La inteligencia artificial plantea una paradoja para las empresas argentinas. Por un lado, pocas transformaciones tecnológicas recientes parecieron tan accesibles. Abrir una cuenta de ChatGPT, Copilot, Gemini u otra herramienta generativa y comenzar a utilizarla puede llevar apenas unos minutos. Por otro, convertir esa experiencia individual en una tecnología capaz de mejorar procesos, reducir costos o aumentar sostenidamente la productividad de una organización es bastante más complejo.
La diferencia empieza a ser relevante en la Argentina. Un relevamiento realizado por IAE Business School entre 221 empresarios PyME encontró que el 93% ya utiliza, está implementando o evalúa herramientas de inteligencia artificial. El 26% afirma utilizarlas regularmente, otro 38% se encuentra implementándolas y 29% las está evaluando.
Es un nivel de interés particularmente alto en un contexto en el que las mismas empresas siguen mostrando cautela frente a otras inversiones: apenas el 45% considera realizar inversiones relevantes en activos fijos durante los próximos doce meses.
La IA parece ofrecer, en ese sentido, una alternativa atractiva: aumentar la eficiencia sin realizar necesariamente grandes inversiones en infraestructura física. Pero hay una incógnita que empieza a aparecer detrás de esa expectativa: ¿cuánto cuesta realmente incorporar inteligencia artificial en una empresa?
Una cosa es usar IA y otra incorporarla a un proceso
Una investigación realizada por nadIA con apoyo del BID y la Fundación Observatorio PyME ayuda a dimensionar el problema. El estudio, basado en una muestra representativa de 402 PyMEs industriales y de software argentinas, encontró que el 41,6% ya utiliza al menos una tecnología de inteligencia artificial. Sin embargo, la mayoría todavía se encuentra en una etapa inicial. Entre las empresas que adoptaron IA, el 56% pertenece a una categoría que los investigadores denominan “experimentales”: utilizan estas herramientas, pero todavía no desarrollaron las capacidades técnicas ni los mecanismos organizacionales necesarios para coordinar y escalar su uso.
La distinción es importante. Un empleado que utiliza inteligencia artificial para resumir un documento, redactar un correo electrónico, analizar una planilla o preparar una presentación ya está obteniendo una ganancia potencial de productividad. Sin embargo, eso no significa necesariamente que la empresa haya transformado alguno de sus procesos.
La integración comienza a ser diferente cuando, por ejemplo, la inteligencia artificial se conecta con el sistema de atención al cliente, participa del análisis de información comercial, automatiza parte de un proceso administrativo, ayuda a gestionar inventarios o interviene de manera sistemática en compras, cobranzas o producción. En esos casos ya no alcanza con pagar una licencia.
Los costos que no aparecen en la suscripción
Incorporar IA a un proceso requiere entender primero cómo funciona ese proceso y qué parte puede mejorarse. También puede exigir ordenar y preparar datos, conectar sistemas existentes, establecer controles de seguridad, capacitar trabajadores y definir quién será responsable de las decisiones que tome o recomiende la herramienta.
Esos son algunos de los costos menos visibles de la inteligencia artificial.
El relevamiento de nadIA permite observar hasta qué punto esa infraestructura todavía es incipiente entre las PyMEs argentinas. Apenas el 4% de las empresas cuenta con un presupuesto específico para inteligencia artificial y solamente el 4,5% incorporó perfiles especializados en esta tecnología. La capacitación aparece más extendida: el 46,4% de las empresas realizó algún tipo de formación vinculada con IA.
Pero hay otro dato particularmente significativo. El 57% de las compañías que utilizan inteligencia artificial no mide formalmente su impacto sobre el desempeño. Es difícil calcular el retorno de una inversión si antes no se establece qué resultado se pretende obtener y cómo se lo va a medir.
El costo de ahorrar costos
Muchas empresas miran hacia la inteligencia artificial precisamente porque esperan hacer más eficientes sus operaciones. En la Argentina ese incentivo puede ser especialmente fuerte. En un escenario de márgenes más ajustados y mayor sensibilidad de los consumidores a los precios, mejorar productividad y reducir ineficiencias adquiere una importancia creciente.
Pero aparece una dificultad. Para conseguir el ahorro futuro primero puede ser necesario invertir. La inversión no necesariamente consiste en comprar servidores o desarrollar un modelo propio de inteligencia artificial. Puede estar en tokens o en las horas de trabajo necesarias para rediseñar un proceso, en contratar asesoramiento, adaptar software, mejorar la calidad de los datos o capacitar a quienes deberán trabajar con la nueva herramienta.
También puede aparecer en la propia reorganización de los equipos. Si la IA permite automatizar parte del trabajo administrativo de una persona para que pueda dedicar más tiempo a atención de clientes, análisis o tareas comerciales, el beneficio potencial es evidente. Pero esa transformación requiere capacitación, redefinición de responsabilidades y un período de adaptación.
La promesa de eficiencia, por lo tanto, no siempre produce resultados inmediatos.
¿Cuándo aparece el retorno?
Medir cuánto demora una inversión en inteligencia artificial en producir resultados sigue siendo difícil porque los proyectos pueden ser muy diferentes entre sí.
Un estudio de IDC difundido por Microsoft entre grandes empresas argentinas encontró que las iniciativas de IA generaban en promedio un retorno equivalente a 2,6 veces la inversión y que ese resultado aparecía alrededor de los 14 meses después de la implementación. Una de cada cuatro organizaciones había alcanzado el retorno antes de los seis meses.
Los datos deben interpretarse con cautela. Corresponden a grandes organizaciones y el estudio fue publicado en 2024, cuando la tecnología se encontraba en una etapa diferente de desarrollo. Investigaciones más recientes muestran, además, que los resultados están lejos de distribuirse de manera uniforme.
El AI Performance Study 2026 de PwC, realizado entre más de 1200 ejecutivos de grandes compañías de 25 sectores y que incluyó participantes argentinos, encontró que el 74% del valor económico generado por inteligencia artificial se concentra en apenas el 20% de las empresas analizadas.
Las organizaciones que mejores resultados obtienen no son necesariamente las que simplemente utilizan más herramientas. Son aquellas que construyen capacidades en tecnología, datos, talento y gobierno y consiguen integrar la IA en los procesos de la compañía.
La barrera de entrada bajó, la transformación no
Esto ayuda a explicar una característica particular del momento actual. Nunca fue tan sencillo comenzar a utilizar una tecnología potencialmente transformadora. Una PyME puede experimentar con inteligencia artificial sin realizar una gran inversión inicial y comprobar rápidamente si una herramienta puede ayudarla a redactar, analizar información, programar o automatizar determinadas tareas. Eso reduce enormemente el riesgo de comenzar. Pero también puede generar una percepción engañosa sobre el verdadero costo de transformar una organización.
Pasar de algunos empleados utilizando ChatGPT a una empresa que integra inteligencia artificial en sus procesos requiere otra clase de inversión: datos, tecnología, capacitación, rediseño de tareas, seguridad, gobierno y tiempo.
La buena noticia para las empresas argentinas es que no necesariamente deben hacer todo al mismo tiempo. La propia facilidad para experimentar permite comenzar por problemas concretos, medir resultados y ampliar posteriormente aquellos proyectos que funcionan.
El dato de que el 56% de las PyMEs argentinas que adoptaron IA todavía se encuentre en una etapa experimental muestra que la primera barrera ya empezó a caer. La próxima será bastante más exigente: convertir el uso de inteligencia artificial en una mejora productiva que pueda medirse y sostenerse en el tiempo.
