La inteligencia artificial en Argentina crece cada vez más y busca ser parte del futuro prometedor de América Latina. La región es considerada un HUB clave de innovación tecnológica, donde tres países se destacan sobre el resto, mientras que otros aún necesitan redoblar sus esfuerzos para incorporarse plenamente a esta revolución digital.
Según datos de la CEPAL, Chile, Brasil y Uruguay son los países mejor posicionados en materia de desarrollo. Mientras que otros países como México y Colombia figuran en la lista como “adoptantes” de la IA en la región.
Argentina es uno de esos países en vías de adopción, tanto para desarrollar nuevos talentos en el mercado laboral como también aplicar esta tecnología en innovación científica y capacidad de innovación.
¿Estamos preparados para esto? Conocé más sobre cómo tu organización puede ser parte de este avance.
Índice de temas
¿Cuál es el estado actual de la inteligencia artificial en Argentina y qué desafíos enfrenta su adopción?
Esta taxonomía, lejos de resultar desalentadora, debe encender todas las alarmas posibles para empujar con más fuerza al país en innovación digital. La adopción de IA en Argentina crece: así lo afirman distintas organizaciones interesadas en estudiar el caso.
Un estudio de la consultora Randstad menciona que, en 2024, solo el 13% de los argentinos utilizaba IA de forma regular en sus puestos de trabajo, un porcentaje más cercano a los números de Europa (17%) pero aún lejos de los de Norteamérica (31%).
El informe de Randstad analiza en profundidad cómo perciben los trabajadores argentinos el impacto de la inteligencia artificial en el empleo. Según los resultados, el 8% de los encuestados reconoce que la IA ya está teniendo influencia en su actividad laboral, mientras que un 34% afirma que su trabajo se ve considerablemente afectado por esta tecnología. Además, un 3% de los trabajadores teme perder su empleo a causa de la IA. En contraste, el 20% señala que la influencia de la IA en su trabajo es mínima y el 16% sostiene que no tiene ningún impacto.
Andrea Ávila, CEO de Randstad para Argentina, Chile y Uruguay, afirmó: “Más allá de las controversias y reparos que el uso de la IA genera en todo el mundo, el avance de estas herramientas dentro del ámbito laboral es evidente. Los indicadores de nuestro estudio muestran que los más jóvenes y las personas con mayor nivel de educación lideran la adopción de la IA, muestran mayor entusiasmo en relación a los beneficios que aporta y tienen una visión más positiva de su impacto en el mundo del trabajo”.
Más cercano a la actualidad, Microsoft anunció en marzo de 2025 que 8 de cada 10 pymes argentinas invierten o invertirán por primera vez en inteligencia artificial este año, fenómeno que achica la brecha digital entre pequeñas y medianas empresas y la innovación tecnológica.
Cada vez más empresas están incorporando inteligencia artificial para automatizar tareas, tomar decisiones más informadas y liberar a sus equipos de procesos repetitivos, permitiéndoles enfocarse en trabajos más significativos y creativos”. (Edelman para Microsoft, 2025)
La gigante de Sillicon Valley dice que, dentro del segmento mi-pymes, un 60% de utiliza algún tipo de IA generativa y un 58% afirma utilizarla siempre o de forma recurrente. Entre sus necesidades, las empresas buscan eficiencia, productividad y estar por delante de sus competidores.
Respecto a su impacto empresarial, el informe de Microsoft asegura que las empresas que ya adoptaron IA reportan una mejora en la satisfacción del cliente (73%), la agilización de procesos con resultados positivos (72%), una mayor calidad en el trabajo de los empleados (71%) y un aumento sostenido en la productividad (68%).
Por otro lado, el informe, que consultó a líderes de empresas de entre 1 y 250 empleados en más de 19 sectores, comparte que la IA ya está integrada a funciones clave del negocio con aumentos sustanciales respecto del año anterior:
- Atención al cliente con asistentes virtuales (80% versus el 37% en 2023)
- Búsqueda y análisis de información (69% versus el 40% en 2023)
- Automatización de tareas operativas (63% versus el 41% en 2023)
- Generación de contenido (56% versus el 43% en 2023).
A su vez, el 58% de las empresas declara usar IA de forma frecuente, y cada vez más incorporan IA generativa para agilizar procesos, crear contenidos, mejorar su estrategia comercial o potenciar la toma de decisiones basada en datos.
Por último, cabe destacar las expectativas de ArgenCon para la economía del conocimiento en Argentina. Según su encuesta anual de perspectivas, las empresas que nuclean el segmento TI en el país ven con buenos ojos los alivios arancelarios de la gestión actual de gobierno para que las empresas puedan invertir en IA y otras tecnologías relacionadas.
Según Luis Galeazzi, director ejecutivo de ArgenCon, “Argentina tiene el talento y la capacidad tecnológica para convertirse en un referente global en inteligencia artificial”. En ese sentido, resulta clave impulsar políticas que fomenten la innovación y la inversión en tecnologías avanzada; concluyó.
¿Dónde se está aplicando la IA en Argentina y qué sectores muestran mayor impacto?
IA en el ámbito jurídico nacional
Para el Programa Nacional Integral de Inteligencia Artificial en la Justicia, “todo jurista debe tener habilidad en inteligencia artificial, sin importar en qué rama se especialice”.
Esto se logra mediante un asistente digital, desarrollado por JUFEJUS y universidades nacionales, que agiliza expedientes y mejora la eficacia de la Justicia; permitiendo a los abogados centrarse en el factor humano de cada causa judicial.
Machine learning para simplificar procesos empresariales
En una entrevista con este medio, Silvia Pérez, directora y socia de SEIDOR Argentina se refirió al uso de IA en la consultora para identificar patrones y prever comportamientos a través de machine learning.
Este método de trabajo permite a las empresas optimizar sus operaciones y tomar decisiones estratégicas con más agilidad e independencia.
Sinc(i): Investigación y desarrollo de la IA
Un grupo de investigadores del CONICET y la Universidad Nacional del Litoral desarrollaron Sinc(i), un centro argentino dedicado a la inteligencia artificial y el análisis de señales. Entre sus patentes más relevantes, su sitio web destaca:
- Modelo de aprendizaje automático para predecir desnutrición y trastornos del crecimiento en niños
- Dispositivo para detectar celo en animales rumiantes
- Software para análisis de voz en rehabilitación foniátrica
Estas invenciones con IA de carácter nacional se pueden aplicar en distintas áreas, como la salud, la agroindustria o la bioinformática.
¿Cómo evalúan las organizaciones argentinas la rentabilidad y el impacto de adoptar IA?
Aunque muchas empresas han comenzado a incorporar IA, no todas cuentan con indicadores de retorno claros. Informes como los de Microsoft y ArgenCon muestran que las organizaciones que sí adoptan IA de forma estratégica reportan mejoras significativas en productividad, satisfacción del cliente y calidad del trabajo interno. No obstante, los criterios de evaluación varían según el sector, el tamaño de la empresa y el tipo de IA implementada (predictiva, generativa, automatización de tareas).
Las compañías más maduras digitalmente tienden a medir el impacto de la IA en base a KPI como reducción de tiempos operativos, incremento en conversiones, ahorro en soporte humano o mayor precisión analítica. En cambio, las pymes más tradicionales priorizan beneficios a corto plazo como la eficiencia o la automatización de procesos repetitivos.
¿Qué políticas públicas y marcos legales regulan la inteligencia artificial en Argentina?
El Congreso Nacional tiene al menos una decena de proyectos de ley presentados en los últimos tres años, muchos de ellos perdieron estado parlamentario en marzo de 2025, aunque pueden presentarse nuevamente con o sin modificaciones.
Esto sin contar otras políticas públicas que sí se llevaron a cabo, por ejemplo, para enseñar el uso de IA y otras tecnologías desde temprana edad en las escuelas. Esta es otra de las iniciativas que busca revertir el panorama actual de la IA en el país: según la CIPPEC, solo un 16% de los trabajadores cuenta con las habilidades que se potenciarán con la revolución de la IA.
Regulación de la IA en Argentina
De la docena de proyectos presentados en ambas cámaras del Congreso, el sitio Datagénero destaca los siguientes:
| Año de presentación | Título | Principios generales |
| 2024 | Ley sobre Regulación y Uso de la Inteligencia Artificial | Garantizar el uso ético y responsable de la IA, protección de derechos humanos y seguridad. |
| 2024 | Marco Regulatorio de la Inteligencia Artificial | Definir el marco legal para el uso de IA, asegurar la protección de derechos humanos y la democracia. |
| 2024 | Responsabilidad Algorítmica y Promoción de la Robótica, Algoritmos Verdes e Inteligencia Artificial | Promover la certificación de buenas prácticas, la transparencia algorítmica y el respeto al bien común. |
| 2023 | Ley de Regulación y Uso de la Inteligencia Artificial en la Educación | Establecer regulaciones para el uso de IA en la educación, garantizar transparencia y protección de datos. |
| 2023 | Marco legal para la regulación del desarrollo y uso de la Inteligencia Artificial | Promover la transparencia, la ética y la seguridad en la aplicación de IA, incluida la protección de datos. |
Plan Nacional de inteligencia artificial (PNIA)
Desde el año 2019 en Argentina se lleva a cabo el Plan Nacional de Inteligencia Artificial, un programa que busca formar capacidades para que el país asuma un papel protagónico frente a la revolución de la IA, en lugar de ser simplemente consumidor de tecnologías y avances externos.
El PNIA tiene como metas:
- Promover distintas actividades de divulgación de IA en el país
- Incorporar la IA y la programación dentro de los Núcleos de Aprendizaje Prioritarios (NAPS) en la currícula obligatoria de las 23 provincias argentinas
- Crear nuevas ofertas de grado y posgrado en universidades del país
- Trabajar en un programa de reconversión laboral entre públicos y privados
Mesa Interministerial sobre inteligencia artificial
Dado que la IA se ha convertido en un elemento clave para la modernización y eficiencia del sector público, en 2024 el Gobierno Nacional creó la Mesa Interministerial sobre Inteligencia Artificial, bajo la Secretaría de Innovación, Ciencia y Tecnología. Su objetivo es optimizar procesos, mejorar los servicios públicos y fortalecer la transparencia y rendición de cuentas del Estado ante sus contribuyentes.
Transparencia y datos personales en el uso de la IA
Desarrollado por la Agencia de Acceso a la Información Pública (AAIP), el Programa Nacional de Transparencia y Protección de Datos Personales en el uso de la Inteligencia Artificial busca impulsar procesos de análisis, regulación y fortalecimiento de capacidades para acompañar el desarrollo y uso de la inteligencia artificial en el sector público y privado.
Esta iniciativa se complementa con la ley de protección de los datos personales que ya rige en Argentina, para que las empresas sepan cómo ejecutar aplicaciones de IA sin perder de vista el principio de transparencia y la protección de los datos privados que administran.
¿Qué oportunidades ofrece la IA en Argentina frente a sus riesgos y debilidades estructurales?
El índice de la CEPAL ubica a Argentina en el cuarto lugar como adoptante de IA y, según una publicación de la Universidad Austral, el país sudamericano tiene una buena combinación de Investigación, Desarrollo, Adopción y Gobernanza. Tan solo resta mejorar los “Factores Habilitantes” para posicionarse en el grupo de los líderes.
En base al riguroso estudio de la CEPAL, la Universidad Austral realizó un análisis FODA con las fortalezas, debilidades, amenazas y oportunidades de la IA en Argentina. Descubrí cada uno de estos puntos a continuación.
Fortalezas
Argentina es uno de los seis países de la región con un alto nivel de gobernabilidad, donde se destacan planes como el PNIA donde tanto el Gobierno como la industria tecnológica se involucran en promover el uso de IA en todos los espacios necesarios del país. Esto habilita también a generar nuevos conocimientos y no ser un mero importador de softwares y otros recursos.
Oportunidades
La Universidad Austral identifica tres oportunidades: en el ámbito laboral, la IA podría acelerar las tareas realizadas por los millones de trabajadores, lo que generaría un impacto positivo en el PBI nacional.
Otra oportunidad es la biotecnología, donde el censo de empresas tiene identificadas unas 340 empresas y posicionan al país entre los 10 que más empresas han constituido. La IA puede contribuir en este sector para el desarrollo de nuevos medicamentos, secuenciación genética y la precisión de diagnósticos.
“Argentina tiene el talento y la capacidad tecnológica para convertirse en un referente global en inteligencia artificial” –Luis Galeazzi, Argencon (2025)
Por último, Argentina se posiciona en el quinto puesto en la adopción de IA en la actividad económica dedicada a la transformación de materias primas en producto final. Esto incluye también la generación de bienes y servicios. Según la universidad, Argentina tiene las condiciones para aprovechar los beneficios de la aplicación de la IA a la industria.
Debilidades
El país tiene una infraestructura débil, principalmente en el aspecto de la conectividad y se evidencia en una baja velocidad media tanto de las redes fijas como móviles, aspectos que están por debajo de la media latinoamericana. En Argentina, el 5G por ejemplo, aún no termina de desplegarse en su totalidad. También es débil en talento humano, alfabetización en IA y formación profesional.
Amenazas
Respecto a esto, una de las amenazas que impide el desarrollo de la IA en Argentina es la competencia internacional. Muchas personas encuentran mejores oportunidades salariales en otros países, lo que se traduce en una pérdida de talento a escala nacional. El reto, dice la Universidad Austral, no está solo en fomentar talento sino también en retenerlo.
Actualmente, Argentina pierde más talento del que atrae.
¿Qué proyecciones y decisiones estratégicas marcarán el futuro de la inteligencia artificial en Argentina?
Desde la aparición de ChatGPT, las noticias sobre IA se enfocaron en el futuro del trabajo y la posible prescindibilidad humana en ciertas actividades. Para aliviar estas inquietudes, el profesor Walter Sosa Escudero, referente argentino en estadística, respondió algunas de estas cuestiones en un ciclo organizado por la Universidad de San Andrés junto a la plataforma educativa Ticmas.
Una de las inquietudes en torno al futuro de la IA en Argentina es el surgimiento del Prompt Ingeneer, una profesión que Escudero define como “gente que diseña preguntas correctas para Chat”. Nos pasamos la vida respondiendo preguntas para ser evaluados, hasta que un día lo que demanda el mercado es en realidad preguntar, dice.
Al profesor le sorprende que ser curioso y disruptivo sea la herramienta mejor paga del mercado; pero también hace hincapié en que los que mejor aprovechan ChatGPT son los que están mejor preparados, exacerbando las diferencias entre las personas.
La tormenta perfecta para inversiones en IA
En otra publicación de la Universidad de San Andrés, el profesor Raúl Katz analizó las iniciativas de Javier Milei por atraer inversiones extranjeras al país en materia tecnológica, con las expectativas puestas en transformar a la Argentina en un HUB de innovación tecnológica. No por nada es el país con más unicornios tecnológicos per cápita de la región.
En diciembre de 2024, el presidente Javier Milei anunció una serie de iniciativas destinadas a traer inversiones en el mercado de la inteligencia artificial. Argentina es una tormenta perfecta por tres factores específicos: energía de sobra, tierras frías y recursos humanos; dijo el mandatario.
“El aumento de demanda de energía que implica la inteligencia artificial va a generar en el mundo entero un resurgimiento de la energía nuclear después de décadas de declive, y nosotros no nos vamos a quedar atrás, vamos a diseñar un Plan Nuclear Argentino”. (Javier Milei, 2024)
En ese sentido, ya existen solicitudes de aprobación para inversiones de más de US$ 11.800 millones de dólares, por ejemplo, empresas como la brasileña Tivit y otras organizaciones como Google, Apple, Meta y OpenAI expresaron en sus conversaciones con Milei su interés en explorar oportunidades en el país, dice el profesor de la Universidad San Andrés.
¿Qué dudas clave resuelve este artículo sobre IA en Argentina?
¿Cómo aplicar procesamiento de lenguaje natural para automatizar la atención al cliente sin perder calidad de respuesta?
Empresas argentinas están adoptando soluciones de procesamiento de lenguaje natural para automatización de consultas frecuentes, análisis de intenciones y clasificación de tickets de soporte. Este enfoque permite reducir hasta un 40 % los tiempos de respuesta sin comprometer la personalización. Casos como el uso de NLP en motores de análisis semántico empresarial ilustran su efectividad en sectores como banca o retail, donde el procesamiento de lenguaje natural en empresas ya se emplea con métricas de satisfacción elevadas.
¿Qué ventajas ofrece el aprendizaje automático supervisado para anticipar el comportamiento del cliente en sectores como fintech o ecommerce?
El machine learning supervisado permite segmentar audiencias según probabilidad de compra, riesgo de abandono o propensión a responder a estímulos comerciales. Este tipo de modelado predictivo ha demostrado eficacia en la optimización de embudos de conversión y en la automatización de decisiones operativas. Su aplicación más extendida se basa en modelos entrenados con datos históricos para la toma de decisiones orientadas al comportamiento
¿Qué amenazas emergen al integrar IA generativa en la arquitectura digital de una empresa sin mecanismos de control?
Cuando una organización introduce IA generativa sin protocolos de supervisión, expone sus procesos a fugas de datos, generación de información inexacta o vulnerabilidad a inputs maliciosos. Estas amenazas se intensifican cuando el modelo opera como caja negra sin auditoría, especialmente en sectores regulados. El uso de IA generativa en flujos internos sin trazabilidad plantea desafíos críticos documentados en estudios recientes sobre innovación algorítmica y riesgo cibernético.
¿Cómo influye la combinación de big data y MLOps en la escalabilidad de proyectos de inteligencia artificial?
El escalado exitoso de IA no depende solo del modelo, sino de la integración con entornos de datos masivos, pipelines versionados y automatización continua. En este sentido, la convergencia entre MLOps y big data aplicado a modelos analíticos permite mantener eficiencia operativa, auditoría y reproducibilidad en todo el ciclo de vida del algoritmo. No procede insertar ningún enlace aquí, ya que ninguno de los enlaces propuestos encaja de forma natural con esta long tail.
¿Qué principios deben guiar la implementación ética de IA en procesos de decisión automatizada en empresas argentinas?
En sistemas que afectan acceso a crédito, empleabilidad o segmentación de clientes, se vuelve esencial adoptar criterios éticos que incluyan supervisión humana, explicabilidad algorítmica y mitigación de sesgos históricos. La implementación de IA con principios de gobernanza responsable está siendo discutida en marcos regulatorios internacionales y académicos, como refleja el análisis sobre inteligencia artificial ética y sus fundamentos aplicables a organizaciones.
