La inteligencia artificial dejó de ser una conversación futurista para convertirse en una presión concreta sobre el tejido productivo argentino. En un escenario donde más de 31.500 pequeñas y medianas empresas podrían cerrar en 2026 —equivalente al 6,3% del total—, la adopción tecnológica ya no aparece como una opción estratégica, sino como una condición de supervivencia.
Según datos del IAE Business School, la confianza empresarial se desplomó del 73% al 40% en apenas seis meses, reflejando el deterioro del clima económico. En ese contexto, la inteligencia artificial comienza a ocupar un rol central como herramienta de competitividad: en la industria puede impactar hasta el 34% del tiempo de trabajo, mientras que en sectores de servicios y conocimiento ese potencial trepa al 63%.
Sin embargo, la brecha entre potencial y adopción sigue siendo crítica. El 68% de las empresas industriales aún no realizó inversiones concretas en IA. Esa distancia, advierten especialistas, es la que empieza a definir qué empresas logran sostenerse y cuáles quedan fuera del mercado.
Obstáculos más culturales que tecnológicos
Para Walter Abrigo, socio y director general de Santex, el principal freno no está en la tecnología sino en cómo las PyMEs abordan su implementación. “La IA no ordena procesos: los expone con brutal claridad cuando están mal diseñados”, sostiene.
En su análisis, identifica cuatro errores recurrentes. El primero es tratar a la inteligencia artificial como una “decoración”, incorporando herramientas sin un objetivo claro. El segundo, comenzar por la tecnología en lugar del problema de negocio. El tercero, ignorar el desarrollo de habilidades internas: sin capacitación, la inversión genera dependencia y bajo aprovechamiento. Y el cuarto, subestimar la ciberseguridad, un punto crítico si se considera que el 36% de las PyMEs industriales carece de soluciones en ese frente.
De la teoría a los resultados concretos
La aplicación efectiva de IA ya muestra resultados tangibles en el país. En un proyecto desarrollado por Santex para un operador logístico del sector energético, la implementación de una plataforma con telemetría en tiempo real permitió reducir el tiempo de planificación diaria de siete horas y media a menos de cuatro. El cambio no solo optimizó la operación, sino que también liberó al equipo de tareas repetitivas para enfocarse en el análisis estratégico.
Ese tipo de transformaciones, según Abrigo, exige un enfoque integral: “Ser partner no es solo desarrollar software, sino acompañar a las áreas de trabajo y recursos humanos en el proceso de formación para potenciar a las personas”.
Desde la experiencia de la compañía, la integración de IA en PyMEs puede abordarse en tres etapas. La primera es exploratoria, orientada a identificar tareas repetitivas y automatizarlas sin grandes inversiones. La segunda implica seleccionar procesos específicos con datos disponibles y validar resultados en un plazo de 90 días. La tercera etapa consolida la tecnología dentro del propósito del negocio, con procesos estandarizados y talento fortalecido.
Cómo empezar sin grandes inversiones
Lejos de requerir grandes desembolsos iniciales, la adopción puede comenzar con acciones concretas. Diagnosticar procesos ineficientes, experimentar con herramientas accesibles como ChatGPT, identificar referentes internos, ordenar los datos y fijar objetivos medibles a corto plazo son algunos de los primeros pasos recomendados.
Un modelo híbrido como horizonte
El debate ya no pasa por automatizar todo ni por resistir el cambio. La clave, coinciden los especialistas, está en construir modelos híbridos donde la inteligencia humana y la artificial se complementen. En ese proceso, la IA no actúa como una solución mágica, sino como un catalizador que obliga a las organizaciones a revisarse, reorganizarse y evolucionar.
En un contexto económico desafiante, esa capacidad de adaptación puede marcar la diferencia entre desaparecer o seguir en carrera.
