De acuerdo con la tercera edición del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial de la CEPAL, Argentina ocupa el puesto 6 en términos de adopción de IA, ubicándose por debajo del promedio regional.

Aunque el país muestra fortalezas en su base emprendedora y capacidad técnica, enfrenta dos grandes frenos estructurales: por un lado, déficit en capital humano especializado (derivado de la baja formación en ciencia y tecnología) y por otro, baja adopción efectiva en empresas, especialmente pymes, por falta de inversión y visión estratégica.

Desde la industria coinciden en que se debe a una falta de foco, articulación y mirada sistémica: “Tenemos talento, pero disperso; educación, pero sin conexión con la industria; y políticas, pero sin continuidad. Mientras en otros países la IA ya está generando nuevos empleos y productividad, acá seguimos debatiendo si estamos listos para adoptarla, cuando en realidad el desafío pasa por decidir cómo y con quiénes queremos hacerlo”, aporta Miriam Frías, Directora de People & Culture de la startup Shifta.

De acuerdo con el relevamiento, las pymes presentan un nivel de adopción de herramientas de IA de apenas el 12%, frente al 30% de Brasil y 28% de Chile. En grandes empresas, solo el 35% utiliza IA en algún proceso productivo o de gestión.

En la mirada de Martin Olmos, Ejecutivo Principal en la Dirección de Transformación Digital de CAF un tema clave para la adopción de inteligencia artificial en Argentina, más allá de las diferencias estructurales, es la estabilidad macroeconómica. En contextos de alta incertidumbre, las empresas -especialmente las pymes- postergan inversiones estratégicas y el talento especializado busca oportunidades en el exterior. “El país tiene buena base de alfabetización digital, pero aún falta especialización, articulación entre academia e industria y políticas de retención de talento”, reflexiona.

Una brecha que frena la IA

La investigación resalta que en Argentina, la proporción de profesionales especializados en IA por cada millón de habitantes es un 40% inferior al promedio regional. A su vez, existe una menor cantidad de publicaciones científicas y de programas académicos formales vinculados a IA en comparación con Chile, Brasil y Uruguay y una brecha marcada en formación en STEM y bajo nivel de inglés técnico.

De acuerdo con Sofia Geyer, especialista en comportamiento humano y consultora en creatividad e innovación, es justamente la deuda educativa relacionada con niveles bajos en matemática y estadística la que se convierte en una barrera para formar profesionales capaces de cursar maestrías o doctorados en disciplinas STEM. “En los últimos años, intentamos compensar esa carencia con cursos cortos o bootcamps de programación abiertos a la población, pero la realidad es que la inteligencia artificial requiere perfiles mucho más profundos y con formación sólida”, explica.

Otro punto es la falta de inversión e incentivos, tanto en educación superior como en el ecosistema productivo. Las becas y apoyos para estudios de posgrado en áreas científicas o tecnológicas son muy bajos y lo mismo ocurre con las pymes, que enfrentan dificultades para invertir en innovación o acceder a conocimiento especializado sobre transformación digital. “Todavía persiste el mito de que crear tecnología es barato, y no lo es”, sentencia Geyer.

De hecho, según el informe, si bien existen iniciativas públicas, la inversión privada en I+D es una de las más bajas de la región, apenas 0,4% del PBI. Además, Argentina cuenta con un marco de estrategia digital, pero no con una estrategia nacional específica de IA (a diferencia de Chile, México y Brasil).

Fortalecer el ecosistema de innovación local

Otro eje clave se vincula a la escasa articulación entre los actores del ecosistema local. El informe de la CEPAL también destaca que el país tiene un bajo nivel de vinculación entre universidades y empresas en proyectos de inteligencia artificial. Se destaca una buena base de startups tecnológicas (principalmente en Buenos Aires y Córdoba), pero poca presencia en redes regionales de transferencia tecnológica. “Este es un aspecto clave para la transferencia tecnológica y la generación de innovación aplicada. Por otro lado, un aspecto positivo muestra que Argentina se sumó a los países de la región con mayor oferta de programas de magíster y doctorado en IA, lo que permitiría reducir la dependencia tecnológica del exterior”, explica Federico Pineda, CEO de la firma tecnológica ITR.

Geyer explica que cuando se mira a países más avanzados, la colaboración entre el sector privado, el científico, el público y el emprendedor está mucho más integrada. “En Argentina ese ecosistema sigue fragmentado: empresas por un lado, universidades y centros de investigación por otro, startups y Estado en carriles paralelos”.

Desde ITR también destacan que la inversión empresarial en inteligencia artificial se concentra en el sector tecnológico, mientras que gran parte de las industrias tradicionales todavía están transitando etapas tempranas de digitalización. “Sin una base tecnológica consolidada, la adopción de IA se vuelve parcial o experimental, sin escalar a procesos productivos o estratégicos”.

Una cultura organizacional basada en IA

En pos de fortalecer el reskilling interno y acelerar la adopción efectiva de la IA, Olmos explica que la experiencia regional muestra que las empresas exitosas construyen una cultura del dato, invierten en capacitación y se apoyan en alianzas educativas o tecnológicas. “También conviene aprovechar la IA generativa como herramienta de aprendizaje y experimentación interna, y articular con startups o integradores externos que ayuden a implementar casos de uso de alto impacto. Buscar ser parte de un ecosistema y no intentar hacer todos solos”, puntualiza.

Otro punto clave, según Frías, es tratar a la IA como una conversación de negocio y personas, no como un proyecto del área de tecnología: “Es clave escuchar dónde duele el trabajo, traducir esos dolores en mejoras que la gente pueda ver y sobre todo usar, y compartir resultados en lenguaje simple para que la IA deje de ser promesa para convertirse en parte del día a día”.

En ese sentido, muchas organizaciones están comenzando a crear estructuras internas dedicadas a los procesos de adopción de inteligencia artificial, como laboratorios o centros de excelencia que analizan su impacto desde una mirada 360°. “En nuestro caso -explica Pineda- creamos un Centro de Excelencia en IA donde participan representantes de todas las áreas para definir colectivamente dónde, cómo y cuándo implementar soluciones de inteligencia artificial. Este enfoque colaborativo no solo acelera la adopción, sino que también fortalece la cultura de innovación y aprendizaje constante”.

De cara a mejorar la situación de las empresas argentinas y la adopción de IA, Geyer cree que las empresas deben es entender que no se trata simplemente de aprender nuevas herramientas tecnológicas, sino de adoptar un nuevo mindset digital, esto es, pensar que la inteligencia artificial implica una transformación 360° que toca cultura, estructura, procesos y liderazgo. En ese sentido, un error común es querer copiar lo que hace la competencia o lo que se ve en redes, sin una estrategia clara. “Cada industria tiene necesidades distintas y por eso el punto de partida debe ser una mirada de futuro: ¿hacia dónde se dirige el negocio? ¿Qué nuevas habilidades van a ser necesarias en los próximos años?”, se pregunta la especialista.

Con ese horizonte claro, hay que realizar un diagnóstico de las capacidades actuales de la organización y diseñar una estrategia de aprendizaje basada en la práctica y no la innovación por moda. La clave para Geyer está en “aplicar IA cuando realmente aporta valor al negocio” y cierra: “La combinación de pensamiento crítico, agilidad y propósito es la que marca la diferencia.”