La Argentina podría alcanzar un impacto económico de US$ 17.714 millones anuales asociado a la inteligencia artificial (IA) hacia 2030, equivalente al 2,13% del Producto Bruto Interno (PBI) proyectado, si implementa una estrategia orientada a acelerar la adopción tecnológica en las empresas, desarrollar proveedores locales, ampliar la infraestructura y formar recursos humanos especializados.
La estimación surge del informe Una estrategia de competitividad en inteligencia artificial para la Argentina, publicado el 15 de octubre de 2026 por la Universidad de San Andrés (Udesa), con el patrocinio de Personal, EY e YPF Luz.
La investigación fue elaborada por siete especialistas: Raúl Katz, Luciana Pagani, Natalia Méndez Huergo, Fernando Callorda, Pablo Leibson, Cinthia Mazza y Ramiro Valencia. Katz, presidente de Telecom Advisory Services y profesor de la Udesa, integra el equipo junto con otros académicos y consultores especializados en economía, competitividad, innovación y regulación tecnológica.
El trabajo presenta un diagnóstico de la oferta y la demanda de inteligencia artificial en el país y propone una agenda de políticas públicas e iniciativas privadas para mejorar su posicionamiento internacional. También analiza los efectos potenciales sobre la productividad, el empleo y la disponibilidad de talento.
El punto de partida es una contribución económica de US$ 4316 millones estimada para 2026, resultado de combinar el gasto en productos y servicios de IA con sus efectos indirectos sobre la productividad. Bajo un escenario de continuidad de las tendencias actuales, ese impacto aumentaría hasta US$ 12.708 millones en 2030, equivalente al 1,5% del PBI.
Sin embargo, los investigadores calculan que una mayor velocidad de adopción empresarial permitiría generar US$ 5006 millones adicionales, hasta alcanzar los US$ 17.714 millones. No se trata de un ingreso garantizado ni de una previsión de inversión directa, sino de una proyección económica condicionada al cumplimiento de los supuestos del estudio y a la ejecución de las iniciativas propuestas.
Apenas el 11,2% de las empresas argentinas adopta inteligencia artificial
Uno de los principales obstáculos identificados es la distancia entre la utilización individual de herramientas de IA y su incorporación efectiva a los procesos productivos.
Según las estimaciones recogidas en el informe, el 11,2% de las empresas argentinas había adoptado inteligencia artificial en 2025, frente al 20,2% del promedio de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). En América Latina, el país aparece detrás de Uruguay (16,5%), Chile (13,5%), Brasil (13%) y Colombia (12,7%).
La brecha se observa también al diferenciar las empresas por tamaño. Entre las grandes compañías argentinas, la adopción alcanza el 34,7%, mientras que en las medianas se ubica alrededor del 16% y en las pequeñas desciende al 8,5%.
Incluso dentro de las grandes organizaciones, el uso de la tecnología continúa siendo limitado. Las entrevistas realizadas para la investigación muestran una concentración de aplicaciones en determinadas áreas, escasa integración entre procesos y un desarrollo todavía reducido de sistemas de IA agéntica.
Además, una proporción significativa de los empleados utiliza herramientas de inteligencia artificial por iniciativa individual, sin que necesariamente existan políticas corporativas de seguridad y gobernanza. El informe identifica este fenómeno como shadow AI.
En las pymes, el problema no reside exclusivamente en el acceso a las herramientas. La investigación señala que muchas empresas ya experimentan con aplicaciones generativas, pero pocas han conseguido incorporarlas de manera sistemática a sus operaciones.
La falta de tiempo de los responsables de tomar decisiones, la ausencia de personal especializado, las dificultades para identificar casos de uso y la incertidumbre macroeconómica aparecen entre las principales barreras.
Una oportunidad de US$ 5.000 millones adicionales
El escenario de mayor crecimiento que plantea la investigación se basa en un objetivo concreto: llevar la adopción empresarial de inteligencia artificial desde el 11,2% registrado en 2025 hasta el 16,5% en 2030, una proporción equivalente a la alcanzada actualmente por Uruguay.
Sin una estrategia de aceleración, el modelo proyecta que la adopción empresarial argentina llegaría apenas al 12,9% al final de la década.
La diferencia también se refleja en el mercado de tecnología. El gasto anual en productos y servicios de IA, estimado en US$ 798 millones para 2026, podría alcanzar US$ 2763 millones en 2030 bajo el escenario de continuidad o US$ 3539 millones si se acelera su incorporación.
Sin embargo, el mayor beneficio económico no provendría exclusivamente de la compra de tecnología, sino de su utilización para elevar la productividad del conjunto de las actividades económicas.
Más de 340 empresas de IA, pero con limitaciones de financiamiento e infraestructura
Del lado de la oferta, el informe identifica unas 340 empresas locales, regionales y extranjeras vinculadas con software y aplicaciones de inteligencia artificial. El relevamiento también registra capacidades en el desarrollo de soluciones especializadas, integración tecnológica y preparación de datos.
La principal fortaleza argentina se concentra en los últimos eslabones de la cadena de valor, relacionados con el software, las aplicaciones y su implementación en sectores productivos.
En cambio, las etapas de equipamiento, infraestructura y grandes modelos presentan una dependencia considerable de proveedores internacionales.
El estudio advierte que la Argentina carece de centros de datos con la capacidad de cómputo necesaria para entrenar grandes modelos de inteligencia artificial. También identifica una brecha respecto de los países vecinos en el despliegue de infraestructura.
De acuerdo con las referencias utilizadas por los investigadores, Brasil dispone de 29 centros de datos de hiperescaladores, México de 19 y Chile de 12, frente a cuatro registrados en la Argentina bajo la metodología del relevamiento.
A su vez, el crecimiento de las empresas argentinas de software y servicios de IA enfrenta limitaciones relacionadas con el acceso al financiamiento, la incubación de emprendimientos y las posibilidades de expansión internacional.
Frente a ese diagnóstico, los autores proponen concentrar recursos en segmentos donde el país ya dispone de conocimientos y ventajas competitivas, en lugar de intentar participar con la misma intensidad en todos los componentes de la industria global.
Entre las oportunidades identificadas aparecen los servicios especializados de preparación y curaduría de datos, el desarrollo de aplicaciones verticales y las soluciones vinculadas con grandes complejos productivos y exportadores, particularmente agroindustria, energía y minería, economía del conocimiento e innovación, y salud.
El desarrollo acelerado de IA podría generar un déficit de talento desde 2029
El capital humano constituye otra de las restricciones identificadas por la investigación. El relevamiento contabilizó 99 programas universitarios relacionados con inteligencia artificial y disciplinas vinculadas, de los cuales 33 están específicamente orientados a IA.
Sin embargo, el crecimiento de la matrícula universitaria en informática no se traduce en un aumento proporcional de los graduados.
Según los últimos datos sistematizados en el estudio, correspondientes a 2023, la Argentina registraba 177.525 estudiantes universitarios de informática y 3.883 egresados.
Los investigadores estiman que la demanda de trabajadores especializados en IA alcanza aproximadamente 36.000 puestos en 2026 y podría superar los 94.000 en 2029, incluso antes de incorporar plenamente los efectos de una estrategia de aceleración.
La disponibilidad de profesionales dependerá tanto de nuevos graduados como de la reconversión de trabajadores que ya se desempeñan en actividades digitales.
En un escenario favorable, la oferta acumulada de talento podría superar la demanda en unos 9.200 puestos para 2029. En otro más restrictivo, el déficit alcanzaría aproximadamente 25.000 posiciones.
La expansión acelerada de la inteligencia artificial incrementaría esa presión: hacia 2030, el escenario con estrategia requeriría unos 160.000 trabajadores especializados, frente a los 125.000 previstos en la trayectoria sin aceleración.
El informe también analiza las consecuencias sobre el empleo existente. Para 2030 estima, bajo distintos supuestos, entre 212.000 y 416.000 puestos potencialmente desplazados por la incorporación de IA en empresas adoptantes. Al contrastarlos con las posiciones especializadas requeridas, obtiene una brecha negativa de entre 51.000 y 256.000 empleos, con un escenario central cercano a 154.000.
Los autores aclaran que estas cifras no representan despidos efectivos ni una predicción automática de destrucción de empleo, sino escenarios de exposición y transición laboral sujetos a múltiples supuestos. Por eso recomiendan articular la formación de profesionales especializados con programas de reconversión de trabajadores.
Una estrategia nacional con participación pública y privada
El documento sostiene que la Argentina dispone de capacidades tecnológicas, empresariales y académicas para mejorar su posición internacional, pero necesita superar la fragmentación de las iniciativas públicas y privadas.
El país ocupa el sexto lugar entre 19 economías analizadas por el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2026, con 55,6 puntos, detrás de Chile, Brasil, Uruguay, Colombia y Costa Rica.
La investigación revisa los distintos programas nacionales impulsados durante la última década y señala dificultades recurrentes para convertir los anuncios en políticas sostenidas, con mecanismos de implementación, seguimiento y evaluación.
También examina el marco normativo, especialmente las cuestiones relacionadas con protección de datos personales, propiedad intelectual y utilización de contenidos para el entrenamiento de modelos.
Entre las recomendaciones se destacan el desarrollo de una estrategia nacional con un programa de ejecución para 2027-2030, la asistencia técnica permanente a PyMEs, la creación de espacios de experimentación tecnológica, el financiamiento de empresas de IA con posibilidades de escala y la promoción de proyectos conjuntos entre universidades y empresas.
En infraestructura, se propone articular inversiones en centros de datos, capacidad de cómputo, redes y energía, así como facilitar el acceso a estos recursos a empresas e instituciones académicas.
Para coordinar las iniciativas, los autores sugieren un organismo ejecutivo reducido, integrado por especialistas y vinculado con el gabinete de la Presidencia, encargado de monitorear la implementación de la estrategia y sus resultados.
La investigación concluye que la expansión de la inteligencia artificial en la Argentina es un proceso que continuará aun sin nuevas políticas. La diferencia entre los escenarios radica en la velocidad de adopción, el desarrollo de proveedores y las posibilidades de transformar el crecimiento tecnológico en mayor productividad y competitividad.
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