Inteligencia artificial con potencial de representar el 2,13% del Producto Bruto Interno argentino para 2030: esa es la proyección central de un estudio privado que cuantifica el impacto económico de esta tecnología en el país, estimado en USD 17.714 millones. La cifra combina el gasto directo en productos y servicios de IA con su efecto multiplicador sobre la productividad empresarial.

Sin embargo, ese escenario está condicionado. Si Argentina no implementa una estrategia de competitividad activa, el impacto se reduce a USD 12.708 millones —equivalente al 1,5% del PBI—, lo que implica una diferencia de más de USD 5.000 millones atribuible exclusivamente a decisiones de política y gestión empresarial. El umbral que separa ambos escenarios es la tasa de adopción corporativa: el análisis asume que debe crecer del 11,2% actual al 16,5% en 2030, un nivel comparable al de Uruguay, que actualmente lidera la región en este indicador.

Adopción amplia pero superficial

Hoy, la IA aporta USD 4.316 millones a la economía argentina —un 0,6% del PBI—, y el gasto proyectado para 2026 es de USD 798 millones, cifra que se ubica por debajo del promedio latinoamericano de 0,22% del producto. El diagnóstico del estudio es claro: la adopción existe, pero es superficial.

Del universo de aproximadamente 4.000 grandes empresas en el país, el 34,7% ha implementado alguna aplicación de IA. No obstante, predominan los enfoques exploratorios con escasos casos de uso de alto impacto. Solo el 42,5% de los encuestados declara tener una estrategia de IA bien definida, y apenas el 17,6% exige un análisis de retorno financiero para aprobar proyectos relacionados. Esa ausencia de rigor metodológico en la evaluación de inversiones limita la escala y el valor generado.

Pymes: el eslabón crítico

En el segmento de pequeñas y medianas empresas, la brecha es más pronunciada: la adopción alcanza el 16% en medianas y apenas el 8,5% en pequeñas. La mayoría comenzó a incorporar IA en los últimos dos años sin presupuesto específico asignado, y el principal obstáculo declarado no es tecnológico sino organizacional: la falta de tiempo para tomar decisiones estratégicas y la dificultad de integrar la IA en el modelo de negocio existente.

Este patrón sugiere que la barrera de entrada no es el acceso a herramientas, sino la capacidad de gestión del cambio y la claridad sobre dónde la tecnología genera valor real.

Sectores líderes y patrones de inversión

El sector de software y tecnologías de la información concentra la adopción más alta, con un 85,4% de empresas utilizando IA de alguna forma. Le siguen finanzas y seguros, con un 30,5%. En el extremo opuesto, construcción, turismo y agricultura muestran niveles de adopción significativamente menores, aunque el estudio destaca casos de avance en rubros tradicionales impulsados por formación interna y liderazgo directivo.

En términos de inversión, los servicios financieros proyectan un gasto de USD 171 millones para 2026, seguidos por el sector salud con USD 75 millones. El informe advierte que este patrón de gasto no refleja necesariamente el peso de cada sector en la producción nacional, lo que abre una pregunta estratégica sobre dónde se concentra el mayor potencial de impacto productivo aún no capturado.