La inteligencia artificial podría aportar 17.700 millones de dólares a la economía argentina hacia 2030, el equivalente al 2,1% del PBI proyectado, si el país acelera la adopción en las empresas y fortalece su ecosistema local. Es la principal conclusión del estudio “Una estrategia de competitividad en Inteligencia Artificial para la Argentina”, de la Cátedra de Competitividad Jorge H. Forteza de la Universidad de San Andrés (UdeSA), dirigido por Raúl Katz, Luciana Pagani y Natalia Méndez Huergo.

El potencial: de 4.316 a 17.700 millones de dólares

Hoy la IA genera 4.316 millones de dólares, el 0,6% del PBI. Si el país sigue a ritmo inercial, sin reformas de fondo, llegaría a 12.708 millones en 2030. La diferencia, unos 5.000 millones de dólares adicionales en productividad, depende de acelerar la adopción y consolidar el ecosistema. Pagani, coautora del trabajo, sostuvo que la verdadera ventaja está en la capacidad del sector privado para transformarse, construir escala y desarrollar soluciones transversales.

Sexta en la región

Según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2026, la Argentina ocupa el sexto lugar entre 19 países, con 55,6 puntos. Lideran Chile (71,4), Brasil (68,4) y Uruguay (67,0), y le siguen de cerca Colombia (56,8) y Costa Rica (56,0).

También se queda atrás en inversión. El país gastará 798 millones de dólares en IA en 2026, el 0,12% del PBI, contra el 0,22% del promedio latinoamericano, el 0,33% de Europa y el 1,32% de América del Norte. El estudio advierte que, con las condiciones actuales, esa distancia crece en lugar de achicarse.

En cambio, el uso individual está más avanzado: el 21,9% de la población en edad laboral ya utiliza herramientas de IA generativa.

El 34,7% de las cerca de 4.000 grandes empresas del país adoptó alguna aplicación de IA, por debajo de la OCDE (54%), Uruguay (49,8%), Brasil (41,4%) y Chile (41,1%). Predomina un uso simple, con pocos casos y escasa IA agéntica; solo entre 10 y 25 firmas digitales nativas la integraron en profundidad.

Buena parte del uso ocurre sin una política de seguridad definida. Es lo que se conoce como shadow AI: empleados que usan asistentes desde cuentas personales, al margen del área de sistemas. El informe señala, además, un freno común a todos los sectores: la inestabilidad macroeconómica y su efecto en la cultura empresarial.

La adopción formal alcanza al 16% de las medianas y al 8,5% de las pequeñas. El problema, según el estudio, no es acceder a la tecnología sino integrarla al negocio, y el recurso más escaso es el tiempo de quien decide. Los costos y el retorno no frenan la experimentación, pero sí aparecen al escalar.

Las pymes de software, IT y finanzas lideran; construcción, turismo y agro van más rezagadas. Cerca de la mitad de las empresas consultadas ya capacitó a su personal y dos tercios planea seguir invirtiendo. La conclusión es que las pymes “no perdieron el tren”, pero necesitan apoyo para dar el siguiente paso.

La Argentina no tiene data centers con capacidad para entrenar modelos. La capacidad eléctrica de los que existen se estima en 11,5 MW, frente a los 474 MW de Brasil, los 172,3 MW de México y los 119,5 MW de Chile, sin avances desde 2020. De los siete centros de datos de hiperescaladores proyectados en la región para 2027, cuatro serán en Chile, dos en Brasil y uno en la Argentina.

Las fortalezas locales están en los datos y las aplicaciones: el estudio relevó unas 340 empresas de software y servicios de IA y casi 200 desarrolladores de aplicaciones verticales, con límites de escala y financiamiento.

Talento: una brecha hacia 2029

Hoy hay unos 36.000 puestos de trabajo vinculados a la IA y la demanda llegaría a 94.000 en 2029. La matrícula de informática crece (177.525 estudiantes en 2023), pero los egresados se estancan en torno a 3.883 por año. En un escenario pesimista, faltarían unos 25.000 profesionales en 2029, una brecha que podría ampliarse si el gasto en IA se acelera.

Por eso el informe propone que las empresas trabajen con las universidades en planes de estudio actualizados, trayectorias técnicas cortas y programas masivos de capacitación.

El trabajo recomienda crear un ente técnico liviano, que reporte al gabinete de Presidencia, para coordinar la estrategia y monitorear el sector, sin sumar una nueva agencia. Recuerda que hay casi un centenar de proyectos de ley sobre IA en el Congreso sin avances, y una distancia histórica entre los planes anunciados y su implementación.

Para las empresas, plantea que los directorios lideren la transformación con comités de gobernanza y plataformas compartidas, y que la inversión privada se concentre en nichos donde el país ya tiene ventajas, como la preparación experta de datos y el software vertical para agro, energía y salud.