obviamente está acelerando todo lo que es ciencia, salud, educación y productividad, pero también complejiza muchísimas cosas con sesgos, cuestiones de seguridad, de impacto laboral, de regulación. Creo que ahí la clave es no ser extremista en ninguno de los dos aspectos, no elegir un extremo, sino poder gestionar esa complejidad, o sea, la complejidad de los datos, de la trazabilidad, de la evaluación continua, de la capacitación, a sabiendas de que al igual que un tsunami lo único que se puede hacer es elegir cómo reaccionar. Y generalmente, es ir hacia las partes altas, en este caso la altura es adquirir conocimiento para tramitar esa complejidad. Si uno logra gestionar bien la IA, deja de ser una promesa o amenaza y se convierte más en una capacidad estratégica.