La inteligencia artificial (IA) podría aportar u$s17.700 millones a la economía argentina hacia 2030, equivalentes al 2,1% del Producto Bruto Interno (PBI) proyectado para ese año.
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Un estudio de la Universidad de San Andrés estima que el país puede mejorar su productividad si coordina esfuerzos públicos y privados en forma urgente. Argentina corre riesgo de perder terreno ante los líderes del ranking regional.
La industria manufacturera es uno de los sectores que viene más rezagado en la aplicación de inteligencia artificial.
La inteligencia artificial (IA) podría aportar u$s17.700 millones a la economía argentina hacia 2030, equivalentes al 2,1% del Producto Bruto Interno (PBI) proyectado para ese año.
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Sin embargo, para alcanzar ese potencial, el país necesita acelerar con urgencia la incorporación de la tecnología en las empresas, fortalecer su ecosistema productivo y coordinar las políticas públicas y las inversiones privadas.
De lo contrario, corre el riesgo de perder posiciones frente a otros países de la región que avanzan en su desarrollo y aplicación.
La advertencia forma parte del estudio Una estrategia de competitividad en Inteligencia Artificial para la Argentina, elaborado por la Cátedra de Competitividad Jorge H. Forteza de la Universidad de San Andrés (UdeSA), bajo la dirección de los profesores Raúl Katz, Luciana Pagani y Natalia Méndez Huergo.
La investigación, que ocupa 256 páginas en PDF, utiliza modelos econométricos y relevamientos de campo para estimar el impacto económico de la IA y proponer medidas para acelerar su adopción.
Según el informe, la tecnología ya genera unos u$s4.316 millones en la economía argentina, equivalentes al 0,6% del PBI. Si el país mantiene el ritmo actual de incorporación, sin reformas de fondo, ese aporte alcanzaría los u$s12.708 millones en 2030, alrededor del 1,5% del producto proyectado.
La diferencia entre ambos escenarios ronda los u$s5.000 millones adicionales en productividad que podrían capturarse mediante una estrategia orientada a acelerar la transformación tecnológica de las empresas.
El desafío, por lo tanto, no pasa solamente por ampliar el uso de herramientas de inteligencia artificial, sino por integrarlas a los procesos productivos y convertirlas en una fuente sostenida de mejoras de eficiencia, desarrollo de nuevos productos y competitividad.
“Contar con diagnósticos rigurosos es el punto de partida indispensable para construir una agenda de inteligencia artificial con impacto real en la Argentina. Hoy la ventana de oportunidad exige que las empresas trasciendan los esfuerzos individuales: la verdadera ventaja competitiva radica en la capacidad del sector privado para acelerar su transformación, generar sinergias, construir escala y desarrollar soluciones transversales que aceleren la productividad de toda la economía”, señaló Luciana Pagani, coautora del estudio y profesora de la Universidad de San Andrés.
La posición argentina en el escenario regional constituye uno de los puntos de partida del diagnóstico. De acuerdo con el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), elaborado por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (CENIA), Argentina ocupa el sexto lugar entre 19 economías, con 55,6 puntos.
El ranking es encabezado por Chile, con 71,4 puntos, seguido por Brasil, con 68,4; Uruguay, con 67; Colombia, con 56,8; y Costa Rica, con 56 puntos. La distancia frente a los primeros puestos refleja diferencias en las capacidades para desarrollar, adoptar y aprovechar la inteligencia artificial.
El ILIA 2026 también identifica desafíos regionales vinculados con la capacidad de cómputo, la incorporación de IA en las empresas y la implementación de estrategias nacionales. La conectividad continúa siendo una condición necesaria, pero ya no alcanza por sí sola para garantizar avances en la economía digital.
“Argentina combina una escala de gasto inferior a los líderes latinoamericanos (Brasil, Chile, México) con una tasa de expansión futura relativamente menor”, señala.
En ese contexto, la Argentina necesita aprovechar sus capacidades tecnológicas y profesionales para evitar que la brecha entre el potencial disponible y su utilización efectiva se traduzca en una pérdida de competitividad, según el informe.
El desarrollo de la inteligencia artificial involucra tanto la capacidad de producir soluciones como la de incorporarlas a las actividades económicas existentes.
Uno de los principales obstáculos identificados por la investigación es la baja penetración de la tecnología en el núcleo de los negocios. Según el relevamiento de UdeSA, apenas el 11,2% de las empresas argentinas incorpora inteligencia artificial a sus operaciones, frente al promedio del 20,2% de los países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE).
La proporción también se encuentra por debajo de los registros de Uruguay, del 16,5%, y Chile, del 13,5%.
En las grandes compañías argentinas la adopción alcanza el 34,7%, aunque el estudio detecta diferencias importantes entre sectores. En muchos casos, las experiencias todavía se limitan a pruebas puntuales, sin una integración transversal que permita extender los beneficios al conjunto de la organización.
La investigación identifica apenas entre 10 y 25 empresas digitales nativas con una asimilación profunda y estratégica de la tecnología. Esto muestra que la disponibilidad de herramientas no necesariamente se traduce en una transformación de los procesos internos.
Entre las pequeñas y medianas empresas (pymes), la brecha también es significativa. La adopción formal alcanza al 16% de las firmas medianas y al 8,5% de las pequeñas.
“La adopción de inteligencia artificial en grandes empresas es en promedio incipiente, aunque presentando una alta heterogeneidad según el sector. Por ejemplo, el nivel de asimilación tecnológica en empresas nacidas digitales es más elevado que el existente en sectores como la manufactura y el comercio. En el caso de PyMEs, la demanda de inteligencia artificial está creciendo aunque todavía denota poca profundidad, dado que muy pocas la integran a sus procesos productivos”, destaca el informe.
El informe advierte, además, que los trabajadores avanzan en ocasiones más rápido que las propias organizaciones. Los empleados incorporan asistentes digitales por iniciativa propia, muchas veces mediante cuentas personales y sin intervención de las áreas de tecnología.
Esta dinámica plantea desafíos para la gestión de datos, la seguridad y la gobernanza, pero también evidencia que la demanda de herramientas de IA ya existe dentro de las empresas. El paso siguiente consiste en convertir esas experiencias individuales en aplicaciones que puedan medirse, escalarse y vincularse con objetivos concretos de productividad, destaca.
La Argentina cuenta con una base de proveedores tecnológicos que podría contribuir a acelerar la adopción. El relevamiento de UdeSA identificó más de 340 firmas de software, consultoría y servicios de inteligencia artificial, además de casi 200 desarrolladores de aplicaciones verticales.
Sin embargo, el estudio advierte que el financiamiento del sector resulta limitado en relación con el potencial de la demanda interna y de las exportaciones. El desafío es ampliar la capacidad de las empresas locales para desarrollar soluciones, escalar sus operaciones y competir en otros mercados.
El gasto argentino en inteligencia artificial alcanzaría los u$s798 millones durante 2026, según las estimaciones del informe. Aun así, sectores relevantes para la producción y las exportaciones, como la agroindustria, la energía y la manufactura, mantienen niveles de inversión inferiores a su potencial.
En esas actividades, la IA puede utilizarse para procesar grandes volúmenes de datos, optimizar operaciones, anticipar fallas, mejorar la planificación y reducir ineficiencias. La posibilidad de desarrollar soluciones específicas para las necesidades de cada industria también abre oportunidades para las empresas tecnológicas locales.
El informe identifica nichos de valor agregado en los que el país podría profundizar sus capacidades, entre ellos la curaduría y preparación de datos y el desarrollo de software vertical para grandes complejos exportadores vinculados con el agro, la energía y la salud.
La posibilidad de transformar esos conocimientos en productos escalables permitiría ampliar el mercado de las compañías argentinas y aprovechar la demanda internacional de soluciones especializadas.
Para alcanzar el potencial económico estimado, el estudio plantea una agenda de competitividad que combine coordinación institucional, cambios en las empresas, financiamiento y formación de recursos humanos.
Respecto del rol estatal, sostiene: “Finalmente, los instrumentos de política pública y regulatoria continúan siendo fragmentados y afectados por poca capacidad de implementación y seguimiento”.
Así, en materia de política pública, propone establecer un equipo técnico reducido, dependiente del gabinete de la Presidencia, que coordine la implementación de la estrategia, supervise su avance y resuelva problemas de articulación entre las distintas áreas del Estado. La recomendación no apunta a crear una nueva agencia de grandes dimensiones, sino a contar con una estructura capaz de monitorear el desarrollo del sector y coordinar las iniciativas.
En el ámbito corporativo, la investigación sostiene que la transformación debe involucrar a los directorios y a los equipos de alta dirección. Entre las medidas sugeridas figuran establecer mecanismos de gobernanza, definir responsabilidades, orientar la inversión hacia objetivos de negocio y desarrollar plataformas digitales compartidas que permitan mejorar la productividad de cadenas productivas enteras.
La adopción de inteligencia artificial requiere, en ese sentido, decisiones que excedan la compra de herramientas o la ejecución de proyectos piloto. Para conseguir mejoras sostenidas, las empresas deben integrar la tecnología a sus procesos y generar las condiciones organizacionales necesarias para aprovecharla.
La disponibilidad de profesionales capacitados constituye otro de los límites que identifica el estudio. Según sus proyecciones, una aceleración de la adopción de inteligencia artificial podría generar una escasez de talento hacia 2029, debido a que la formación de nuevos trabajadores no acompañaría el crecimiento de la demanda.
“En términos de talento, si bien la producción y reconversión del mismo permiten cubrir los requerimientos actuales del sector, un escenario de desarrollo acelerado de la inteligencia artificial anticipa una brecha potencial hacia el 2029”, sostiene el estudio.
La brecha involucra tanto a los especialistas en desarrollo y análisis de datos como a los trabajadores capaces de aplicar estas herramientas en las distintas actividades económicas.
Para responder a ese desafío, la investigación propone una mayor articulación entre las empresas y el sistema académico, la actualización de los planes de estudio, la creación de trayectorias técnicas de menor duración y la ampliación de los programas de reconversión y actualización de competencias, conocidos como reskilling y upskilling.
El objetivo es preparar a los trabajadores para las nuevas exigencias de la economía digital y evitar que la falta de personal capacitado se convierta en un obstáculo para la expansión de las aplicaciones de inteligencia artificial.