Un espacio para debatir cómo la Inteligencia Artificial transforma industrias, modelos de negocio y capacidades humanas, y qué decisiones deben tomarse hoy para liderar el futuro.

Un encuentro que reúne a líderes empresariales, expertos tecnológicos y decisores para analizar cómo la Inteligencia Artificial impulsa la eficiencia, competitividad y crecimiento sostenible.

TEMAS:

Argentina HUB de IA

• Cómo la IA está redefiniendo la competitividad, la productividad y el crecimiento en Argentina.

• Inversiones

• Oportunidades y desafíos de la próxima década.

IA + Economía Real: Productividad, competitividad y nuevos modelos de negocio

• ¿Qué sectores argentinos están mejor posicionados para adoptar IA?

• ¿Dónde está el ROI inmediato y dónde la oportunidad estratégica?

• Casos reales de impacto en manufactura, agro, energía, retail y banca.

El futuro del trabajo: nuevas habilidades, talento escaso y reconversión laboral

• Roles que desaparecen vs. roles que emergen.

• Cómo adaptan su talento las grandes corporaciones.

• Educación 2030: qué deberían enseñar las universidades argentinas.

IA Generativa: la frontera creativa—medios, publicidad, contenido, entretenimiento

• Cómo cambia la producción de contenido.

• IA en marketing, hiperpersonalización y engagement.

• Propiedad intelectual, deepfakes y verificación.

Los CEOs frente a la Revolución IA

• La voz de los líderes en esta transformación.

• Cómo la empresa se reconvierten con IA, decisiones de inversión y aprendizajes.

IA, ética y regulación: ¿cómo se construye un marco responsable?

• Leyes locales vs. modelos internacionales (UE, EE.UU., Asia).

• Principios de IA responsable.

• Gobernanza organizacional y compliance.

Startups: el mapa emprendedor 2026

• Startups argentinas que están exportando inteligencia.

• Oportunidades en agtech, fintech, healthtech y deeptech.

• Fondos que invierten en IA: qué buscan.

Infraestructura para la IA: Cloud, Edge y Computación Acelerada

• El rol de GPUs, TPUs y chips especializados.

• IA en el edge vs. cloud.

• Cómo escalar modelos y cargas de trabajo.

• Infraestructura soberana y datos locales.

Automatización Inteligente: RPA + IA + agentes para operaciones autónomas

• De la automatización tradicional a la automatización cognitiva.

• IA en backoffice, logística, soporte y finanzas.

• Integración con sistemas legados.

• Operaciones autónomas en 2026.

De los datos al impacto: Data Governance, Lakehouses y Calidad de Datos

• Arquitecturas modernas de datos.

• Cómo preparar datos para IA generativa.

• Modelos de gobernanza y seguridad.

• Data sharing y alianzas industriales.

Cómo pasar del laboratorio a la operación

• Pipelines, monitoreo y actualización continua de modelos.

• Herramientas de automatización (AIOps, LLMOps).

• Métricas de performance y costos.

Modelos Generativos: del fine-tuning al uso seguro en entornos corporativos

• Modelos abiertos vs. cerrados.

• Fine-tuning, RAG, agentes y copilots.

• Guardrails y evaluaciones de riesgo.

• Cómo adaptar LLMs a industrias reguladas (finanzas, salud).

Seguridad en tiempos de IA: Ciberdefensa, identidades y ataques generativos

• Detección de anomalías en tiempo real.

• Seguridad en modelos generativos y supply chain.

• Zero-trust como estándar.