La inteligencia artificial podría aportar US$ 17.700 millones a la economía argentina hacia 2030, el 2,1% del PIB proyectado, si el país acelera la adopción en las empresas y el desarrollo de su ecosistema. Así lo revela el estudio “Una estrategia de competitividad en Inteligencia Artificial para la Argentina”, de la Cátedra de Competitividad Jorge H. Forteza de la Universidad de San Andrés (UdeSA), dirigido por Raúl Katz, Luciana Pagani y Natalia Méndez Huergo.

Hoy la IA genera US$ 4.316 millones (0,6% del PIB). A un ritmo inercial, sin reformas de fondo, llegaría a US$ 12.708 millones en 2030. La diferencia, unos US$ 5.000 millones adicionales en productividad, depende de acelerar la adopción y consolidar el ecosistema local.

“La verdadera ventaja competitiva radica en la capacidad del sector privado para acelerar su transformación, generar sinergias, construir escala y desarrollar soluciones transversales”, señaló Luciana Pagani, coautora del estudio y profesora de UdeSA.


Fuente: elaboración de los autores con datos de TeleGeography (2026). Se conserva la definición del relevamiento, que no equivale necesariamente a un censo de edificios físicos.

Sexto en la región y con menos inversión

Según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2026, la Argentina ocupa el sexto puesto entre 19 países, con 55,6 puntos, detrás de Chile (71,4), Brasil (68,4), Uruguay (67,0), Colombia (56,8) y Costa Rica (56,0).

La brecha también se ve en la inversión. El país gastará US$ 798 millones en IA en 2026, apenas el 0,12% del PIB, frente al 0,22% del promedio latinoamericano, el 0,33% de Europa y el 1,32% de América del Norte. El informe advierte que, con las condiciones actuales, esa distancia con los mercados más dinámicos de la región no se achica, sino que crece.

El contraste está en el uso individual: el 21,9% de la población en edad laboral ya usa herramientas de IA generativa, una posición más favorable que la adopción empresarial.

Grandes empresas: adopción exploratoria y shadow AI

El 34,7% de las cerca de 4.000 grandes empresas del país adoptó algún tipo de aplicación de IA, por debajo del promedio de la OCDE (54%), Uruguay (49,8%), Brasil (41,4%) y Chile (41,1%). Predomina una adopción simple y exploratoria, con pocos casos de uso, escasa IA agéntica y solo entre 10 y 25 firmas digitales nativas con una integración profunda.

Gran parte del uso es individual y ocurre fuera de una política de seguridad definida, lo que se conoce como shadow AI: los colaboradores usan asistentes por su cuenta, muchas veces desde cuentas personales y al margen de IT. El estudio identifica además una barrera común a todos los sectores: la inestabilidad macroeconómica y su impacto en la cultura empresarial.

Pymes: no perdieron el tren

En las pymes, la adopción formal es del 16% en las medianas y del 8,5% en las pequeñas. Según el informe, la dificultad no está en el acceso a la tecnología sino en integrarla al negocio. El principal recurso escaso es el tiempo de quien decide: en un contexto incierto, no hay espacio para pensar cómo adoptar IA de manera estratégica. Los costos y el retorno de la inversión no frenan la experimentación, pero sí aparecen al escalar.

Las pymes de software, IT y finanzas lideran la adopción, mientras que construcción, turismo y agro están más rezagadas. Aun así, cerca de la mitad de las empresas entrevistadas ya capacitó a su personal y dos tercios planea seguir invirtiendo. La conclusión del estudio es que las pymes argentinas “no perdieron el tren”: el desafío es ayudarlas a subir de escalón.

Infraestructura: la gran distancia

El país no cuenta con data centers con capacidad para entrenar modelos. La capacidad eléctrica estimada de sus centros de datos es de 11,5 MW, frente a 474 MW de Brasil, 172,3 MW de México y 119,5 MW de Chile, y no registra avances desde 2020. De los siete data centers de hiperescaladores proyectados en la región para 2027, cuatro estarán en Chile, dos en Brasil y uno en la Argentina.

Las mayores fortalezas locales están en los eslabones de datos y aplicaciones: el estudio relevó unas 340 empresas de software y servicios de IA y casi 200 desarrolladores de aplicaciones verticales, con limitaciones de escala y financiamiento.

Talento: una brecha hacia 2029

El informe estima que hoy hay 36.000 puestos de trabajo en IA en el país y que la demanda llegará a 94.000 en 2029. Mientras la matrícula de informática crece (177.525 estudiantes en 2023), la graduación se mantiene estancada en torno a los 3.883 egresados anuales. En un escenario pesimista, la brecha sería de unos 25.000 puestos en 2029, y podría ampliarse si el gasto en IA se acelera.

Por eso propone que las compañías trabajen con el sistema académico en planes de estudio actualizados, trayectorias técnicas cortas y programas masivos de reskilling y upskilling, un desafío que CanalAR abordó en la primera edición de CanalAR Software, dedicada al talento humano en la era de la IA.

La agenda propuesta

El estudio recomienda crear un ente técnico liviano, que reporte al gabinete de Presidencia, para coordinar la estrategia y monitorear el sector, sin crear una nueva agencia. Advierte que hay casi un centenar de proyectos de ley sobre IA en el Congreso sin avances, y una distancia histórica entre los planes anunciados y su implementación.

En las empresas, plantea que directorios y alta dirección lideren la transformación con comités de gobernanza y plataformas compartidas, y que la inversión privada se enfoque en nichos donde el país ya tiene ventajas, como la preparación experta de datos y el software vertical para agro, energía y salud.

El debate sobre el impacto de la IA también estuvo presente en las Jornadas Internacionales, donde AWS, Microsoft, Google y Personal analizaron su avance en el mercado.