Marketing Santa Fe: IA y negocios con 350 asistentes

¿Qué dejó la nueva edición de Marketing Santa Fe?

Más de 350 personas se reunieron el jueves en una nueva edición de MKTSFE (Marketing Santa Fe), la jornada anual de capacitación sobre inteligencia artificial, marketing, comunicación y negocios organizada por JN Marketing y Comunicación. Para un founder, la señal es concreta: una jornada que combina marketing y negocios ya tiene a la IA en el centro de la agenda, y la audiencia dejó de ser exclusivamente de comunicación.

Juan Nepote, fundador y director de la organizadora, contó que la convocatoria superó las 350 personas «de diferentes profesiones, desde médicos, odontólogos, oculistas, más allá de los profesionales en sí de la ciencia de la comunicación o del marketing».

Ese detalle importa: cuando un odontólogo o un oculista reserva su tarde para escuchar sobre inteligencia artificial, la tecnología dejó de ser tema de early adopters y pasó a ser materia de gestión.

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La IA ya no genera miedo, pero sí vértigo

Nepote sostuvo que «ya la gente no le tiene miedo» y que la pregunta hoy es «hasta dónde va a escalar esto, que nadie lo sabe, pero en el mientras tanto todo lo usamos». También contó algo revelador sobre los propios expositores: algunos admiten temor a presentar algo que quedará obsoleto apenas bajen del escenario. «Me dicen: ‘Mira, tenemos miedo por ahí de contar algo que está pasando y bajarnos y que ya quedó obsoleto o que nos hemos encontrado con una nueva realidad'».

Esa ansiedad tiene respaldo empírico. Un estudio de KPMG de 2025 citado por Forbes Argentina encontró que más de la mitad de quienes usan IA en el trabajo no se lo cuentan a su jefe. Traducido al día a día de una empresa: la adopción ya ocurrió, pero muchas veces entró por la puerta de atrás.

¿Cuál es el error más común al usar IA en una empresa?

María Cecilia Ullua, especialista argentina en estrategia de negocios digitales, comercio electrónico y ventas internacionales (cross-border), identificó dos: quedarse con la primera respuesta que entrega la herramienta y no controlar la información que produce.

«Creo que es una prueba y error de todos los días», dijo, y advirtió: «Si creemos que ya aprendimos a usarla estamos ahí en un problema, estamos equivocados». Su propuesta es iterar con criterio: probar, revisar el resultado y volver a intentarlo, siempre con formación profesional detrás.

El riesgo no es abstracto cuando la IA responde consultas o entrega información directa a clientes. Ullua pidió revisar los procesos donde intervienen estas herramientas para evitar datos erróneos que generen conflictos, afecten a los consumidores y dañen la reputación de la organización.

Hay además un efecto cognitivo documentado: investigadores de Microsoft Research y Carnegie Mellon analizaron a 319 trabajadores del conocimiento en 936 tareas reales y observaron que, a mayor confianza en la IA, menos pensamiento crítico se aplica, según el relevamiento citado por Forbes Argentina. No es que la herramienta vuelva incapaz a quien la usa; es que confiar más tiende a reducir la revisión.

Sobre el rol de la conducción, Ullua fue directa: «Un gran desafío desde líderes es hacer que el equipo se contagie, digamos, a trabajar con la herramienta».

¿Cómo usa Andreani la IA en logística?

Sebastián D’Agostino, gerente comercial de las regiones Litoral, NEA y Cuyo de Grupo Logístico Andreani, describió el escenario como «una disrupción que lleva una velocidad que nos cuesta hasta entenderla» y marcó la advertencia central: usarla «no indiscriminadamente».

Su receta va contra el impulso del mercado. Primero identificar qué dificultad necesita resolver cada organización; después evaluar qué tecnología conviene. «Aplicar tecnología o aplicar inteligencia artificial por el solo hecho de ‘tengo que hacerlo’ no es el sentido productivo», afirmó.

En Andreani, un equipo del área de tecnología monitorea de forma permanente los distintos modelos de inteligencia artificial, sus costos, velocidades de respuesta y capacidades. El volumen explica por qué esa vigilancia es estratégica: la compañía procesa cerca de 5,5 millones de envíos mensuales y llega a aproximadamente dos millones de domicilios, lo que genera innumerables interacciones que necesitan gestión automatizada.

«Hoy la logística es un negocio de eficiencias que nos tiene que hacer competir en términos de precio, pero también en calidad», explicó D’Agostino. La tecnología, en su lectura, es lo que permite sumar atributos y valor al servicio.

¿Qué puede hacer una pyme con IA y poco presupuesto?

La brecha es el dato más incómodo del ecosistema argentino. Según un estudio de la Universidad de San Andrés (UdeSA) difundido por Infobae, solo el 11,2% de las empresas argentinas incorpora IA a sus operaciones: 34,7% en las grandes, 16% en las medianas y 8,5% en las pequeñas. El gasto local en la tecnología es de US$798 millones en 2026, y el mismo trabajo proyecta que el aporte de la IA a la economía podría llegar a unos US$17.700 millones hacia 2030 si la adopción se acelera.

El informe también ofrece una pista sobre el cuello de botella real: «El principal recurso escaso para implementar inteligencia artificial en las PyMEs es el tiempo de quien decide». No es el acceso a la herramienta ni el precio de la licencia.

Con matices: el estudio de UdeSA registra que un 41,6% de las pymes usa alguna herramienta, sobre todo generativa de bajo costo para marketing, soporte y tareas administrativas, pero la mayoría lo hace sin presupuesto específico ni integración en el proceso central del negocio, según la misma investigación difundida por ITSitio.

D’Agostino coincide desde la vereda de la operación: automatizar tareas repetitivas libera tiempo para lo que genera valor. «Una empresa mediana o chica o un emprendedor mismo tiene que ser eficiente, tiene que ser productivo, tiene que poder centralizarse y focalizarse en lo que le genera valor a su negocio».

¿Qué significa esto para tu startup?

Cuatro movimientos que se pueden ejecutar esta semana, sin presupuesto nuevo:

Audita qué IA ya usa tu equipo. Antes de comprar nada, haz una lista de las herramientas que entraron por iniciativa individual. El fenómeno del «shadow AI» —empleados usando IA de consumo desde cuentas personales, fuera del radar del área de tecnología— es la norma en las pymes argentinas, según el estudio de UdeSA. Sin ese inventario, cualquier política de IA se apoya en una foto incompleta.
Define un control humano donde la IA habla con clientes. Si la herramienta responde consultas, decide quién revisa y con qué frecuencia. El error que señaló Ullua —quedarse con la primera respuesta y no verificar— es el que produce reclamos y desgaste reputacional, no el que produce eficiencia.
Elige el problema antes que la herramienta. Toma el proceso que más tiempo consume y que no requiere criterio propio: ese es el candidato natural. La prueba de D’Agostino sirve como filtro: si no puedes nombrar el objetivo concreto en una frase, la compra responde a una tendencia, no a una decisión.
Reserva tiempo de agenda para evaluar. En las pymes el recurso escaso no es el software, es la hora del decisor. Un bloque fijo mensual para revisar resultados, costos y casos de uso evita que la prueba y error se convierta en abandono.

Conclusión

La nueva edición de MKTSFE deja un mensaje que sirve igual a una startup de ocho personas y a una operación logística de escala nacional: la ventaja no está en usar inteligencia artificial, sino en usarla con criterio. El 11,2% de adopción formal en las empresas argentinas no es una condena, es una ventana de oportunidad. Las organizaciones que se muevan con método —problema primero, control después, iteración siempre— van a capturar la diferencia que el resto dejará sobre la mesa.