La inteligencia artificial dejó de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta presente en la vida cotidiana de millones de personas. En Argentina, sin embargo, esa revolución tecnológica avanza a dos velocidades distintas: mientras la población incorpora cada vez más aplicaciones basadas en IA a sus rutinas diarias, gran parte del sector empresarial aún no logra integrarla de manera estructural en sus operaciones.

El contraste es llamativo. Se estima que seis de cada diez personas utilizan herramientas de inteligencia artificial en actividades cotidianas. No obstante, apenas el seis por ciento de los trabajadores argentinos afirma que esta tecnología ha sido implementada de forma amplia dentro de las empresas donde laboran. La brecha revela una realidad compleja: la IA despierta entusiasmo y expectativas, pero su adopción efectiva sigue limitada a experiencias aisladas y proyectos piloto.

Para Juan Pablo Cosentino, profesor de la Universidad Austral y directivo del IAE Business School, resulta fundamental distinguir entre dos grandes categorías. Por un lado, la inteligencia artificial predictiva o clásica, orientada a optimizar procesos y apoyar decisiones estratégicas dentro de las organizaciones. Por otro, la inteligencia artificial generativa, capaz de producir textos, imágenes o código y que ha ganado notoriedad en los últimos años por herramientas de acceso masivo.

La diferencia no es menor. Mientras la IA generativa ha capturado la atención pública, la verdadera transformación económica depende de la incorporación de sistemas inteligentes en el núcleo operativo de las empresas. Allí es donde Argentina aún muestra rezagos significativos.

Los datos reflejan esa realidad. Cerca del 44 por ciento de las organizaciones no mide indicadores específicos relacionados con el uso de inteligencia artificial y más de la mitad no calcula el retorno de la inversión realizada en este ámbito. En el sector industrial, solo una de cada tres empresas ha destinado recursos concretos al desarrollo o implementación de estas tecnologías.

A pesar de ello, las perspectivas son optimistas. Ocho de cada diez compañías proyectan invertir regularmente en inteligencia artificial durante los próximos cinco años. El país, además, figura entre los cinco primeros de América Latina en niveles de adopción de estas herramientas, consolidando una posición destacada dentro del ecosistema regional de innovación.

La incorporación de la IA ya es visible en algunos sectores estratégicos.

En el ámbito agropecuario, la tecnología se emplea para optimizar desde la selección genética de semillas hasta los sistemas de agricultura de precisión. Gustavo Idígoras, presidente de la Cámara de la Industria Aceitera y del Centro de Exportadores de Cereales, ha señalado que sus beneficios alcanzan distintas etapas de la cadena productiva. Sin embargo, especialistas advierten que el sector está lejos de presentar una realidad uniforme y que persisten profundas diferencias en los niveles de digitalización entre productores.

La industria energética constituye otro ejemplo relevante. La petrolera YPF ha desarrollado centros de inteligencia en tiempo real que permiten analizar grandes volúmenes de información para tomar decisiones vinculadas a perforación, refinación y logística, particularmente en el yacimiento de Vaca Muerta.

El comercio tampoco permanece ajeno a esta tendencia. Sistemas automatizados de atención al cliente, herramientas de predicción de demanda y locales equipados con sensores para analizar el comportamiento de los consumidores forman parte de un proceso gradual de transformación digital.

En minería, la prioridad ha sido mejorar las condiciones de seguridad y sostenibilidad mediante el monitoreo remoto y la prevención de incidentes operativos.

Sin embargo, detrás de estos avances emerge una cuestión que preocupa tanto a especialistas como a empresarios: la ausencia de una legislación integral sobre inteligencia artificial.

Argentina cuenta desde 2020 con una Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, pero esta posee carácter orientativo y carece de fuerza normativa. En otras palabras, el país dispone de lineamientos generales, aunque no de un marco legal específico que establezca obligaciones, responsabilidades y límites para el desarrollo y uso de estas tecnologías.

Las consecuencias de esta situación son múltiples.

La incertidumbre jurídica dificulta que las empresas comprendan con claridad qué prácticas podrían generar responsabilidades futuras. Tampoco existen directrices precisas sobre el tratamiento de datos personales utilizados para entrenar algoritmos ni sobre los mecanismos de supervisión requeridos en determinados contextos.

Una de las interrogantes más relevantes permanece sin respuesta definitiva: ¿quién debe asumir la responsabilidad cuando un sistema de inteligencia artificial provoca daños o adopta decisiones perjudiciales? ¿La empresa que lo implementa, el desarrollador que lo diseñó o el usuario que lo emplea?

A ello se suma el riesgo de profundizar desigualdades económicas y sociales. Diversos expertos advierten que, sin políticas públicas adecuadas, los beneficios de la inteligencia artificial podrían concentrarse en sectores con mayores recursos tecnológicos, ampliando las brechas existentes y dando origen a una economía cada vez más fragmentada.

La experiencia internacional ofrece algunas pistas sobre posibles caminos a seguir.

La Unión Europea aprobó en 2024 la primera legislación integral sobre inteligencia artificial a escala global. Su modelo se basa en la clasificación de los sistemas según niveles de riesgo, estableciendo prohibiciones para determinadas aplicaciones y requisitos más estrictos para aquellas consideradas de alto impacto.

El caso peruano también ha despertado interés en América Latina. Ese país desarrolló una estructura compuesta por una ley específica, un reglamento y una estrategia nacional, complementada con espacios de experimentación controlada conocidos como "sandboxes regulatorios". Estos mecanismos permiten evaluar nuevas tecnologías antes de su implementación masiva.

Brasil, por su parte, discute actualmente un proyecto legislativo inspirado en principios similares a los europeos, incluyendo derechos para las personas afectadas por decisiones automatizadas y esquemas de reparación frente a eventuales daños.

En contraste, Argentina continúa dependiendo exclusivamente de documentos estratégicos sin carácter vinculante.

El debate adquiere mayor relevancia ante las transformaciones que podrían producirse en el mercado laboral. Estudios recientes sostienen que la inteligencia artificial ha dejado de desempeñar únicamente funciones de apoyo para comenzar a sustituir determinadas tareas intelectuales estandarizadas, especialmente en áreas administrativas, jurídicas y financieras.

Este escenario genera incertidumbre entre trabajadores y empleadores. La discusión ya no gira exclusivamente en torno a la automatización de tareas manuales, sino también sobre el futuro de ocupaciones tradicionalmente asociadas con la economía del conocimiento.

Frente a este panorama, diversos especialistas coinciden en que Argentina necesita avanzar hacia un modelo regulatorio que combine protección e innovación.

Entre las propuestas más recurrentes figuran la creación de una legislación específica acompañada de reglamentos operativos, el establecimiento de mecanismos de experimentación supervisada, la definición de categorías de riesgo para las distintas aplicaciones, el reconocimiento de derechos para los usuarios afectados por decisiones automatizadas y la conformación de una autoridad especializada encargada de supervisar el desarrollo del sector.

No obstante, también se advierte que la regulación, por sí sola, resulta insuficiente. La experiencia internacional demuestra que debe ir acompañada de inversión pública, formación de talento especializado y estímulos para la adopción responsable de nuevas tecnologías.

Argentina posee capacidades científicas, recursos humanos calificados y un ecosistema emprendedor con potencial para posicionarse como referente regional en inteligencia artificial. Existen proyectos vinculados con educación, salud, seguridad, agricultura y gestión pública que evidencian esa capacidad innovadora.

La cuestión central consiste en determinar si el país logrará traducir ese potencial en una estrategia sostenible y competitiva.

El hecho de que ocho de cada diez empresas proyecten invertir en inteligencia artificial durante los próximos años sugiere que la oportunidad permanece abierta. Sin embargo, mientras persista la ausencia de un marco regulatorio integral, la expansión de estas tecnologías continuará desarrollándose en un terreno marcado por la incertidumbre.