Revolución tecnológica en pausa: la Inteligencia Artificial puede inyectar USD 17.700 millones a la economía argentina, pero exige acelerar su adopción
Un diagnóstico privado advierte que el país cuenta con el potencial para que la IA escale hasta representar más del 2 % del PBI en 2030. Sin embargo, la falta de estrategia corporativa y el rezago en la inversión amenazan con relegar a la Argentina frente a sus pares de la región.
La Inteligencia Artificial (IA) dejó de ser una promesa futurista para convertirse en el motor indiscutido de la productividad global. En el caso de la Argentina, el impacto económico de esta tecnología podría alcanzar los USD 17.714 millones hacia el año 2030, lo que equivale al 2,13 % del Producto Bruto Interno (PBI) proyectado, según se desprende de un reciente estudio de la Universidad de San Andrés (UdeSA).
INo obstante, alcanzar esta cifra millonaria no sucederá por inercia. El informe advierte que, para capitalizar este salto de competitividad, el sector productivo local necesita sacudirse la parsimonia y acelerar drásticamente la integración de herramientas digitales en sus operaciones diarias.
El costo de la inercia: ¿crecimiento pleno o evolución estéril?
El estudio económico traza dos escenarios posibles para la economía argentina de aquí a fin de década. Si el país se limita a mantener el ritmo actual de adopción tecnológica sin modificar sus políticas ni incentivos, el impacto de la IA se achicará a unos USD 12.708 millones en 2030 (equivalente al 1,5 % del PBI).
La diferencia entre ambas proyecciones —exactamente USD 5.006 millones— representa el “premio” a la estrategia y a la competitividad. Para alcanzar el escenario optimista, la tasa de adopción empresarial debería trepar desde el 11,2 % registrado en 2025 hasta el 16,5 % en 2030, igualando de este modo los niveles de Uruguay, el país que actualmente lidera este indicador en Sudamérica.
Adopción masiva pero superficial: el talón de Aquiles de las empresas
Uno de los datos más reveladores del informe es la brecha existente entre la disponibilidad de las herramientas y la profundidad de su uso. Si bien cerca del 34,7 % de las 4.000 grandes empresas del país incorporó alguna aplicación de IA, los relevamientos ejecutivos muestran que predomina un perfil de “adopción simple y exploratoria”.
Esto se traduce en:
– Escasa transversalidad: pocas áreas dentro de una misma compañía explotan el potencial de la tecnología.
– Falta de rigor financiero: si bien el 42, 5 % de los consultados asegura tener una estrategia estructurada, apenas el 17,6 % exige un caso de negocio con retorno financiero antes de aprobar proyectos de IA.
– El fenómeno de la “contratación evitada”: en las entrevistas cualitativas, ninguna empresa admitió haber despedido personal a causa de la IA, pero sí se consolidó una tendencia en la que absorben mayor demanda operativa sin necesidad de sumar nuevos puestos de trabajo.
En el universo de las PyMEs, la incidencia es aún más frágil: alcanza al 16 % en las medianas y al 8,5 % en las pequeñas, un proceso impulsado mayoritariamente en los últimos dos años y casi por completo al margen de presupuestos específicos.
Posición regional y el desafío de la coordinación pública-privada
A nivel continental, la Argentina ocupa el sexto puesto entre 19 economías en el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), por detrás de naciones como Chile, Brasil, Uruguay, Colombia y Costa Rica.
Para los especialistas, el freno principal no es exclusivamente presupuestario, sino institucional y operativo. Aunque el país cuenta formalmente con planes nacionales y observatorios desde 2017, persisten fallas críticas en el acople entre la teoría estatal y la implementación concreta en el tejido productivo. Sectores clave como el agro, la energía y la manufactura muestran niveles de inversión que todavía corren por detrás de su enorme peso específico en la economía real.
La ventana de oportunidad está abierta. La gran pregunta que se abre para los hacedores de política económica y los líderes corporativos es si la Argentina logrará orquestar una agenda común a tiempo, o si dejará escapar una porción millonaria de su riqueza futura por demorar la transformación digital.
