En una empresa neuquina que prueba inteligencia artificial, la pieza decisiva no es el software ni el proveedor. Son los expertos de dominio: el supervisor que conoce el pozo, el encargado que domina la logística, la administrativa que entiende el mostrador. Esa es la tesis de un artículo que publicó este miércoles 6 de agosto Harvard Business Review. La lectura es directa para las operadoras y pymes de servicios de Vaca Muerta que ya ensayan con estas herramientas.
El mensaje aterriza fácil en la cuenca. El retorno de la inteligencia artificial no está en el chatbot genérico que cualquier competidor puede comprar. Está en cruzar la tecnología con el conocimiento de quien vive el yacimiento, el taller o la administración. Para una pyme familiar o un contratista, eso cambia la pregunta inicial: ya no es qué herramienta comprar, sino quién adentro de la empresa sabe lo que la herramienta necesita aprender.
Qué sostiene el artículo y quiénes lo firman
Los autores son tres académicos de universidades de primera línea: Arvind Karunakaran, de Stanford; Katherine C. Kellogg, de la escuela de negocios del MIT, y Batia Wiesenfeld, de NYU Stern. Su planteo apunta contra las herramientas genéricas de productividad, las que se compran listas para usar. La IA generativa —los sistemas que producen texto o análisis a partir de datos— rinde más en otro formato. Los mayores retornos, sostienen, vienen de soluciones a medida construidas con los especialistas internos, porque refuerzan lo que la empresa hace mejor que sus rivales.
De ahí se desprende una recomendación general para los líderes: darles a esos especialistas tiempo, energía y respaldo institucional para traducir la tecnología en ventaja competitiva. No alcanza con pedirles que experimenten después de hora. Hace falta liberarles horas de la operación y sostener el esfuerzo desde la dirección.
La traducción para una pyme de la cuenca
¿Quiénes son los expertos de dominio en la escala real de la región? Casi nunca un ingeniero de datos. Es el jefe de campo con veinte años de servicio, el que sabe dónde se demora una operación o dónde se pierde plata en un traslado. También la persona que lleva la administración y conoce qué factura se traba y por qué. Ese conocimiento no viene en ninguna licencia: es el insumo que separa una estrategia de adopción propia de una compra de software más.
La tarea concreta que se desprende del planteo tiene tres pasos. Primero, identificar a esos referentes internos en cada área. Después, liberarles horas para que trabajen junto a quien maneja la herramienta. Y por último, sostener ese tiempo desde la conducción, porque sin respaldo el experimento pierde siempre contra la urgencia diaria.
Una ventaja que no se compra hecha
La discusión llega mientras la adopción de inteligencia artificial gana terreno en empresas de la región, de los equipos de perforación a los comercios del centro. El planteo publicado esta semana ordena esa carrera con un criterio simple. La ventaja no la definirá quién pague primero la licencia, sino quién organice mejor a sus expertos de dominio para enseñarle el negocio a la máquina. En una cuenca donde el conocimiento del pozo y de la ruta vale tanto como el capital, ese activo ya está adentro de cada empresa.
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