Argentina adopta IA, pero todavía no la convierte en productividad: el riesgo de quedar atrás

Argentina tiene talento tecnológico, una industria de software desarrollada y una población que adopta con rapidez nuevas herramientas digitales. Sin embargo, cuando se analiza cuánto está integrándose la inteligencia artificial dentro de las empresas y los procesos productivos, aparece una señal menos favorable.

Un informe de Goldman Sachs Research publicado en septiembre de 2026 ubicó a Argentina en el último lugar entre 28 economías analizadas en adopción de inteligencia artificial, con una tasa estimada inferior al 10%. El estudio no significa que los argentinos no utilicen IA. El problema es otro: usar ChatGPT o una herramienta similar no es lo mismo que integrar inteligencia artificial dentro del funcionamiento de una empresa.

Ese matiz es probablemente el punto más importante para entender la situación actual.

Argentina no parece tener un problema de curiosidad tecnológica. Tiene un problema de profundidad de adopción.

El dato que preocupa: Argentina quedó última entre 28 economías analizadas

Goldman Sachs construyó su medición combinando 11 encuestas diferentes sobre adopción de inteligencia artificial y ajustando los resultados tomando como referencia datos de la OCDE.

Según ese análisis, las principales economías desarrolladas muestran tasas estimadas de adopción de IA de entre 15% y 20%. Francia, Estados Unidos, Países Bajos y Reino Unido aparecen en la parte superior del grupo.

Argentina, en cambio, aparece por debajo del 10%.

El dato necesita una aclaración importante.

No significa que Argentina sea literalmente el país con menor adopción de inteligencia artificial del mundo. El ranking incluye solamente 28 economías y utiliza un modelo construido a partir de distintas encuestas, cuyos resultados pueden variar según metodología, población estudiada y definición de "adopción".

Pero incluso con esa precaución, la señal merece atención.

Mientras otros países avanzan desde la experimentación hacia la integración empresarial, Argentina todavía tiene dificultades para convertir el uso individual de IA en transformación productiva.

Muchos argentinos usan IA; muchas empresas todavía no saben qué hacer con ella

A primera vista existe una contradicción.

Distintos relevamientos muestran un uso creciente de herramientas de IA entre trabajadores y consumidores argentinos.

Un relevamiento sobre pymes publicado durante 2026 encontró que alrededor del 42% de las pequeñas y medianas empresas consultadas había incorporado inteligencia artificial en alguna parte de su actividad. En empresas de software y tecnología, la utilización llegaba al 85%.

Sin embargo, una gran parte de ese uso todavía se concentra en tareas relativamente simples.

Generación de textos.

Creación de contenido.

Análisis de comentarios.

Reconocimiento de voz.

Asistencia personal.

El mismo estudio mostró que solamente el 18% de las pymes que utilizaban IA la aplicaban para automatizar decisiones productivas.

Ahí aparece la verdadera brecha.

Una empresa puede tener diez empleados usando ChatGPT todos los días y, aun así, no haber incorporado inteligencia artificial de manera significativa dentro de sus procesos.

Usar IA no es lo mismo que transformar una empresa

Esta diferencia es fundamental.

Existe una primera etapa de adopción donde los trabajadores utilizan inteligencia artificial como una herramienta individual.

Redactan correos.

Preparan documentos.

Generan ideas.

Resumen información.

Traducen textos.

Ese uso puede mejorar la productividad personal, pero no necesariamente modifica cómo funciona la organización.

La segunda etapa es mucho más profunda.

La inteligencia artificial empieza a conectarse con sistemas internos, bases de datos, CRM, procesos administrativos, producción, atención al cliente o sistemas financieros.

Entonces deja de ser simplemente un asistente.

Se convierte en infraestructura.

En Argentina, buena parte de las empresas parece encontrarse todavía entre esas dos etapas.

Un relevamiento citado por especialistas durante 2026 indicó que solamente una pequeña proporción de trabajadores percibía una implementación amplia de IA dentro de sus empresas, mientras muchas organizaciones todavía no medían indicadores específicos ni retorno sobre inversión.

El desafío, por lo tanto, no es solamente adoptar herramientas.

Es convertirlas en procesos.

¿Por qué importa tanto la productividad?

Argentina arrastra desde hace años un problema estructural de productividad.

Una empresa puede sobrevivir durante cierto tiempo con procesos manuales, estructuras ineficientes o tareas repetitivas.

Pero cuando competidores internacionales empiezan a utilizar inteligencia artificial para producir más rápido, reducir costos y tomar mejores decisiones, esa ineficiencia se vuelve más visible.

La IA puede mejorar productividad de múltiples formas.

Puede reducir tareas administrativas.

Acelerar análisis.

Automatizar atención.

Mejorar planificación.

Detectar errores.

Optimizar inventarios.

Ayudar en programación.

Generar documentación.

Procesar grandes volúmenes de información.

El impacto económico aparece cuando esas mejoras se integran a escala.

Goldman Sachs sostiene que el despliegue empresarial de inteligencia artificial está acelerándose globalmente después de una primera fase de experimentación más lenta.

Si esa transición ocurre más lentamente en Argentina, las empresas locales pueden enfrentar una brecha de productividad frente a competidores extranjeros.

El verdadero riesgo no es que la IA reemplace empleos argentinos

Gran parte de la discusión pública sobre inteligencia artificial gira alrededor de una pregunta:

¿Cuántos trabajos va a eliminar?

Es una pregunta relevante, pero para Argentina existe otra igualmente importante.

¿Qué ocurre si otros países adoptan IA más rápido y producen lo mismo con menos recursos?

Una empresa argentina puede mantener todos sus empleados y aun así perder competitividad si un competidor extranjero consigue producir más utilizando inteligencia artificial.

Esto es especialmente importante para sectores exportadores de servicios.

Software.

Diseño.

Marketing.

Atención al cliente.

Servicios profesionales.

Administración.

Análisis de datos.

Muchos de estos trabajos pueden complementarse con IA.

Eso puede permitir que una misma persona produzca más.

Pero también significa que las empresas internacionales necesitarán menos horas humanas para determinadas tareas.

Para un país que exporta conocimiento y servicios profesionales, esa transformación no es menor.

El mercado laboral ya empieza a mostrar algunas señales

Goldman Sachs analizó también el impacto de la inteligencia artificial sobre el empleo.

Su investigación encontró desaceleración en la contratación de sectores altamente expuestos a automatización, incluyendo servicios de información y comunicación, call centers, software y publicidad.

Sin embargo, hasta ahora el impacto agregado sobre el empleo sigue siendo limitado.

El estudio también advierte que los trabajadores junior podrían enfrentar mayores dificultades.

Esto tiene lógica.

Muchas de las tareas iniciales de una carrera profesional —preparar documentos, recopilar información, generar código simple, revisar datos o producir contenido básico— son precisamente las que la inteligencia artificial puede realizar con mayor facilidad.

Al mismo tiempo, otros trabajos pueden crecer cuando la IA complementa a las personas en lugar de sustituirlas.

Goldman Sachs estima que existen sectores donde la inteligencia artificial reduce el costo de producción, aumenta la demanda y termina favoreciendo el empleo.

La cuestión no es simplemente cuántos puestos desaparecen.

Es cuáles cambian y qué habilidades comienzan a valer más.

Argentina tiene una ventaja: talento y adopción individual

El panorama no es necesariamente negativo.

Argentina cuenta con un ecosistema tecnológico importante, universidades con formación técnica, empresas de software y trabajadores acostumbrados a incorporar herramientas digitales.

También existe una adopción individual considerable.

Según datos citados por Google Cloud durante 2026, dos de cada tres argentinos utilizan herramientas de inteligencia artificial y cerca de la mitad de las empresas relevadas ya tenía iniciativas concretas relacionadas con IA.

Eso significa que existe una base sobre la cual construir.

El desafío es transformar el uso individual en capacidades organizacionales.

Porque un empleado que utiliza IA ocasionalmente genera una mejora limitada.

Una empresa que rediseña procesos completos alrededor de IA puede generar una transformación mucho mayor.

El obstáculo de las pymes

Esta diferencia es especialmente importante en Argentina porque las pequeñas y medianas empresas representan una parte central de la estructura productiva.

Muchas pymes tienen interés en incorporar inteligencia artificial.

Pero no necesariamente cuentan con sistemas digitales preparados para hacerlo.

Un relevamiento publicado por El Cronista encontró que, aunque el 90% de las pymes encuestadas consideraba útil la IA y el 81% utilizaría herramientas automatizadas para determinadas tareas financieras, más de la mitad todavía operaba sin integraciones tecnológicas suficientes.

Eso revela un problema previo a la IA.

Antes de automatizar una empresa, muchas veces hay que digitalizarla.

Si la información todavía circula principalmente por planillas aisladas, documentos desordenados o procesos manuales, implementar agentes avanzados se vuelve mucho más difícil.

La brecha de IA puede ser, en realidad, una continuación de una brecha de digitalización más antigua.

Talento, integración y confianza: los tres frenos que aparecen una y otra vez

Las empresas argentinas mencionan problemas bastante similares cuando intentan avanzar.

Primero, talento.

No basta con saber utilizar ChatGPT. Integrar IA en procesos empresariales requiere entender datos, automatización, seguridad, software y operación.

Segundo, integración.

Muchas compañías trabajan con sistemas antiguos que no se conectan fácilmente con nuevas herramientas.

Y tercero, confianza.

Una empresa necesita saber cuándo puede permitir que una IA actúe de manera autónoma y cuándo debe existir supervisión humana.

Estos tres factores —talento, integración y confianza— fueron señalados por especialistas del sector durante el AI Summit 2026 como algunas de las principales barreras para escalar la adopción empresarial.

También falta una estrategia más clara a nivel país

El problema no se limita a las empresas.

Durante el nadIA Summit realizado en octubre de 2026, especialistas argentinos señalaron que el país todavía carece de una estrategia integral de inteligencia artificial comparable con iniciativas que ya están desarrollando países vecinos como Brasil y Chile.

Entre las propuestas discutidas aparecen acceso a datos, financiamiento, cooperación regional y espacios regulatorios experimentales que permitan probar nuevas tecnologías.

Esto importa porque la carrera por la inteligencia artificial no se juega solamente entre empresas.

También existe competencia entre países por atraer inversión, infraestructura, talento y compañías tecnológicas.

Argentina tiene recursos humanos interesantes.

Pero el talento por sí solo puede no ser suficiente.

La paradoja argentina: usuarios rápidos, empresas lentas

Argentina tiene una característica que puede parecer contradictoria.

Las personas suelen adoptar tecnología rápidamente.

Las organizaciones, en cambio, pueden tardar mucho más en transformar sus procesos.

La inteligencia artificial está haciendo esa diferencia más evidente.

Un profesional puede empezar a usar una nueva herramienta en cuestión de minutos.

Una empresa puede tardar meses en aprobarla, integrarla, asegurarla y medir su retorno.

Incluso existe un fenómeno adicional: trabajadores que utilizan herramientas de IA por su cuenta sin autorización de sus empleadores.

Un relevamiento de Thomson Reuters citado en Argentina indicó que el 49% de determinados profesionales encuestados utilizaba herramientas de IA no aprobadas por su organización.

Eso demuestra que la adopción individual puede avanzar incluso cuando la empresa todavía no tiene estrategia.

El riesgo es que la transformación ocurra de manera desordenada.

El desafío no es tener más chatbots

Para Argentina, la oportunidad económica de la inteligencia artificial probablemente no esté en conseguir que más personas hagan preguntas a un chatbot.

La oportunidad está en utilizar IA para mejorar procesos productivos.

Reducir costos.

Aumentar capacidad.

Crear productos.

Automatizar tareas repetitivas.

Mejorar servicios.

Exportar soluciones.

Y permitir que empresas pequeñas compitan con estructuras que antes necesitaban mucho más capital.

El Banco Interamericano de Desarrollo lanzó en 2026 una iniciativa regional específicamente destinada a estudiar y promover la adopción de inteligencia artificial entre mipymes de América Latina y el Caribe, con foco en productividad y madurez digital.

Eso muestra que la brecha de adopción ya empieza a ser vista como una cuestión económica, no simplemente tecnológica.

Quedar atrás no significa no tener IA

Este es probablemente el punto más importante.

Un país no queda atrás porque sus habitantes no conozcan ChatGPT.

Puede quedar atrás incluso cuando millones de personas utilizan inteligencia artificial todos los días.

La diferencia está en qué hacen las empresas con esa tecnología.

Si solamente se utiliza para escribir correos o generar contenido, el impacto económico puede ser limitado.

Si empieza a transformar logística, manufactura, finanzas, software, comercio, agricultura, salud y servicios profesionales, el resultado puede ser completamente distinto.

Argentina todavía está atravesando esa transición.

La pregunta no es si la inteligencia artificial llegará.

Ya llegó.

La pregunta es cuánto tiempo tardará en pasar de las pantallas de los trabajadores al corazón operativo de las empresas.

Conclusión: el verdadero riesgo es una brecha de productividad

El ranking de Goldman Sachs es una fotografía imperfecta y debe leerse con cautela. Pero plantea una advertencia válida.

Argentina parece tener una adopción empresarial de inteligencia artificial más lenta que otras economías analizadas, al mismo tiempo que sus trabajadores muestran interés y uso creciente de estas herramientas.

Ese contraste puede convertirse en oportunidad o en problema.

Si las empresas logran transformar experimentos individuales en procesos productivos, la IA puede ayudar a reducir costos, elevar productividad y mejorar competitividad.

Si no ocurre, el riesgo no será simplemente perder algunos empleos frente a la automatización.

Será competir contra empresas extranjeras cuyos empleados producen más porque trabajan acompañados por sistemas de inteligencia artificial mucho más integrados.

Y en una economía global donde la productividad determina cada vez más quién puede competir, esa diferencia puede terminar siendo mucho más importante que cualquier ranking.