La IA avanza en el mundo, pero el 70% de empresas argentinas no sabe cómo aplicarla

El mensaje es claro: la “Fábrica 2030” no depende únicamente de la tecnología, sino de la capacidad del sistema productivo para adaptarse a una nueva organización del trabajo que ya está en marcha. La velocidad de adopción será determinante para transformar el potencial de la IA en un motor de crecimiento real y sostenible.

La inteligencia artificial se perfila como el principal motor de transformación industrial a nivel global, pero en Argentina su adopción enfrenta barreras que van más allá de la tecnología. Un estudio de la Unión Industrial Argentina (UIA), realizado junto a Accenture, revela que el 70% de las empresas del país reconoce no entender cómo aplicar la IA en sus procesos, una señal de que el problema es tanto organizacional como estructural, financiero y laboral.

El potencial de la IA en la industria es significativo: según el análisis, podría elevar la productividad laboral en 1,2 puntos porcentuales por año y transformar hasta el 38% del tiempo de trabajo. Sin embargo, esa promesa choca con la realidad del mercado local, donde la mayoría de las compañías apenas invierte en pruebas piloto o aplicaciones básicas, sin avanzar hacia transformaciones productivas profundas.

Entre los principales obstáculos figuran la falta de conocimiento estratégico sobre la tecnología y la infraestructura digital insuficiente. Sólo el 15% de las empresas cuenta con sistemas y datos maduros para aprovechar la IA de manera eficiente, mientras que más de la mitad presenta capacidades incipientes. A esto se suma la escasez de perfiles especializados: casi la mitad de las compañías que buscó talento con conocimientos en IA no logró cubrir los puestos requeridos, un desafío especialmente grave para las pymes.

La adopción de inteligencia artificial también redefine el empleo industrial. Según la UIA, la IA no reemplaza trabajadores de manera masiva, pero sí transforma hasta el 34% del tiempo laboral en la industria, afectando tareas y demandando nuevas habilidades. Esto implica que algunas ocupaciones perderán relevancia mientras otras —ligadas a análisis de datos, supervisión de sistemas y rediseño de procesos— aumentarán su demanda, generando tensiones transitorias en el mercado laboral.

En este contexto, la UIA subraya que el desafío no es solo tecnológico: avanzar en IA requiere inversión en infraestructura digital, capacitación de personal y reorganización productiva. La combinación de capacidades humanas y digitales es clave para sostener productividad, calidad y competitividad. De no superarse estas barreras, la adopción de IA podría ampliar las brechas existentes en lugar de cerrarlas, dejando a la industria argentina rezagada frente a sus pares globales.