En un momento en que la inteligencia artificial avanza sobre casi todos los procesos empresariales, hay uno que sigue siendo difícil de automatizar: relocalizar talento.
Empresas como OpenAI o Google contratan personas en todo el mundo. Pero después de la oferta empieza un desafío menos visible: coordinar visas, vuelos, vivienda y pertenencias, todo al mismo tiempo y sin margen de error.
Es un proceso largo, con múltiples actores, que todavía se resuelve en gran parte de forma manual.
Ese es el problema sobre el que trabaja Gullie, una startup con base en San Francisco donde uno de sus primeros empleados es un argentino. Daniel Salmun, desarrollador especializado en inteligencia artificial, se sumó a la compañía cuando el equipo estaba formado apenas por la fundadora y el ejecutivo de ventas.
“La relocalización tiene muchas variables al mismo tiempo —regulaciones, costos, tiempos, preferencias del usuario—. Lo interesante de la IA es que permite integrar todo eso y convertirlo en decisiones más rápidas y consistentes”, explica.
De procesos manuales a sistemas que toman decisiones
“La relocalización siempre fue un proceso complejo, con múltiples capas de información y decisiones. Lo que cambia con la IA es la capacidad de integrar variables —como leyes migratorias, preferencias y costos— en sistemas que operan de forma mucho más ágil y consistente”, explica Salmun.
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Se trata además de un mercado con peso propio. Según estimaciones del sector, el mercado global de servicios de relocalización corporativa está valuado en más de 20.000 millones de dólares en 2025 y podría superar los 32.000 millones hacia 2032, impulsado por la movilidad internacional de talento y el crecimiento de equipos distribuidos.
En Gullie, Salmun trabaja en sistemas que no solo procesan información, sino que también ejecutan tareas dentro del proceso de relocalización.
“Antes, estos procesos implicaban decenas de emails y llamados entre distintas personas. Hoy es posible construir sistemas que entienden la situación de cada usuario y responden en función de eso”, señala.
De chatbots a agentes que ejecutan tareas
Antes de sumarse a Gullie, Salmun trabajó en distintos proyectos de inteligencia artificial aplicada. En Nivii.ai, una startup argentina, participó en el desarrollo de agentes capaces de analizar información empresarial y ejecutar flujos de trabajo completos de manera autónoma.
Este tipo de soluciones marcan una evolución respecto a las primeras herramientas basadas en IA:
“En los primeros modelos de OpenAI había que verificar incluso las tareas más simples. Con el tiempo, las ‘alucinaciones’ se redujeron y hoy los modelos pueden asumir tareas más complejas y trabajar con mayor volumen de información”, explica.
Una base en investigación
Además de su experiencia en startups, Salmun desarrolló parte de su carrera en el ámbito académico. En la Universidad de Buenos Aires, trabajó en optimización de algoritmos y arquitectura de procesadores.
Entre sus proyectos se destaca el desarrollo de un algoritmo de ordenamiento optimizado para la arquitectura RISC-V, que logró mejoras de rendimiento de hasta un 89% frente a implementaciones previas. Este trabajo fue reconocido con el Best Paper Award en la Latin American High Performance Computing Conference (CARLA 2025), la conferencia académica más prestigiosa de latinoamérica relacionada a la supercomputación y computación de alto rendimiento.
“Esa etapa me ayudó a entender lo difícil que es crear por fuera de lo cotidiano. En el mundo académico trabajás en la frontera del conocimiento, y en la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA pude hacerlo junto a investigadores realmente excepcionales”, señala.
Los desafíos de trabajar con inteligencia artificial
Más allá del entusiasmo que genera la inteligencia artificial, trabajar con estos sistemas también implica desafíos concretos.
Uno de los principales es la confiabilidad. A diferencia del software tradicional, donde el comportamiento suele ser predecible, los sistemas basados en modelos pueden generar resultados inesperados o inconsistentes.
“Uno de los desafíos es construir sistemas que no solo funcionen, sino que sean confiables. Tenés que poder entender por qué el sistema toma ciertas decisiones, para luego guiarlo a que realice las acciones correctas”, explica.
También aparece un desafío de diseño: definir qué tareas conviene automatizar, cuáles requieren supervisión y cómo integrar estas herramientas en procesos reales sin generar fricción.
En el centro de la nueva ola de inteligencia artificial
Salmun también participa de los espacios donde se piensa y se construye la próxima generación de productos basados en inteligencia artificial. El próximo 28 de marzo será jurado en el Multimodal Frontier Hackathon, un evento en San Francisco centrado en el desarrollo de agentes multimodales y nuevas aplicaciones de IA.
La convocatoria reúne a desarrolladores y referentes de empresas como Google DeepMind, DigitalOcean y Lovable, en un espacio centrado en las tendencias más avanzadas del sector. Más que prototipos, se evalúan ideas que anticipan la próxima generación de productos de inteligencia artificial.
Talento argentino en la escena global
A medida que la inteligencia artificial se integra cada vez más en los procesos de negocio, casos como el de Gullie muestran hacia dónde apunta la próxima etapa: automatizar decisiones complejas. Y, en ese escenario, la presencia de un argentino como jurado en uno de los eventos clave del sector refleja también el lugar que empieza a ocupar el talento local en la conversación global sobre el futuro de la tecnología.