De la Física a la IA: Agentes, Datos y el Futuro del Software con Bruno Ruyu
Enero, 2026 · con Bruno RuyuCEO & Co-founder de Teramot · Físico del Instituto Balseiro
En el segundo episodio de Proyecto Latam conversamos con Bruno Ruyu, CEO y cofundador de Teramot, físico egresado del Instituto Balseiro y uno de los referentes más técnicos y visionarios del ecosistema de IA en Argentina. Bruno explica por qué el futuro del software no son los chatbots sino los agentes, cómo el 74% de las empresas todavía no resolvió su ingeniería de datos, y qué significa realmente levantar inversión en etapa temprana.
Lo que te llevás
Los agentes de IA accionan sobre el mundo real vía APIs; los chatbots solo responden preguntas
El 74% de las empresas no resolvió su ingeniería de datos, lo que bloquea el valor real de la IA
Los modelos generativos son fuertes con datos no estructurados pero débiles con datos estructurados de negocio
Teramot actúa como capa de normalización de datos para habilitar agentes corporativos confiables
Levantar inversión en etapa temprana es un proceso de confianza, no de métricas: puede tomar 9 a 12 meses
La mentalidad científica —hipótesis, testeo, ajuste— es ideal para el emprendimiento
De la física a la inteligencia artificial
La historia de Bruno no es el típico camino del programador. Egresado del Instituto Balseiro, en 2005 ya estaba programando redes neuronales desde cero cuando conceptos como el backpropagation se hacían "a mano" en lenguaje C. Esta base técnica le permitió entender el sustrato profundo de la IA mucho antes de que se volviera tendencia. Para ilustrar el potencial real de la tecnología, Bruno usa una analogía poderosa: mientras Deep Blue solo hacía cálculos estadísticos, AlphaZero aprendió a jugar ajedrez solo en cuatro horas, inventando jugadas nunca antes vistas. La red neuronal de AlphaGo tenía apenas 800,000 neuronas —el equivalente al cerebro de una abeja— y aun así superó a los mejores jugadores humanos del mundo.
El futuro son los agentes, no los chatbots
Uno de los puntos más importantes del episodio es la distinción fundamental entre un chatbot y un agente de IA. Para Bruno, el chatbot solo responde preguntas. Un agente, en cambio, tiene la capacidad de accionar sobre el mundo real a través de APIs. El software basado en agentes es dinámico: se acomoda y decide flujos de manera semántica según lo que lee, permitiendo construir soluciones complejas en semanas en lugar de meses. Para evitar alucinaciones en entornos corporativos, Bruno propone sistemas de agentes orquestados donde cada uno tenga un scope muy acotado y específico.
El caos de datos en las empresas
Bruno identifica un problema crítico y subestimado: el 74% de las empresas no han resuelto su ingeniería de datos, lo que impide que la IA genere valor real en producción. Los modelos generativos actuales son excelentes con información no estructurada —texto, imágenes— pero deficientes cuando se trabaja con datos estructurados de negocio. Aquí es donde entra Teramot: funciona como un puente que usa agentes para normalizar, limpiar y organizar la información dispersa de una empresa, habilitando que otros agentes puedan automatizar procesos concretos como pedidos de stock o cotizaciones personalizadas.
Levantar inversión y hacer el pivot
Bruno reflexiona sobre la transición de ser directivo corporativo con traje en Techint e YPF a "saltar a la pileta" del emprendimiento. Teramot nació tras un pivot radical desde una idea previa llamada Haley, cuando Bruno convenció a su equipo de científicos de que el problema verdaderamente infinito estaba en la ingeniería de datos. Sobre levantar capital, desmitifica el proceso: conseguir inversión en etapas tempranas se trata de construir confianza, y el camino puede incluir entre 9 y 12 meses de "no" constantes. La ronda de 1.1 millones de dólares que anunciaron es el resultado de esa persistencia.
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