Un informe de Goldman Sachs ubica a la Argentina en el último puesto de adopción de IA entre 28 economías

La brecha de productividad global impulsada por la adopción acelerada de tecnologías cognitivas amenaza con ensanchar la distancia que separa a los países avanzados de las economías emergentes con restricciones de capital. Un riguroso informe macroeconómico difundido hoy, lunes 21 de septiembre de 2026, por la división de investigación global del banco de inversión Goldman Sachs ubicó a la República Argentina en la última posición (puesto 28 sobre 28 economías evaluadas) en su Índice Global de Adopción e Inversión en Inteligencia Artificial, un indicador que pondera el gasto corporativo en software cognitivo, la infraestructura de centros de datos, la formación del capital humano y el marco regulatorio habilitante.

El documento, reportado por la agencia financiera Bloomberg, subraya una alarmante contradicción estructural. Mientras que Argentina sobresale regionalmente por la calidad técnica de sus desarrolladores de software, científicos de datos y su ecosistema de unicornios tecnológicos nacidos en las últimas dos décadas, la economía real —integrada mayoritariamente por pequeñas y medianas empresas industriales, agropecuarias, comerciales y de servicios— exhibe una penetración de herramientas de IA inferior al 6,2% en sus procesos productivos centrales, quedando rezagada incluso detrás de vecinos como Brasil, Chile, Colombia y México.

1. Causas Estructurales: Restricciones de Crédito, Aranceles y Desconocimiento PyME

El análisis de Goldman Sachs desglosa los factores determinantes de este retraso productivo. En primer término, las recurrentes turbulencias macroeconómicas, la volatilidad cambiaria y las tasas de interés reales han inhibido las inversiones en bienes de capital intangible (CapEx de software y modernización de infraestructura). Para una PyME manufacturera o agroindustrial promedio en Córdoba, Santa Fe, Entre Ríos o Buenos Aires, destinar flujos de caja a la adquisición de licencias internacionales en moneda extranjera o a la compra de servidores con aceleradores de cómputo resulta una decisión de alto riesgo frente a las urgencias operativas inmediatas.

En segundo orden, el reporte identifica una barrera cultural y formativa en la alta dirección empresarial: existe una marcada confusión entre el uso informal de asistentes de chat gratuitos para tareas administrativas básicas y la integración profunda de arquitecturas de IA aplicada (como optimización predictiva de cadenas de suministros, mantenimiento prescriptivo de maquinaria industrial o automatización agéntica de ventas y CRM). Esta falta de capacitación estratégica impide que las empresas dimensionen el retorno de inversión real que la tecnología puede generar en la reducción de costos operativos y la apertura de mercados externos.

«Argentina posee uno de los ecosistemas de talento en ingeniería informática más brillantes del mundo, pero ese capital humano se encuentra predominantemente volcado a exportar servicios al exterior en lugar de transformar el tejido productivo doméstico; si el país no articula incentivos fiscales y créditos blandos para la adopción tecnológica de sus PyMEs, corre el riesgo de sufrir una desindustrialización silenciosa por pérdida de competitividad relativa frente a la región» — Alberto Ramos, director jefe de investigación económica para América Latina en Goldman Sachs, según el reporte exclusivo de Bloomberg

2. Indicadores Clave del Diagnóstico de Goldman Sachs para Argentina

El relevamiento cuantitativo de Goldman Sachs destaca cuatro variables críticas que explican el rezago del país:

• Inversión Privada en IA como % del PBI: Apenas el 0,08%, frente al 0,45% en Brasil, el 0,62% en Chile y más del 1,8% en naciones de la OCDE.
• Penetración en Pequeñas y Medianas Empresas: Menos del 7% de las empresas locales han automatizado flujos comerciales o productivos con agentes de IA.
• Disponibilidad de Capacidad de Supercómputo Local: Déficit severo de centros de datos de alta densidad con GPUs modernas en territorio nacional, obligando a procesar inferencias en el extranjero.
• Fuga de Talento Calificado: Más del 55% de los ingenieros formados en universidades públicas argentinas trabajan de forma remota para clientes de EE. UU. y Europa, sin transferir know-how a la industria local.

Este cuadro de situación exige una respuesta urgente y coordinada entre el sector productivo y el Estado.

3. Análisis FinOps, Oportunidades de Salto Tecnológico y Rentabilidad PyME

Pese al sombrío diagnóstico comparativo, la adopción pragmática de IA representa la oportunidad más accesible de recuperación competitiva:

1. Automatización de Ventas y Atención con WhatsApp API: Implementar agentes comerciales inteligentes en empresas locales multiplica la conversión de consultas un 40% y reduce el costo de adquisición de clientes.
2. Optimización de la Cadena Agroindustrial y Logística: El uso de modelos de predicción de rendimiento y rutas de transporte ahorra hasta un 18% en combustibles y pérdidas de granos en acopio.
3. Adopción de Soluciones SaaS y Cloud Pay-as-You-Go: Despeja el mito de que se requiere gran capital inicial: las PyMEs pueden iniciar proyectos de automatización con inversiones mensuales menores a $150 USD.
4. Líneas de Financiamiento y Crédito Fiscal para Transformación: Aprovechar los programas de fomento de la Ley de Economía del Conocimiento para desgravar inversiones en software y capacitación técnica del personal.

Para los empresarios y dueños de PyMEs en Argentina, la inteligencia artificial no es un lujo futurista, sino la herramienta indispensable para sobrevivir y prosperar en el mercado actual.

4. Hoja de Ruta y Checklist de Implementación Técnica en 5 Fases

1. Fase 1: Diagnóstico de Eficiencia y Detección de Cuellos de Botella: Auditar los procesos operativos repetitivos en administración, atención al cliente y producción que consumen horas hombre improductivas.
2. Fase 2: Capacitación Ejecutiva para Dueños y Gerentes de PyMEs: Formar a los líderes empresariales en el diseño de proyectos de IA aplicada orientados al retorno de inversión (ROI).
3. Fase 3: Implementación Piloto de Automatización Comercial: Integrar agentes de respuesta y calificación de prospectos en WhatsApp y canales digitales vinculados al sistema de gestión interno.
4. Fase 4: Optimización de Procesos de Compras y Control de Inventarios: Desplegar modelos predictivos sencillos para ajustar compras de insumos y prevenir roturas de stock en depósitos.
5. Fase 5: Medición Continua de Productividad y Escalamiento Progresivo: Monitorear mensualmente las horas ahorradas y el incremento en facturación para reinvertir en nuevas capacidades tecnológicas.