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La Argentina no tiene una estrategia de inteligencia artificial (IA) y quedó detrás de sus vecinos Brasil y Chile, que ya destinaron fondos a sus planes. Esa fue la principal advertencia del panel central del nadIA Summit, que se realizó este viernes 2 de octubre en la Universidad Torcuato Di Tella.
El panel reunió al economista Eduardo Levy Yeyati, del Centro de Políticas Públicas (CEPE) de la Escuela de Gobierno de la Di Tella, y a Daniel Yankelevich, investigador principal de Fundar, el centro de innovación en políticas de desarrollo. Ambos coincidieron en que el país necesita bajar la discusión global sobre IA a su propia realidad.
El encuentro fue organizado por nadIA, el Nodo Argentino de Inteligencia Artificial que el CEPE y Fundar conformaron en 2025.
La jornada sumó también una exposición de Christian Asinelli, vicepresidente corporativo de Programación Estratégica de CAF, el banco de desarrollo de América Latina y el Caribe. También hubo un panel con referentes de Amazon Web Services (AWS), la división de servicios en la nube de Amazon, y de Finnegans, empresa argentina de software de gestión.
Cooperación regional: la salida que plantean frente a la falta de estrategia
Para Levy Yeyati, una estrategia de IA no puede quedarse en un documento: tiene que ser un plan concreto, con fondos, datos disponibles y ‘sandboxes regulatorios’, espacios de prueba donde las empresas puedan ensayar nuevas tecnologías con reglas más flexibles, como los que pusieron en marcha otros países de la región.
Pero aclaró que ni siquiera con un plan propio la Argentina podría avanzar sola, porque —salvo Brasil y, quizás, México— ningún país de la región tiene la escala necesaria para ello. “Nosotros no vamos a tener nunca esa escala, vamos a tener que compartir insumos”, afirmó. “Hay que empezar a pensar también cómo dejar de lado diferencias políticas y empezar a cooperar”.
Esa falta de escala, explicó, deja a la región en una posición débil frente a las grandes tecnológicas. Si cada país compite por atraer data centers con energía barata y beneficios impositivos, el resultado es “una carrera hacia el cero” y un esquema que repite el de “vender commodities y comprar manufactura”. La alternativa es negociar en bloque, con contratos que reserven capacidad de cómputo para uso local, como ya exige Brasil. “El contrato con el data center hace toda la diferencia”, sostuvo.
Yankelevich recordó que esa cooperación tiene antecedentes. En los años 80, cuando la Argentina no podía importar las supercomputadoras Cray, una de las respuestas fue el Programa Argentino-Brasileño de Informática. Con esa lógica, se refirió al nuevo equipo incorporado al centro de computación avanzada de Córdoba y planteó: “¿Qué podríamos hacer si esto lo hiciéramos junto con Brasil, Paraguay, Uruguay y hasta El Salvador?”.
Empleo: la falta de datos y el riesgo de la precarización
Levy Yeyati contó que un periodista le había preguntado qué porcentaje de los trabajos podría sustituir la IA en el país. “No tengo la menor idea, nadie lo puede saber”, respondió. Según explicó, los estudios internacionales actuales no contemplan la realidad local, mientras que automatizar parte de un puesto no implica despedir al trabajador.
Yankelevich profundizó en ese punto. Explicó que la mayoría de los estudios sobre el impacto laboral de la IA se basan en descripciones formales de las ocupaciones, que no reflejan cómo se trabaja en la región, donde hay una economía informal “gigante” y muchas personas con varias tareas a la vez, a los que el especialista apodó “todistas”.
Para ellos, la IA no necesariamente quita trabajo: puede ayudarlos a hacer mejor muchas de las cosas que ya hacen, algo que ningún estudio captura hoy. Por eso planteó la necesidad de generar datos propios para entender ese impacto.
Levy Yeyati sumó que, sin contar a los empleados públicos, el empleo formal representa entre el 20% y el 30% de la fuerza laboral en América Latina. Como los trabajadores informales cobran menos, reemplazarlos con IA no siempre resulta más barato, algo que los estudios internacionales tampoco consideran.
Sobre sus preocupaciones a futuro, el economista advirtió que la IA no necesariamente va a generar desempleo: “En la Argentina lo que se crea es precarización”. En este sentido, explicó que cuando se pierden buenos puestos laborales, la gente pasa a trabajos peor pagados, inestables y sin protección. Por eso sostuvo que, a largo plazo, habrá que discutir formas de distribución distintas del salario.
CAF y las empresas: productividad, datos y cultura
Christian Asinelli, vicepresidente corporativo de Programación Estratégica de CAF, presentó la productividad como el eje del trabajo del banco.
Para iniciar su disertación, recordó que en 1960 Corea del Sur tenía un tercio de la productividad latinoamericana y hoy tiene tres veces más, y planteó que la IA puede ayudar a recuperar ese terreno si se acompaña de infraestructura e integración regional. “La tecnología tiene que estar al servicio de los humanos”, cerró.
En el panel sobre el sector privado, moderado por Natalia Carfi, directora ejecutiva de Open Data Charter, una organización internacional que promueve políticas de datos abiertos, Laura Álvarez Modernel, Desarrollo de Negocios de IA para Gobierno en América Latina de Amazon Web Services, insistió en partir de un problema concreto.
Como ejemplo, citó el sistema público de salud de Brasil, donde una startup local usa IA para analizar recetas y derivar los casos más críticos a los farmacéuticos, lo que redujo los errores de medicación.
Mariano Casero, director de tecnología de Finnegans, coincidió en que las soluciones deben responder a lo urgente: un cliente del agro no puede esperar una respuesta de la IA “con el camión parado en la puerta”. Por eso, la empresa incorpora la tecnología al rediseñar los procesos de sus clientes.
