Argentina: la IA podría sumar US$5.000M al PBI

La cifra que puso sobre la mesa el Foro ABECEB

Marcelo De Santis, experto en inteligencia artificial y fundador de The Ascent, llevó al Foro ABECEB una estimación concreta: si Argentina eleva la adopción de IA en sus empresas, el país podría sumar US$5.000 millones a su Producto Bruto Interno. La cifra no es suya. Proviene de un estudio de la Universidad de San Andrés (UdeSA) que él citó durante la entrevista.

El trabajo detrás de ese número es «Una estrategia de competitividad en Inteligencia Artificial para la Argentina», elaborado por la Cátedra de Competitividad Jorge H. Forteza de UdeSA bajo la dirección de los profesores Raúl Katz, Luciana Pagani y Natalia Méndez Huergo. Según el informe, la IA ya aporta unos US$4.316 millones a la economía argentina, equivalentes al 0,6% del PBI. Si el país mantiene el ritmo actual de adopción, ese aporte llegaría a US$12.708 millones en 2030 (1,5% del producto). Con una estrategia coordinada, el salto sería a US$17.714 millones, el 2,13% del PBI proyectado para ese año. La diferencia entre ambos escenarios ronda los US$5.000 millones.

De Santis habló de pasar del 11% actual a cerca del 15% de adopción. El informe detalla el supuesto: llegar al 16,5% en 2030, el nivel que hoy tiene Uruguay como líder regional en este indicador.

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El punto de partida es incómodo. Apenas el 11,2% de las empresas argentinas integra IA en sus operaciones, frente al 20,2% promedio de la OCDE, el 16,5% de Uruguay y el 13,5% de Chile, según el relevamiento de UdeSA. Y el gasto local en esta tecnología es de US$798 millones en 2026, el 0,12% del producto, por debajo del 0,22% que registra el promedio de América Latina.

Por qué las empresas no ven el retorno de la IA

De Santis fue directo sobre el obstáculo que frena a los directivos: el problema con la inversión en IA es que resulta muy difícil medir el retorno. Las compañías ven el costo y todavía no el beneficio.

Su diagnóstico apunta menos a la tecnología y más a cómo se la incorpora. Las organizaciones aplican IA sobre procesos que nunca rediseñaron. «No pongan tecnología sobre procesos rotos porque eso no nos lleva a ningún retorno de inversión», advirtió.

El dato que respalda esa lectura está en el propio estudio. El 42,5% de los ejecutivos encuestados dice contar con una estrategia de IA estructurada y comunicada, pero apenas el 17,6% exige un caso de negocio con retorno financiero para aprobar proyectos. Es decir: hay discurso estratégico sin métrica de retorno detrás.

A esto se suma una brecha de capacidades. Según el dato que citó De Santis, apenas el 36% de los ejecutivos a nivel mundial cuenta con las herramientas necesarias para aprovechar la IA y gestionar sus riesgos. Su frase resume el estándar que pide: «A ningún ejecutivo o CEO le pedimos que sepa programar IA. Pero sí tienen que saber cómo usarla, para qué usarla, para qué no usarla y poder tomar decisiones».

Hay además un fenómeno que el informe de UdeSA llama «shadow AI»: empleados que adoptan herramientas de consumo por iniciativa propia, muchas veces desde cuentas personales y sin que el área de tecnología lo sepa. La demanda interna ya existe; el problema es que opera fuera de cualquier control de datos, seguridad y gobernanza.

La brecha de las pymes: dónde está la oportunidad real

«La gran oportunidad que yo veo en la Argentina es la pequeña y mediana empresa», afirmó De Santis. Reconoce que las pymes parten en desventaja por el costo inicial de implementación frente a las grandes corporaciones, pero sostiene que existen alternativas para incorporar herramientas de forma gradual y financiar parte de la inversión con las mejoras de productividad que generan.

Los números del estudio confirman el tamaño de esa brecha: la adopción formal alcanza al 16% de las firmas medianas y al 8,5% de las pequeñas. En las grandes compañías llega al 34,7%, aunque con experiencias acotadas a pruebas puntuales.

El sector marca diferencias fuertes. Entre las pymes, software y tecnologías de la información lideran con 85,4% de adopción, seguidos por finanzas y seguros con 30,5%. En el extremo opuesto quedan construcción, turismo y agro. El estudio aclara que el rubro influye pero no determina: hay empresas de sectores tradicionales que avanzaron más por la formación de sus directivos.

El diagnóstico de UdeSA sobre las pymes es preciso: «El principal recurso escaso para implementar inteligencia artificial en las PyMEs es el tiempo de quien decide». No es un problema de acceso a la herramienta, sino de integración al negocio.

Data centers: la ventaja energética que Argentina no está usando

De Santis identificó una segunda oportunidad, distinta de la adopción empresarial: los centros de datos. «Nosotros tenemos una ventaja enorme geopolítica para data centers. Tenemos la energía, que es el cuello de botella más grande para data centers», aseguró, y señaló que el crecimiento acelerado de estas instalaciones presiona cada vez más la disponibilidad eléctrica en Estados Unidos.

El contexto regional le da razón en el diagnóstico y también muestra la distancia. La capacidad instalada de centros de datos en Argentina se estima en apenas 32 MW, frente a los 800 MW de Brasil y los 260 MW de Chile, según un informe de Cushman & Wakefield citado por El Cronista. Latinoamérica creció cerca del 40% en infraestructura de datos en el último año, pero el mercado argentino quedó al margen de esa expansión.

El propio estudio de UdeSA es más duro: Argentina cuenta con cuatro centros de datos de hiperescaladores frente a 29 de Brasil, y los autores consideran que la ventana de oportunidad para atraer inversiones locales en data centers «está cerrada» en el corto plazo. La diferencia con el optimismo de De Santis es relevante para cualquier founder que esté evaluando ese negocio.

En regulación, Brasil ya avanzó con un régimen específico y Chile tiene su Plan Nacional de Data Centers 2024-2030. Argentina cuenta con el RIGI y con el proyecto de Súper RIGI, que tiene media sanción en Diputados y está pendiente en el Senado, además del régimen de Zonas Francas. De Santis lo planteó como condición: sin un marco regulatorio justo para la gente y para las compañías, la ventaja energética no se convierte en inversión.

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La distancia entre el potencial y la realidad no se cierra con presupuesto, se cierra con método. Estas son las acciones que se desprenden del diagnóstico:

Rediseña el proceso antes de comprar la herramienta. Elige un proceso concreto, aunque sea pequeño, mide cuánto tiempo y costo consume hoy, rediseña el flujo y recién entonces incorpora IA. La secuencia inversa es la que produce proyectos sin retorno.
Define la métrica de retorno antes de aprobar el proyecto. El 17,6% de las empresas que exigen un caso de negocio con retorno financiero no es una curiosidad estadística: es la práctica que separa los pilotos que se apagan de los que escalan.
Formaliza el uso que ya existe. Si tus empleados usan asistentes de IA por su cuenta, tienes demanda interna y riesgo de datos al mismo tiempo. Define políticas, cuentas corporativas y casos de uso aprobados.
Si eres pyme, empieza acotado y autofinancia la siguiente etapa. El costo inicial es la barrera real, pero las mejoras de productividad del primer caso de uso pueden financiar el segundo.
Si vendes software vertical, hay demanda insatisfecha. Agroindustria, energía y manufactura invierten por debajo de su potencial, y el estudio identifica nichos concretos en curaduría y preparación de datos y en software vertical para complejos exportadores.
Anticipa el talento. El informe proyecta 36.000 trabajadores especializados en IA en 2026 y 94.000 en 2029, con una brecha estimada de unos 25.000 puestos en el escenario más restrictivo. Formar equipo ahora cuesta menos que contratarlo después.

Conclusión

La cifra de US$5.000 millones no es un pronóstico, es una brecha: la diferencia entre lo que Argentina captura si no cambia nada y lo que capturaría con una estrategia coordinada entre sector público y privado. De Santis puso el foco donde suele estar el cuello de botella real, que no es la tecnología sino la capacidad de decisión de quien lidera. El estudio de UdeSA agrega el dato que incomoda: la mayoría de las empresas dice tener estrategia de IA, pero muy pocas exigen retorno financiero para aprobar proyectos. Para un founder, la lectura práctica es simple: el retorno no aparece por adoptar IA, aparece por rediseñar el proceso que la IA va a ejecutar.