Las PyMEs argentinas empiezan a incorporar inteligencia artificial en tareas que hasta hace poco dependían de controles y gestiones manuales, como leer y cargar datos de facturas, comparar registros contables y movimientos bancarios, responder consultas de clientes, detectar posibles fallas en equipos y más.
El cambio se da cuando la tecnología deja de utilizarse solamente para consultar información o generar contenido y pasa a intervenir en procesos que hasta ahora requerían trabajo humano.
Según una encuesta nacional sobre adopción de IA en PyMEs publicada en 2026 por nadIA, con apoyo del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y la Fundación Observatorio PyME, el 41,6% de las empresas industriales y de software relevadas ya utilizaba al menos una tecnología de inteligencia artificial.
La incorporación empieza a verse en tareas concretas del trabajo diario: leer facturas y extraer sus datos, comparar registros para encontrar diferencias, responder consultas, identificar señales de posibles fallas y avanzar con distintas tareas dentro de un mismo proceso.
Las 5 tareas en las que las PyMEs ya están usando IA
En cada caso, la tecnología puede asumir una parte del trabajo y dejar en manos de las personas las tareas que requieren revisión, criterio o una decisión a tomar.
Las cinco tareas que destaca el informe son procesar facturas, comprobantes y otros documentos, comparar información de distintas fuentes para encontrar diferencias o inconsistencias, responder consultas y resolver casos, detectar anomalías y anticipar posibles fallas y ejecutar varias tareas dentro de un mismo proceso, desde buscar y procesar información hasta realizar acciones en otros sistemas.
Leer facturas y cargar datos en otros sistemas
Una de las tareas que las empresas pueden delegar a la IA es el procesamiento de documentos. La tecnología puede leer facturas y comprobantes, extraer la información relevante, clasificar los datos, completar campos y trasladar esa información a distintos sistemas.
Esto es útil en procesos repetitivos y de gran volumen, donde una persona puede quedar a cargo de revisar la información y validar que la operación se haya realizado correctamente.
“Uno de los cambios más importantes es que la IA salió del lugar de herramienta de consulta para integrarse directamente en los procesos de negocio. Cuando una tecnología puede interpretar información y ejecutar una secuencia de acciones, deja de ser simplemente un asistente y empieza a convertirse en parte del proceso”, afirma Marjorie Ann Guerra Neira, Gerente de Digital Studios de Tivit Latam.
Comparar registros para encontrar diferencias
La IA también puede hacerse cargo de parte de las tareas de conciliación, que requieren comparar información registrada en distintas fuentes.
Por ejemplo, puede cruzar movimientos bancarios con registros contables, comprobantes o bases de datos, detectar diferencias y señalar cuáles requieren una revisión.
Para una empresa, esto permite trasladar a un sistema una tarea que tradicionalmente podía exigir la comparación manual de grandes cantidades de información. La persona interviene sobre los casos que el sistema identifica para analizar si existe una inconsistencia y qué tratamiento corresponde.
Responder consultas y resolver casos
Otro de los usos que empieza a incorporarse está relacionado con la atención de consultas. La IA puede interpretar una pregunta formulada en lenguaje natural, buscar la información necesaria, identificar qué tipo de requerimiento recibió y avanzar con una respuesta o una acción, según las características del proceso.
En una PyME, este tipo de herramienta puede asumir una primera instancia de atención cuando se trata de consultas frecuentes o procesos de alto volumen. Los casos que requieren criterio, negociación o una intervención más compleja pueden quedar en manos de los equipos humanos.
Detectar señales de posibles fallas
La incorporación de IA también puede orientarse al seguimiento de equipos y procesos. A partir del análisis continuo de datos, los sistemas pueden detectar comportamientos que se alejan de lo habitual y señalar patrones o cambios que podrían anticipar un problema.
En industrias, infraestructura y operaciones críticas, por ejemplo, esta tecnología puede utilizarse para monitorear equipos, anticipar posibles fallas y activar controles o intervenciones preventivas.
“La verdadera oportunidad aparece cuando la tecnología deja de limitarse a decirnos qué pasó y empieza a ayudarnos a anticipar qué podría pasar. Detectar una anomalía a tiempo puede ser mucho más valioso que reaccionar cuando el problema ya ocurrió”, agrega Guerra Neira.
Muchas tareas, un solo proceso
El paso siguiente aparece cuando la IA puede intervenir en varias tareas relacionadas entre sí. Los llamados agentes de IA pueden buscar información, procesarla y ejecutar acciones en otros sistemas, con diferentes niveles de supervisión humana.
La diferencia frente a un chatbot tradicional está en que estos sistemas pueden participar de una secuencia de tareas para alcanzar un resultado, en lugar de limitarse a responder una consulta. Esto permite avanzar sobre procesos que hasta ahora estaban repartidos entre distintas personas, herramientas y sistemas.
