En los últimos meses tuve el placer de sentarme a grabar para el Growth Rockstar Podcast con Fernando Scasserra y Pablo Guzzi, dos personas muy importantes en la implementación de AI en Ualá.
Estamos hablando de un unicornio con más de 1.400 personas, oficinas en Argentina, México y Colombia, y más de 8 millones de usuarios.
Esto me hace pensar en que si una empresa con ese tamaño pudo implementar la IA de una forma rápida y eficiente, cualquiera en su negocio lo puede hacer. Sólo hace falta un poco más de claridad sobre cómo llevarlo a cabo.
Esa es mi intención en este “playbook” que armé basado en lo que me dijeron Fernando y Pablo sobre cómo lo lograron en Ualá.
Una guía de 7 pasos. Vayamos uno por uno.
#1: Definí la meta
La mayoría de los founders con los que hablo saben que tienen que meter AI en su empresa, pero casi ninguno sabe cómo. Y muchos creen que la solución es contratar a alguien que lo resuelva.
Pero antes de contratar a nadie, hay una pregunta que tenés que responder vos. Qué tiene que pasar para que digas que lo lograste?
Por eso en Ualá arrancaron por darle una definición clara a ser una AI First Company.
“Que todo el mundo la integre como tenés integrado WhatsApp. Desde el pibe de marketing hasta el de tecnología o el de compras” - Fernando Scasserra (CTO de Ualá)
Si tu meta es que tech use AI, vas a armar un equipo técnico. Pero si tu meta es que la use compras, vas a armar otra cosa completamente distinta.
Con la meta clara, el primer objetivo del equipo de AI se ordena solo:
“El equipo de AI tiene que saber cómo aprovecharla y orientar a toda la empresa a que la aproveche, sepa o no sepa del tema” - Pablo Guzzi (ex Chief Data & AI Officer de Ualá)
#2: Armá el equipo
Cuando Ualá armó su primer equipo de AI, no existían los AI Engineers. Así que no salieron a buscar el título. Buscaron perfiles cercanos, y algunos ya estaban adentro de la empresa.
Por eso en la compañía los primeros AI engineers venían de data engineering. Sabían usar APIs y el resto lo aprendieron adentro.
Los data analysts hicieron un salto parecido. Antes curaban dashboards para que marketing, finanzas y producto no tuvieran cada uno su propio funnel. Hoy hacen lo mismo con chatbots: deciden cuál es el oficial para que no haya cinco respuestas distintas a la misma pregunta.
Pensalo en tu empresa. Esa persona de BI que todos van a buscar cuando no entienden un número ya sabe hacer la mitad del trabajo de un AI analyst.
#3: Elegí el primer proyecto
Acá es donde veo a más empresas equivocarse. Arrancan por el proyecto más cómodo, y a los seis meses nadie se acuerda de qué hicieron.
La forma de elegir es mucho más fría. Abrí el P&L de tu empresa y buscá dónde están tus costos más grandes. Ahí va tu primer proyecto de AI.
La lógica es política, no solo financiera.
“Si voy con una idea buenísima, pero no tiene impacto en el corto plazo, la voy a chocar. Voy a necesitar primero meter un par de goles. Y ese par de goles, en general, van a estar atados a eficiencia, a mirar los costos, dónde están altos, cómo los bajo”. - Pablo Guzzi
En Ualá esa línea era soporte. Miles de chats por día y un montón de gente atendiendo todo el tiempo. Tenían dos caminos: pruebas chiquitas que fueran sumando reputación de a poco, o ir all-in a un proyecto donde el impacto estuviera garantizado. Eligieron all-in.
Y funcionó. Uali, el asistente que armaron, hoy resuelve el 70% de lo que entra de forma autónoma. Lo hicieron dos juniors, dos semi-seniors y un senior, varios de ellos en su primer proyecto de AI.
Pero lo más valioso de ese proyecto no fue el ahorro. Fue lo que generó adentro de la empresa.
“Cuando resolvés algo crítico, todos lo ven. No solo asegurás el éxito del proyecto. También cambiás la percepción que tiene la AI en toda la compañía. Esa es la confianza que te abre la puerta para todo lo que viene después”. - Pablo Guzzi
Cuál sería el soporte de tu empresa?
Buscá el área donde más gente hace el mismo trabajo repetitivo todos los días, y empezá ahí. Si tenés un e-commerce, probablemente sea atención al cliente o logística. Si tenés un SaaS B2B, capaz es el equipo de onboarding que configura cada cuenta a mano.
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