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La apertura estuvo a cargo de Javier Kusminsky, gerente de Soluciones Digitales de Antel, quien presentó las capacidades que la empresa viene impulsando para ampliar su oferta de servicios tecnológicos a partir de la infraestructura y conectividad. En ese marco, señaló que Antel está expandiendo su rol como empresa de telecomunicaciones para incorporar nuevos servicios vinculados a centros de datos, infraestructura, nube e IA, con foco en el fortalecimiento de capacidades locales y soberanía digital.

En relación con la infraestructura, explicó que Antel está trabajando en la ampliación de  las capacidades de sus datacenters y en la incorporación de nuevos recursos de cómputo. En particular, destacó la implementación de un primer clúster de GPU, una infraestructura compuesta por unidades de procesamiento gráfico orientadas a brindar capacidad de cómputo para distintos usos, entre ellos el entrenamiento y la ejecución de aplicaciones de IA.

Asimismo, presentó otras líneas de trabajo vinculadas a datos, analítica avanzada e IA, incluyendo plataformas de datos, modelos de IA como servicio y soluciones integrables mediante API (interfaces de programación que permiten la comunicación entre sistemas). Según explicó, el objetivo es ofrecer estas capacidades como servicios para que organismos y empresas puedan incorporarlas de acuerdo con sus necesidades.

A continuación, Maximiliano Maneiro, subdirector de Tecnologías de la Información de Agesic, presentó la experiencia del laboratorio de IA y el trabajo que se viene desarrollando con modelos e infraestructura local. Durante su exposición compartió algunos de los proyectos en curso, entre ellos un chatbot orientado a asistir a las personas en la realización de trámites y un piloto de analítica para el balance energético nacional que permite convertir lenguaje natural en consultas especializadas.

Maneiro explicó que estas experiencias permiten comprender los requerimientos necesarios para ejecutar distintos modelos y preparar las soluciones para interactuar con aplicaciones y agentes de IA. En este sentido, señaló que "la solución no sea darle un Transformador Generativo Preentrenado (GPT) del Estado, sino preparar los datos, preparar las aplicaciones para que esos GPT las puedan consumir de mejor manera”. También destacó el trabajo del laboratorio para probar modelos en infraestructura local y dimensionar las capacidades necesarias para sus distintos usos.

Para finalizar, se destacó la posibilidad de que los organismos públicos se vinculen con el Laboratorio de IA para explorar casos de uso y experimentar con estas tecnologías, mientras continúan desarrollándose  nuevas capacidades de infraestructura para apoyar su implementación en el Estado.