Escuela de Economía y Negocios
India, startups e inteligencia artificial: Lina Sönne en la EEyN UNSAM
El Centro de Investigaciones para la Transformación (CENIT-EEyN) recibió a Lina Sönne Vyas, investigadora de la Desai Sethi School of Entrepreneurship del IIT Bombay, en una visita de dos días que cruzó miradas sobre emprendimiento e inteligencia artificial desde uno de los ecosistemas tecnológicos más dinámicos del mundo.
El 1 de octubre, en una conversación con estudiantes e investigadores, Sönne trazó un mapa del paisaje emprendedor indio y los desafíos que enfrentan las start ups. Su descripción mostró tanto el potencial como las tensiones que atraviesan al país. India, explicó, combina una masa enorme de jóvenes con un grupo relativamente pequeño de egresados de altísimo nivel que logra aprovechar su talento. “Mi instituto es de los más difíciles para ingresar en India. Allí el gobierno invierte mucho dinero, tenés todas las facilidades. La universidad promedio no las tiene”, señaló. Esa desigualdad se traduce en un ecosistema donde conviven startups sofisticadas con grandes problemas de formación y fuga de cerebros. “Los egresados de ingeniería suelen irse a consultoría, outsourcing o a Estados Unidos. Tenemos un gran problema de fuga de talentos”, advirtió.
El desafío, planteó, es lograr que estudiantes y posdoctorandos emprendan en India y devuelvan al sistema a través de empresas, patentes o financiamiento. El IIT Bombay construyó una arquitectura institucional para acompañar ese camino: programas de preincubación e incubación, laboratorios de prototipado, centros especializados en biotecnología o salud digital, y una incubadora con fondos del gobierno y de exalumnos. “Si sos estudiante, existe un esquema en dos etapas para llevar una idea hasta volverla incubable”, explicó. Esa red se sostiene en buena medida gracias al financiamiento de egresados. “Tenemos exalumnos muy exitosos, muchos en Estados Unidos, y existe esta cultura de ‘devolver’ a la universidad. Así, gran parte de nuestras iniciativas de emprendimiento se financian con ex alumnos o con grandes compañías como Google o AWS”, añadió.
El ecosistema, sin embargo, se enfrenta a la lógica de un capital conservador. “En India el capital prefiere invertir en cosas seguras”, resumió, y explicó que los inversores internacionales suelen mostrar mayor apertura hacia la tecnología. Aun con estas tensiones, el impulso institucional y privado viene generando un entramado que busca retener talento y transformarlo en nuevas empresas.
El 2 de octubre, Sönne cambió de registro y llevó la discusión a un terreno más concreto: la revolución de la inteligencia artificial generativa en los negocios. Comenzó con un dato que condensa la velocidad de la transformación tecnológica: “Las aerolíneas tardaron 64 años en llegar a 50 millones de usuarios. Facebook tardó 4”. Esa aceleración, señaló, ya impacta en la vida universitaria, en la preparación de clases y en sectores como el software o la generación de contenidos. También está modificando la productividad y el tipo de perfiles que requiere el mercado laboral.
La investigadora compartió hallazgos de un relevamiento preliminar de 30 entrevistas a startups nativas de IA, pymes usuarias, agencias implementadoras e inversores. Los resultados apuntan a tres condiciones que se repiten. La primera es el peso del liderazgo. “Si no hay un CEO o un CTO realmente comprometido, convencido de que vale la pena invertir, no despega”, dijo. La segunda es la orientación a resolver problemas de negocio. “No les interesan cosas de IA por sí mismas. Quieren resolver problemas concretos”. La tercera es que los motores principales son la eficiencia y los costos. “En India costo es la palabra. Reducir costos y ganar eficiencia son los dos motores”.
Un área particularmente demandante es el reclutamiento. “Recibimos una cantidad enorme de postulaciones para muy pocos puestos. Por eso, RR.HH. y la gestión del talento son un caso de uso muy importante”, explicó. También mencionó el rol creciente del prototipado rápido, tanto en empresas farmacéuticas como en talleres de estudiantes.
Sönne situó estos cambios en el marco de una estrategia estatal más amplia. “El gobierno se volcó por completo para asegurar que India sea soberana, con capacidades para construir modelos de IA, soluciones y un ecosistema que no dependa de nadie”, planteó. Uno de los ejes centrales es el desarrollo de modelos de lenguaje que contemplen las 22 lenguas oficiales y cientos de lenguas no oficiales del país. “La idea es crear modelos que puedan interactuar con toda la población y no solo con la minoría que maneja bien el inglés”, detalló.
La política pública se despliega a través de iniciativas como AI Kosh, que concentra datos y capacidad de cómputo, junto con financiamiento para centros de investigación y startups. En paralelo, conglomerados indios como Tata o Reliance avanzan en sus propias soluciones, mientras AWS, Google, NVIDIA y Microsoft Azure financian investigación, aceleradoras y programas de incubación en India. Esa combinación produce un ecosistema donde las startups aún esperan apoyo financiero y técnico de las big tech, al tiempo que compiten con la tentación de registrarse en Estados Unidos para acceder a capitales más abundantes.
La investigadora advirtió, sin embargo, sobre dos puntos ciegos que suelen aparecer al pasar de pilotos a operaciones. El primero es el costo real de la IA. “El costo no se está calculando bien. Podés terminar con costos de infraestructura muy altos si construís una solución a medida. De esto casi no se habla y recién lo notan cuando llega la factura”, señaló. El segundo es la gobernanza. “Casi no hay foco en cómo gobernar la IA dentro de la empresa: quién decide qué modelos usar, quién accede a los datos, quién mantiene los sesgos a raya”. Según Sonne, la conversación sobre privacidad y seguridad aparece, pero no alcanza para ordenar la toma de decisiones cotidianas.
El interés, no obstante, es altísimo. Según la asociación NASSCOM, el 80% de las empresas en India quiere implementar IA frente a un 75% global, aunque la adopción efectiva va por detrás del entusiasmo. Esa brecha es explicable por la falta de cómputo, la competencia por talento y la dificultad de transformar la experimentación en prácticas sostenidas. Sonne sintetizó esa tensión con una advertencia práctica: “Muchas veces pensamos que creamos la mejor idea del mundo, pero quizá no lo es para la comunidad a la que apuntamos. Hay que testear, trabajar con organizaciones que ya conocen a esa población y hacer pruebas piloto”.
La visita dejó como legado una consigna útil para universidades y empresas: mapear necesidades, priorizar problemas concretos, elegir equipos pequeños con mandato claro y construir una gobernanza mínima viable. “Lo importante es mapear necesidades y ver qué herramientas existen. No hay guías claras todavía”, resumió la investigadora. Entre la práctica de India y las preguntas de América Latina, el intercambio abrió una agenda de cooperación que empieza en UNSAM con una clara vocación de ida y vuelta.
Investigación EEyN, Secretaria de Investigación EEyN
Nota actualizada el 3 de octubre de 2025
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