Estados Unidos quiere ganarle a China la carrera de la inteligencia artificial, pero ¿cómo sabremos quién ganó o perdió? Kyle Chan, investigador de Brookings, planteó esta pregunta provocadora en una audiencia pública en la Cámara de Diputados de EEUU hace unas semanas. Una primera respuesta posible: quién lleva la ventaja en los modelos más poderosos, que define quién llega primero a la anhelada y temida superinteligencia artificial. Otra manera de entender la disputa sería acerca de quién controla los insumos en la cadena de valor de la IA: el acceso a los minerales críticos, a los semiconductores o a la energía que demandan los centros de datos. Una tercera forma de abordarlo, argumentó Chan, sería en qué medida la IA logra mejorar la vida y el progreso de la mayor cantidad de personas. Estas formas de evaluar no son excluyentes, y requieren activar distintas palancas de política pública.

La competencia entre Washington y Pekín no tiene correlato con lo que ocurre en el resto del mundo, pero como en cada momento de disrupción tecnológica, todos los países están corriendo su propia carrera, incluida la Argentina. Y esa es la pregunta que quiero plantear: ¿qué significaría que a la Argentina le vaya bien en la carrera de la IA?

El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), elaborado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile, ofrece un punto de partida útil. Argentina ocupa el sexto lugar de 19 países evaluados, con 52 puntos sobre 100, clasificada como “adoptante”: ni entre los pioneros (Chile, Brasil, Uruguay) ni entre los más demorados. Pero la región en su conjunto viene corriendo de atrás. Toda la inversión privada en IA de América Latina representa apenas el 1,12% de la inversión global: una brecha de siete veces respecto al peso de la región en el PBI mundial. Argentina tiene hoy un rezago de adopción de IA en una región rezagada.

Descartemos primero lo que no está a nuestro alcance. Sería poco realista plantearnos que Argentina busque insertarse en la construcción de grandes modelos fundacionales (como Claude o ChatGPT), un camino que requiere inversiones de capital abismales, talento especializado en escala y acumulación de conocimiento durante años. Para dimensionar dónde estamos: Corea del Sur, que se ubica en un muy lejano tercer lugar detrás de Estados Unidos y China en el desarrollo de modelos de IA, es el país con más patentes de IA per cápita del mundo. Ese club tiene barreras de entrada que hoy no podemos franquear.

Eso no significa que países como Argentina queden automáticamente sin lugar en esta nueva geografía tecnológica. En las grandes transformaciones, buena parte del valor suele estar en la capacidad de adaptar y difundir tecnologías a lo largo de distintos sectores de la economía, más que en liderar necesariamente la invención original. Nuestro test tiene que ser otro.

Una primera dimensión pasa por construir aplicaciones, servicios y plataformas sobre los grandes modelos existentes. Puede además aprovechar el acceso abierto a varios de ellos ya que la Argentina tiene la ventaja de ocupar el segundo lugar de la región en relevancia de su producción de código abierto. Tenemos un sector muy significativo en el que apalancarnos: las exportaciones de servicios basados en la economía del conocimiento alcanzaron en 2025 un récord de 9.600 millones de dólares y fueron el tercer complejo exportador del país.

El desafío es que este terreno se mueve rápido. Cada nuevo anuncio de los grandes modelos de IA redefine en cuestión de semanas modelos de negocio y barreras de entrada para millones de start-ups en todo el mundo. La capacidad de innovar es clave y para ello hacen falta recursos humanos especializados y acceso a financiamiento para escalar rápido. La brecha de talento en IA entre América Latina y el promedio mundial se viene ampliando desde 2022, impulsada por una pérdida acelerada de profesionales especializados. Y el problema es doble: no retenemos el talento existente y nuestros indicadores de calidad educativa revelan cuán endeble es la base sobre la que formamos a quienes vienen. Sin reformas e inversión en el sistema educativo y tecnológico, la IA es un simple anhelo de deseo.

Una segunda dimensión es horizontal: que la IA no quede confinada a los sectores de vanguardia o start-ups sino que impregne al conjunto de la economía, de manera que potencie la productividad. América Latina arrastra un problema severo de productividad —su crecimiento promedió apenas un 0,4% anual en los últimos 25 años y fue negativo en la última década— y los grandes saltos tecnológicos abren oportunidades para acelerar transformaciones. Esta puede ser una de ellas.

Como ocurrió con internet o la electricidad, hay países que lideran la invención y los primeros desarrollos comerciales, pero eso no impide que otros se vuelvan especialmente eficaces en difundir esa tecnología a lo largo de toda su economía. No conocemos una revolución tecnológica de esta escala y velocidad, pero sí sabemos que los procesos de difusión tecnológica son muy relevantes para el desarrollo de los países.

¿Podemos convertir esta disrupción en una herramienta para mejorar la competitividad de nuestra economía? ¿Cómo incentivamos usos de IA que potencien el trabajo humano y no lo reemplacen? Según el ILIA, Argentina registraba a inicios de 2025 casi 8 millones de usuarios activos de aplicaciones de IA generativa. Somos adoptantes tempranos. Pero ese uso individual no se traduce todavía en impacto productivo. Como suele ocurrir en los procesos de difusión tecnológica, las compañías más grandes y dinámicas llevan la delantera y para las pymes es más cuesta arriba.

Según una encuesta de usos de IA en pymes argentinas realizada por NADIA (Nodo argentino de IA), existe un crecimiento acelerado de uso pero aún incipiente. Entre las pymes de manufactura, el 36% reporta usar al menos un tipo de IA y su principal uso es para marketing y ventas. Aún no se observa un uso sistemático y con rediseño de procesos. La brecha entre uso individual e impacto productivo es, por ahora, un fenómeno extendido en el mundo. Pero el potencial es grande, especialmente en los sectores más rezagados. A lo largo del país, empresas de distintos sectores están experimentando con IA de formas que muchas veces pasan desapercibidas, pero que podrían convertirse en referencia para otras organizaciones y, además, contribuir a dinámicas de ecosistema que han demostrado acelerar la difusión de innovaciones tecnológicas.

El sector público no es ajeno a esta promesa de adopción transversal, desde un algoritmo que detecta irregularidades en licitaciones antes de que se firmen, a un hospital que agiliza diagnósticos (ni hablar del desafío que implica para el sistema educativo). Pero una incorporación de IA en el Estado que no sea solo cosmética para un reel de Instagram tiene prerrequisitos: datos públicos de calidad y con estándares de ciberseguridad, interoperabilidad de sistemas e inversión en profesionales especializados capaces de conducir una adopción que hoy avanza a distintas velocidades. A su vez, el sector público expone, sin atenuantes, el desafío que la IA plantea a toda la economía: cómo se van a reconfigurar los trabajos con la automatización creciente.

Una tercera dimensión opera en una capa más basal: la infraestructura física que hace posible la IA y que condiciona también la capacidad de usarla y de innovar del resto de la economía. La infraestructura digital global tiene un costo material enorme y la inteligencia artificial lo está multiplicando: centros de datos que consumen cantidades crecientes de energía, semiconductores que requieren minerales críticos y redes que demandan conectividad de alta capacidad.

Argentina tiene ventajas concretas en ese ecosistema. Produce carbonato de litio, tiene reservas de cobre y un sector energético en crecimiento, además de un territorio extenso y subutilizado para infraestructura digital. Los casos de referencia no están tan lejos. En el Nordeste de Brasil, Porto Digital reúne casi 500 empresas tecnológicas y ayudó a convertir a Recife en uno de los polos de innovación más dinámicos de América Latina. El desafío para Argentina es atraer inversiones y lograr sinergias que redunden en mejoras en conectividad, empleo y condiciones para acelerar la incorporación tecnológica en el resto de la economía.

Aplicaciones y servicios sobre IA, difusión productiva e infraestructura digital. Son dimensiones distintas de una misma transformación y se potencian mutuamente. Hay una tentación simétrica en los senderos del debate actual en nuestro país sobre la inteligencia artificial. La del entusiasmo fácil: creer que la IA va a resolver los problemas estructurales de la economía argentina sin que cambie nada de lo demás. Y la del rechazo defensivo: resistir la infraestructura y la adopción en nombre de una soberanía digital que, en la práctica, equivale a aislarnos y perder oportunidades concretas. La apuesta más difícil y más valiosa es construir márgenes de acción: articular capacidades de innovación, uso e infraestructura que traduzcan la expansión de la IA en mejoras concretas de productividad, competitividad y bienestar. Argentina puede seguir acumulando usuarios de IA generativa y quedarse, al mismo tiempo, fuera de los beneficios reales de esta revolución. En el jardín de Borges, todos los futuros permanecen abiertos. El de la Argentina en la IA también, todavía.

*La autora es directora regional The Global Initiative for Digital Empowerment (GIDE) y profesora invitada Universidad Di Tella