Hay una narrativa muy repetida alrededor de la inteligencia artificial: que el futuro pertenece únicamente a las grandes tecnológicas, a los centros de datos gigantes y a las empresas con presupuestos multimillonarios. Pero en medio de esa conversación aparece una postura distinta: construir tecnología desde la infraestructura, con foco en accesibilidad, privacidad y velocidad de ejecución.
Esa es la apuesta que plantea David Saavedra, fundador y CEO de DS Intelligence.
Lo llamativo no es únicamente el modelo de negocio. También lo es el contexto: la empresa comenzó cuando David tenía apenas 17 años, en plena pandemia, resolviendo una necesidad concreta para pequeñas empresas mediante menús digitales. Lo que inició como una respuesta rápida a un problema operativo evolucionó hacia algo mucho más ambicioso: infraestructura de inteligencia artificial orientada a organizaciones que buscan independencia tecnológica, optimización de costos y mayor control sobre sus datos.
En lugar de posicionarse como otra empresa que consume modelos existentes, DS Intelligence decidió ir más atrás en la cadena de valor: construir desde “los fierros”, desde la infraestructura que hace posible desplegar inteligencia artificial en distintos contextos, desde zonas con baja conectividad hasta empresas que requieren soberanía tecnológica y privacidad de información.
Uno de los puntos más interesantes de la conversación fue una observación que cada vez empieza a aparecer más en consejos directivos: adoptar inteligencia artificial ya no es el problema; mantenerla sí.
Según Saavedra, muchas empresas están entrando aceleradamente al mundo de IA sin medir el costo operativo real. La factura llega después: consumo de servicios, escalabilidad, dependencia tecnológica y riesgos de seguridad. Ahí es donde, asegura, están encontrando una oportunidad para ayudar a optimizar inversiones y agregar capas adicionales de protección.
Pero quizá el tema más incómodo que puso sobre la mesa no fue el costo. Fue la confianza.
Para él, uno de los errores más grandes que están cometiendo los directivos es asumir que contratar servicios de inteligencia artificial o alojarse en grandes plataformas equivale automáticamente a tener privacidad garantizada. La conversación cambia cuando aparecen preguntas más complejas: ¿en qué país viven esos datos?, ¿quién puede acceder a ellos?, ¿qué entrenamiento reciben los modelos?, ¿qué ocurre cuando esa información sale del entorno de la organización?
Su postura es directa: el futuro de la IA no será únicamente una carrera por tener modelos más grandes, sino por construir entornos más especializados, eficientes y controlados.
En esa línea, ve un cambio importante: el protagonismo dejará de estar en los modelos generalistas y se moverá hacia arquitecturas compuestas por agentes especializados que colaboran entre sí para resolver tareas concretas.
Lejos del discurso apocalíptico sobre sustitución masiva de empleos, Saavedra mantiene una postura más optimista. Considera que la inteligencia artificial generará nuevas oportunidades, pero exige algo distinto: formación continua, curiosidad y capacidad para ir más allá de lo aprendido en modelos tradicionales de educación. Para él, el diferenciador ya no será el título, sino la capacidad de construir nuevas combinaciones entre conocimiento, tecnología y ejecución.
Y quizá ahí está el mensaje más potente de toda la conversación.
En una industria donde muchas veces se asocia experiencia con años acumulados, David propone otra lectura: si eres el más joven en la mesa o quien menos sabe, probablemente estás sentado en el lugar correcto. Porque en un ecosistema que cambia a esta velocidad, aprender rápido empieza a ser más importante que aparentar certeza.
La inteligencia artificial seguirá evolucionando. La pregunta ya no parece ser quién la va a usar primero, sino quién será capaz de construir confianza alrededor de ella.
