La Argentina carece de una estrategia nacional de inteligencia artificial y ha quedado rezagada respecto a Brasil y Chile, que ya asignaron recursos a sus planes de desarrollo tecnológico. Esa fue la conclusión central del nadIA Summit realizado el 2 de octubre de 2026 en la Universidad Torcuato Di Tella, donde expertos advirtieron sobre la necesidad de bajar la discusión global de IA a la realidad local.
¿Por qué Argentina no puede desarrollar IA de forma independiente?
Según los especialistas que participaron en el encuentro, ni siquiera contando con un plan propio la Argentina tendría la escala necesaria para avanzar en forma aislada. Eduardo Levy Yeyati, economista del Centro de Políticas Públicas de la Escuela de Gobierno de la Di Tella, fue explícito: salvo Brasil y posiblemente México, ningún país de la región posee la dimensión requerida. "Nosotros no vamos a tener nunca esa escala, vamos a tener que compartir insumos", afirmó durante el panel.
Esta limitación estructural coloca a los países latinoamericanos en una posición de debilidad frente a las grandes corporaciones tecnológicas globales. Cuando cada nación compite individualmente por atraer data centers con energía barata y beneficios impositivos, el resultado es lo que los expertos denominan "una carrera hacia el cero", replicando el esquema histórico de vender commodities y comprar manufactura.
Cooperación regional: la estrategia que proponen los expertos
La solución planteada es negociar en bloque. Daniel Yankelevich, investigador principal de Fundar, recordó antecedentes de cooperación binacional, como el Programa Argentino-Brasileño de Informática de los años 80. Propuso expandir esa lógica: "¿Qué podríamos hacer si esto lo hiciéramos junto con Brasil, Paraguay, Uruguay y hasta El Salvador?".
Levy Yeyati enfatizó que los contratos con operadores de data centers hacen toda la diferencia. Brasil ya exige cláusulas que reserven capacidad de cómputo para uso local. Una estrategia nacional debe incluir no solo documentos, sino fondos concretos, disponibilidad de datos y sandboxes regulatorios—espacios donde empresas prueben tecnologías con reglas más flexibles—, tal como implementaron otros países de la región.
Empleo e IA: el riesgo de la precarización en Argentina
La falta de datos locales genera incertidumbre sobre el impacto laboral de la IA. Levy Yeyati señaló que los estudios internacionales no contemplan la realidad argentina, donde existe una economía informal "gigante" y trabajadores con múltiples tareas simultáneas. Yankelevich denominó a estos últimos "todistas" y explicó que la IA no necesariamente les quita empleo: puede ayudarlos a mejorar lo que ya hacen, algo que ningún estudio captura.
Un dato relevante: en América Latina, el empleo formal representa entre el 20% y el 30% de la fuerza laboral total. Como los trabajadores informales cobran menos, reemplazarlos con IA no siempre resulta económicamente más rentable, aspecto que la literatura internacional ignora.
La preocupación de fondo es diferente al desempleo masivo. "En la Argentina lo que se crea es precarización", advirtió Levy Yeyati. Cuando se pierden empleos de calidad, los trabajadores migran hacia puestos peor pagados, inestables y sin protección social. Esto plantea un desafío de largo plazo: replantear cómo se distribuye el ingreso más allá del salario tradicional.
Productividad y casos de uso: qué necesitan las empresas
Christian Asinelli, vicepresidente corporativo de Programación Estratégica de CAF (banco de desarrollo de América Latina y el Caribe), presentó la productividad como eje central. Citó que en 1960 Corea del Sur tenía un tercio de la productividad latinoamericana, pero hoy triplica esa cifra. La IA puede cerrar esa brecha si se acompaña de infraestructura e integración regional.
Desde el sector privado, representantes de Amazon Web Services y Finnegans (empresa argentina de software de gestión) coincidieron en partir de problemas concretos. AWS citó el caso de una startup brasileña que usa IA para analizar recetas en el sistema público de salud, reduciendo errores de medicación. Finnegans destacó que los clientes del agro no pueden esperar respuestas de IA con "el camión parado en la puerta": la tecnología debe integrarse rediseñando procesos en tiempo real.
Implicaciones para empresas y administradores argentinos
Para los dueños y administradores de empresas argentinas, estas conclusiones tienen consecuencias concretas. Sin una estrategia nacional de IA y sin cooperación regional, el país seguirá comprando soluciones tecnológicas del exterior en lugar de desarrollarlas localmente, perpetuando la dependencia y encareciendo la adopción.
A nivel operativo, la falta de datos propios sobre el impacto laboral de la IA genera incertidumbre regulatoria. Las pymes que adopten estas tecnologías enfrentarán cambios en la composición de su fuerza laboral sin marcos claros. Además, la precarización potencial del empleo puede afectar la demanda interna y la estabilidad social, factores críticos para cualquier negocio.
La oportunidad está en que empresas argentinas pueden posicionarse como desarrolladoras de soluciones regionales si hay apoyo estatal. Pero eso requiere fondos públicos, datos abiertos y regulaciones que estimulen la innovación—elementos que hoy no existen en forma articulada. Mientras tanto, quienes adopten IA deben hacerlo con visión de mediano plazo, enfocándose en resolver problemas específicos de sus clientes antes que en automatización masiva.
