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La inteligencia artificial dejó de ser una tecnología experimental para convertirse en una herramienta cada vez más presente en las empresas argentinas. Según un estudio realizado por Google, Foresight y el Grupo BID, el 20,4% de las compañías del país ya utiliza IA en sus operaciones cotidianas, mientras que otro 44,4% planea incorporarla en el corto plazo.
El avance abre una nueva etapa: la llamada “Era Agéntica”, en la que la IA ya no se limita a responder preguntas o generar contenido, sino que puede razonar, planificar y ejecutar tareas complejas de manera autónoma.
El cambio no es solamente tecnológico. De acuerdo con el mismo estudio, una adopción generalizada de la inteligencia artificial podría generar un incremento anual de entre 3,7% y 6,7% del PBI argentino, lo que convierte a la tecnología en un factor potencial de productividad para toda la economía.
De asistente a trabajador digital
La principal transformación está en el rol que ocupa la IA dentro de las organizaciones. Hasta ahora, buena parte de las herramientas generativas funcionaban como asistentes: redactaban textos, resumían documentos, analizaban información o ayudaban a programar.
Los nuevos agentes de IA buscan dar un paso más. Pueden recibir un objetivo, dividirlo en tareas, utilizar distintas herramientas y completar un proceso con una intervención humana mucho menor.
Uno de los ejemplos más concretos aparece en Mercado Libre, que utiliza tecnología de Google Cloud tanto para sus productos como para procesos internos de ingeniería. Actualmente, cerca del 40% del código que llega a producción es escrito por IA, aunque bajo validación humana, mientras que alrededor del 7% se aprueba de manera completamente autónoma.
La escala también muestra hasta dónde puede llegar esta automatización: los agentes de IA ya auditaron de manera independiente más de 500.000 envíos de código y participaron en la migración de unos 9.000 servicios.
En la experiencia de los usuarios, la compañía también incorporó herramientas impulsadas por Gemini para ampliar la cobertura de imágenes de vendedores, además de avanzar hacia un probador virtual dinámico, búsquedas mediante imágenes y un asistente de compras conversacional.
IA especializada para bancos y abogados
La próxima etapa también apunta a reemplazar la lógica de una IA genérica por sistemas preparados para tareas específicas.
Durante el Google Cloud Summit 2026, la compañía presentó en preview Gemini Enterprise for Financial Services y Gemini Enterprise for Legal, dos soluciones diseñadas para industrias con necesidades particulares de información, seguridad y regulación.
En servicios financieros, el sistema puede automatizar procesos de principio a fin en áreas como mercados de capitales y banca corporativa. Incluye un agente de investigación financiera con más de 50 habilidades especializadas, entre ellas análisis de riesgo crediticio y monitoreo de carteras.
En el ámbito legal, los agentes apuntan a tareas como el análisis de litigios, la gestión del ciclo de vida de contratos y el cumplimiento normativo. La diferencia con un chatbot convencional es que el objetivo no es solamente sugerir qué hacer, sino ejecutar parte del trabajo.
El desafío: productividad y talento
La expansión de estas herramientas plantea, al mismo tiempo, una necesidad creciente de capacitación. Google informó que más de 12.000 estudiantes argentinos se inscribieron desde enero de 2025 en sus programas gratuitos de aprendizaje de computación en la nube e IA.
La iniciativa se desarrolla junto con más de 21 universidades e instituciones técnicas; entre ellas, el ITBA, UCEMA, Universidad Austral, Universidad Siglo 21 y el Campus Norte de la Universidad Nacional de Córdoba.
El fenómeno también alcanza a grandes empresas de otros sectores. Telecom utiliza IA generativa para acelerar el análisis de información, optimizar procesos y mejorar la experiencia de sus clientes, mientras que Banco Macro incorporó herramientas de Google Workspace para modernizar y hacer más seguros los procesos cotidianos de sus empleados.
El escenario que surge es, así, diferente al de la primera ola de IA generativa. La discusión ya no pasa solamente por si las empresas van a incorporar inteligencia artificial, sino qué tareas están dispuestas a delegarle y cuánto de esa productividad adicional puede convertirse en crecimiento económico.
