IA en Argentina: 41% de las PyMEs la usa, pero la mitad está atrapada en la «fase experimental»

La inteligencia artificial dejó de ser una novedad para las PyMES argentinas: el 41,6% declara utilizar al menos una tecnología de IA y casi la mitad de las que todavía no lo hicieron planea incorporarla en los próximos 24 meses.

En un escenario donde casi ninguna empresa quiere quedarse afuera de la conversación, automatizar procesos, incorporar asistentes virtuales o utilizar algoritmos dejó de ser una innovación para convertirse en un estándar competitivo básico.

Sin embargo, hay un dato que obliga a mirar este fenómeno global con más profundidad. Según el Estudio Global de CEOs 2026 de IBM (IBM Institute for Business Value), nueve de cada diez empresas ya exploran o implementan soluciones de inteligencia artificial, pero apenas una de cada diez logra convertir esa inversión en valor real para el negocio. Por eso, el problema ya no es adoptar IA. El problema es integrarla, y esa diferencia es mucho más profunda de lo que parece.

Una empresa no se transforma por incorporar inteligencia artificial. Lo hace cuando esa tecnología mejora procesos, utiliza información confiable y fortalece una operación capaz de cumplir lo que promete. La IA puede optimizar decisiones, reducir tiempos, automatizar tareas y aumentar la productividad. Lo que no puede hacer es reemplazar una operación mal diseñada. Por eso, el error más frecuente no es tecnológico; es de gestión.

Muchas organizaciones siguen creyendo que la inteligencia artificial resolverá problemas estructurales que ya existían antes de implementarla, esperando que compense una mala planificación o una operación fragmentada. Para Maximiliano Saavedra, CEO de Fixy Logística, esta desconexión es crítica: «La IA funciona como un multiplicador. Cuando una empresa tiene procesos sólidos, potencia sus fortalezas. Pero cuando la operación tiene fallas de origen, no las corrige: las amplifica. Automatizar un problema no significa resolverlo, sino hacerlo más grande». Automatizar un problema, advierte el especialista, no significa resolverlo, sino hacerlo más grande.

Radiografía de la IA en las Pymes argentinas

Esta desconexión entre tecnología y gestión es una realidad medible en el país. Según el primer informe del Nodo Argentino de Inteligencia Artificial (nadIA) —desarrollado por el CEPE de la Universidad Torcuato Di Tella y Fundar, con datos de la Fundación Observatorio PyME y el apoyo del BID—, la brecha de IA está directamente asociada a una brecha de digitalización previa. Mientras el sector de software lidera con un 85,4% de adopción, utilizando herramientas más sofisticadas como machine learning, buena parte del sector industrial continúa concentrando su uso en herramientas generativas básicas aplicadas a tareas de apoyo, como marketing, administración o ventas.

El informe también revela un desafío estructural: el 56% de las PyMEs que ya utilizan inteligencia artificial permanece en una etapa «experimental». Es decir, incorporan herramientas de bajo costo o fácil acceso, pero lo hacen de manera aislada, sin desarrollar capacidades técnicas, procesos internos ni modelos de gobernanza que permitan escalar su uso y transformarlo en una ventaja competitiva.

La falta de inversiones complementarias confirma ese diagnóstico. Apenas el 4% de las PyMEs cuenta con un presupuesto específico para IA; solo el 3,3% dispone de una política formal para regular su utilización; apenas el 4,5% incorporó perfiles especializados y el 57% no mide de manera sistemática el impacto de estas herramientas en su desempeño. Sin una transformación organizacional que acompañe la incorporación tecnológica, muchas empresas corren el riesgo de quedar atrapadas en una etapa de prueba permanente.

Donde la inteligencia artificial se pone a prueba

En el comercio electrónico y en la logística, por ejemplo, esa brecha entre adopción e integración se vuelve especialmente visible. La inteligencia artificial ya forma parte de gran parte del recorrido de compra: personaliza recomendaciones, agiliza la búsqueda de productos, responde consultas en segundos, ayuda a administrar inventarios, anticipar la demanda y optimizar campañas comerciales. Sin embargo, el verdadero desafío aparece cuando toda esa experiencia digital debe convertirse en una experiencia real.

Para Saavedra, el diagnóstico del informe coincide con lo que las empresas enfrentan a diario: «La inteligencia artificial puede mejorar cada interacción previa, pero el cliente evalúa experiencias, no herramientas. Esa experiencia recién termina cuando recibe el producto. Si la operación no acompaña el nivel de eficiencia que promete la tecnología, la percepción de la marca se construye sobre esa diferencia. La última milla es el único momento físico de una relación que hasta entonces fue online, y si el paquete llega tarde o dañado, esa será la experiencia que el cliente recordará», explica.

«Por eso, la discusión ya no pasa por incorporar más herramientas de IA, sino por lograr que esa tecnología dialogue con el resto de la organización», concluye el especialista. «La IA potencia una buena operación, pero difícilmente pueda compensar una que nunca estuvo bien diseñada. La diferencia competitiva de los próximos años no estará en quién adopte más tecnología, sino en quién logre convertirla en una experiencia consistente de punta a punta».

De cara a los próximos años, el verdadero interrogante no es qué tan capaces serán los nuevos algoritmos, sino qué tan flexibles se volverán las organizaciones para absorberlos. Por eso, la evolución de este fenómeno plantea una duda para el mercado local: si las empresas continuarán utilizando la inteligencia artificial para automatizar tareas de manera aislada, o si finalmente la incorporarán como una herramienta para transformar sus procesos de fondo.

Brecha de adopción y valor de la IA en los negocios (Fuente: IBM 2026 Global CEO Study – 5 Plays for AI-First Transformation):

• Acceso masivo: el 85% de los empleados tiene acceso formal a al menos una herramienta de inteligencia artificial en su entorno laboral.
• Adopción real: solo el 25% de la fuerza laboral utiliza la IA de manera regular y significativa en sus tareas diarias, una brecha de 60 puntos entre disponibilidad y uso efectivo.
• Retorno de la inversión: apenas el 25% de las iniciativas de IA logra generar el ROI esperado por los directorios.
• Escalabilidad: solo el 16% de los proyectos corporativos basados en IA consigue implementarse a escala en toda la organización.
• La trampa del proceso: las empresas que rediseñan su modelo operativo antes de automatizar son cuatro veces más propensas a cumplir sus objetivos de negocio que aquellas que simplemente incorporan tecnología sobre procesos ineficientes.
• Impacto económico: una IA integrada de punta a punta puede reducir, en promedio, un 18% los costos operativos anuales, frente al 8% de reducción que obtienen las implementaciones aisladas.

Los cinco datos claves de la IA: Argentina vs. el mundo (Fuentes: nadIA (CEPE–Universidad Torcuato Di Tella, Fundar, Fundación Observatorio PyME y BID) e IBM Institute for Business Value:

• Brecha de valor (global): nueve de cada diez empresas exploran soluciones de IA, pero solo una de cada diez consigue traducir esa inversión en valor para el negocio (IBM, 2026).
• Adopción PyME (Argentina): el 41,6% de las PyMEs argentinas ya utiliza al menos una tecnología de inteligencia artificial (nadIA, 2026).
• El techo experimental: el 56% de las PyMEs que usan IA permanece en una etapa experimental, sin capacidades ni procesos para escalar su implementación (nadIA, 2026).
• Falta de recursos y gobernanza: apenas el 4% cuenta con un presupuesto específico para IA; el 3,3% posee una política formal y el 57% no mide su impacto (nadIA, 2026).
• La importancia de los procesos: las organizaciones que rediseñan sus procesos antes de incorporar IA tienen cuatro veces más probabilidades de alcanzar sus objetivos de negocio (IBM, 2026).