En muchas empresas la IA ya entró, pero de costado: cada uno la usa por su cuenta, con sus herramientas y sus ideas, y nadie sabe qué casos valen la pena. El hackathon interno es una de las formas más rápidas de convertir eso en una lista de casos con dueño. Falabella lo hizo a escala regional, y lo más útil del caso no es el tamaño: es lo que pasó después.
A fines de agosto de 2026 Falabella hizo la PlAI Week: más de 1.100 empleados de Chile, Perú, Colombia e India dejaron sus tareas para prototipar soluciones de IA sobre desafíos que plantearon sus cinco negocios. Más de 200 equipos compitieron durante dos días y diez finalistas llegaron al comité ejecutivo. Su CIO dijo que esas soluciones ya se están llevando a producción.
Para una empresa argentina, la lección es el diseño, no el tamaño: los desafíos los plantea el negocio, cada equipo mezcla áreas y trabaja con herramientas y datos autorizados, y hay alguien con poder de decisión que elige qué sigue, con presupuesto y dueño. Sin ese último paso, un hackathon de IA es una jornada entretenida que no cambia nada.
¿Qué fue la PlAI Week de Falabella y qué salió de ahí?
Según Peru Retail y Supermercado Al Día, que recogieron lo que el CIO del grupo, Leonardo Di Nucci, contó a principios de septiembre, la PlAI Week se hizo la semana anterior y funcionó así:
- Los desafíos los pusieron los negocios. Falabella Retail, Sodimac, Tottus, Banco Falabella y Mallplaza plantearon problemas reales para resolver.
- Participó gente de toda la organización. Más de 1.100 trabajadores de Chile, Perú, Colombia e India, en más de 200 equipos multidisciplinarios.
- Dos días de competencia para llegar a un prototipo.
- Diez finalistas ante el comité ejecutivo. Y la frase que define el caso, de Di Nucci: “Esto no fue un experimento”; las soluciones, dijo, ya se están poniendo en producción o trabajando.
El hackathon no está aislado. El grupo destina este año US$ 265 millones a tecnología, un 60% más que en 2025, y ya tiene casos de IA con números: un carrusel de productos de Banco Falabella que generó más de US$ 78 millones en ventas de Falabella.com en doce meses, un asistente de proyectos de Sodimac y cámaras con visión artificial que mejoraron más de un 20% las rutas de reparto. El hackathon es la forma de alimentar esa cartera desde adentro.
¿Qué es un hackathon de IA interno y en qué se diferencia de una capacitación?
Un hackathon de IA interno es una jornada corta e intensa en la que equipos de la propia empresa construyen un prototipo con IA sobre un problema real del negocio. Una capacitación enseña a usar la herramienta; el hackathon produce candidatos a proyecto. No compiten: funcionan mejor en orden.
| Hackathon de IA | Taller de capacitación | Piloto con consultor | |
|---|---|---|---|
| Objetivo | Generar y priorizar casos de uso | Que el equipo sepa usar la IA en su trabajo | Llevar un caso elegido a producción |
| Duración | 1 a 3 días, más la preparación | Horas o semanas, según formato | Semanas |
| Quién participa | Equipos mixtos de negocio y tecnología | Un área o toda la empresa | El dueño del proceso + el consultor |
| Entregable | Prototipos y una lista priorizada | Personas con criterio y hábitos nuevos | Una solución en uso, medida |
| Riesgo principal | Que todo quede en demo | Que no se aplique al día a día | Elegir mal el caso |
| Cuándo conviene | Cuando hay uso disperso y faltan casos claros | Antes del hackathon, para nivelar | Después, con el caso ganador |
| Caso Falabella | PlAI Week: +1.100 participantes, +200 equipos, 2 días, 10 finalistas ante el comité ejecutivo | ||
Fuentes: Peru Retail (02-sep-2026) y Supermercado Al Día (03-sep-2026) para el caso Falabella. El resto de la tabla es análisis propio.
¿Quién tiene que plantear los desafíos y cómo se eligen?
Los gerentes de negocio, no el área de sistemas. Es el detalle más importante del caso Falabella: los desafíos salieron de los cinco negocios. Cuando los plantea IT, el hackathon produce soluciones técnicamente lindas a problemas que nadie pidió. Un buen desafío tiene tres cosas:
- Un dueño que lo sufre hoy y que va a usar la solución.
- Un número que mejorar: horas, errores, tiempo de respuesta, ventas.
- Datos disponibles para trabajar durante el hackathon, aunque sea una muestra.
¿Qué herramientas, datos y reglas necesita cada equipo?
Las coberturas del caso Falabella no detallan qué herramientas usaron los equipos. En mi experiencia, lo que define si un hackathon de IA sirve es que cada equipo llegue con tres cosas resueltas antes del primer minuto:
- Herramientas autorizadas, con cuentas de empresa: un asistente de IA generativa en plan de equipo y, si hay perfiles técnicos, acceso a una API o a una herramienta para armar agentes.
- Datos preparados y anonimizados: una muestra representativa del problema, sin datos personales de clientes.
- Reglas claras: qué se puede cargar, qué no, cómo se presenta el resultado y con qué criterio se evalúa.
Y un equipo mixto: alguien que conoce el proceso, alguien que se anima con la herramienta y, si se puede, alguien que entiende de datos. No hace falta que nadie programe para que salga algo útil.
¿Cómo se pasa de un prototipo ganador a un proceso en producción?
Acá se gana o se pierde todo, y es donde Falabella puso la vara: diez finalistas frente al comité ejecutivo, no frente a un jurado técnico. Para que un ganador no muera el lunes siguiente:
- Decidí antes cuántos van a seguir y con qué presupuesto, y anuncialo al inicio.
- Asigná un dueño de negocio a cada proyecto que sigue, con tiempo reservado para eso.
- Definí la métrica de éxito y la fecha de revisión, a 30 o 60 días.
- Pasá por seguridad y datos antes de escalar: lo que en el prototipo era una muestra, en producción son datos reales.
Sin eso, el hackathon alimenta exactamente el problema que pretendía resolver: más pilotos, ninguno en operación. Cómo se ordena después esa cartera lo cuento en cómo se implementa IA en una empresa grande.
¿Sirve un hackathon de IA en una empresa argentina de 100 o 300 personas?
Sí, achicado. Con 30 a 60 participantes, cinco a diez equipos y una jornada o dos, el formato funciona igual; lo que no cambia es la regla de los desafíos del negocio y la decisión al final. Dos condiciones previas en una empresa mediana argentina:
- Un piso de uso. Si la mayoría nunca usó IA en su trabajo, el hackathon se gasta en enseñar lo básico. Ahí va primero una capacitación, por la brecha de habilidades en IA en Argentina.
- Una política de uso escrita. Qué herramientas, qué datos y qué no se delega. Sin eso, el hackathon instala justo los hábitos que después cuesta sacar, como el riesgo de delegar todo en la IA.
¿Cuánto cuesta y cuánto tiempo lleva organizarlo?
El costo grande no es la herramienta: es el tiempo de la gente que deja su trabajo uno o dos días, más la preparación previa (elegir desafíos, preparar datos, habilitar cuentas), que en una empresa mediana lleva entre dos y cuatro semanas. Para ponerlo en números, sirve comparar con cuánto cuesta capacitar a un equipo en IA y con el retorno de capacitar al equipo en IA: un hackathon bien hecho se paga con un solo caso que llegue a producción.
Si querés armar uno en tu empresa, con la capacitación previa y la decisión posterior bien diseñadas, es parte de lo que trabajo en la capacitación en IA para equipos de empresa. Hablemos.
Preguntas frecuentes.
Es una jornada corta e intensa, de uno a tres días, en la que equipos de la propia empresa construyen un prototipo con IA sobre un problema real del negocio. A diferencia de una capacitación, que enseña a usar la herramienta, el hackathon produce candidatos a proyecto y una lista priorizada de casos de uso.
A fines de agosto de 2026, más de 1.100 empleados de Chile, Perú, Colombia e India prototiparon soluciones de IA sobre desafíos que plantearon Falabella Retail, Sodimac, Tottus, Banco Falabella y Mallplaza. Más de 200 equipos compitieron durante dos días y diez finalistas llegaron al comité ejecutivo. Según su CIO, Leonardo Di Nucci, no fue un experimento: las soluciones ya se están llevando a producción.
No hace falta la escala de Falabella. En una empresa de 100 a 300 personas funciona con 30 a 60 participantes, cinco a diez equipos mixtos y una o dos jornadas. Lo que no se negocia es que los desafíos los plantee el negocio y que al final alguien decida qué sigue, con presupuesto y dueño.
No. Un equipo útil mezcla a alguien que conoce el proceso, alguien que se anima con la herramienta y, si se puede, alguien que entiende de datos. Con asistentes de IA generativa en plan de empresa se pueden prototipar soluciones útiles sin escribir código; los perfiles técnicos suman con APIs o herramientas para armar agentes.
Las que la empresa autoriza, con cuentas corporativas: un asistente de IA generativa en plan de equipo y, para perfiles técnicos, acceso a una API o a una herramienta para armar agentes. Las coberturas del caso Falabella no informan qué herramientas usaron sus equipos.
Decidiendo antes cuántos proyectos siguen y con qué presupuesto, asignando un dueño de negocio a cada uno, definiendo una métrica y una fecha de revisión a 30 o 60 días, y pasando por seguridad y datos antes de escalar. Falabella llevó a sus diez finalistas al comité ejecutivo, no a un jurado técnico.
Después. Si la mayoría nunca usó IA en su trabajo, el hackathon se gasta en enseñar lo básico. El orden que mejor funciona es capacitación para nivelar, hackathon para generar y priorizar casos, y piloto acompañado para llevar el caso ganador a producción.
Última actualización: · Versión 1.0 · Fuentes: Peru Retail — CIO de Falabella anticipa mayor inversión tecnológica (02/09/2026) y Supermercado Al Día — Falabella acelera su apuesta tecnológica de la mano de la IA (03/09/2026), consultados el 05/10/2026. Análisis: Diego Ceredi.
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