La Inteligencia Artificial (IA) está redefiniendo las estrategias de las empresas, y modifica tanto los procesos internos como la relación con los clientes y usuarios. Su incorporación abre posibilidades para mejorar la productividad, pero también impone desafíos que explican las diferencias en el ritmo de avance entre los distintos sectores económicos.

En paralelo, esta tecnología genera incertidumbre sobre el futuro del mercado laboral, ya que permite automatizar numerosas tareas y reemplazar, en muchos casos, el trabajo humano. Aunque en Argentina el impacto podría ser más gradual, la adaptación de la formación profesional resulta imprescindible para los especialistas.

Juan Pablo Cosentino, profesor asociado en temas de Transformación Digital e IA de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral y director del área Académica de Operaciones y Tecnología del IAE Business School, contó a Infobae que la IA avanza más rápido en los sectores que ya traen consigo mayor madurez digital, como fintech, banca, comercio electrónico y energía.

El especialista consideró que es importante distinguir entre IA predictiva o clásica y la generativa. La primera se ha utilizado durante años para predecir, clasificar, detectar anomalías u optimizar procesos; mientras que la segunda se volvió común por su capacidad de producir lenguaje, imágenes, código, reportes, simulaciones y conversaciones (asistentes virtuales).

“La diferencia es significativa: la IA predictiva suele estar más cerca del corazón operativo del negocio; la generativa tiende a vincularse con la productividad personal, comunicación o experimentación rápida”, subrayó Cosentino.

El dato más relevante no es la adopción, sino la brecha entre prueba e impacto. En Argentina, 6 de cada 10 personas usan IA en su vida diaria, pero solo el 43% de los trabajadores cree que se aplica en su empresa y apenas el 6% ve una implementación amplia.

Además, el 44% de las organizaciones no mide indicadores específicos de IA y más de la mitad no calcula su retorno de inversión. “Esto significa que hay mucho entusiasmo, muchos pilotos, pero aún poca integración real en los procesos críticos”, sostuvo Cosentino.

Un informe de la Unión Industrial Argentina (UIA), destacó que, en términos de adopción el rezago es evidente: solo una de cada tres empresas industriales invierte en lA, principalmente en aplicaciones básicas.

No obstante, las expectativas son favorables: 8 de cada 10 compañías planea invertir en esta tecnología de manera regular en los próximos 5 años. “La oportunidad es clara: el desafío es traducir intención en implementación efectiva”, consideró la UIA.

“La mayoría de las empresas se limita a usar IA para el procesamiento básico de información. Casi 50% de las organizaciones emplea este tipo de soluciones (por ejemplo, ChatGPT) para labores como redactar, resumir o traducir reportes. Las tecnologías y aplicaciones más sofisticadas, como la automatización inteligente de procesos, son menos frecuentes”, resaltó la UIA.

En el sector comercial, la IA gana terreno a través de varias aplicaciones que optimizan la relación con los consumidores. La Cámara Argentina de Comercio (CAC) aseguró que se utiliza principalmente mediante bots destinados a ofrecer a los clientes una atención y experiencia personalizadas, sistemas automatizados de gestión de inventarios, herramientas de previsión de la demanda según la ubicación geográfica de cada tienda, análisis de datos sobre precios y oferta de la competencia y locales inteligentes que incorporan cámaras y sensores para estudiar el flujo de clientes entre las góndolas, entre otras aplicaciones.

El presidente de la Cámara de la Industria Aceitera Argentina y del Centro de Exportadores de Cereales (Ciara-CEC), Gustavo Idígoras, dijo a este medio: “La IA tiene impactos positivos en productividad en toda la cadena de valor. Desde la selección de semillas -acortando años de investigación y desarrollo- hasta las aplicaciones fitosanitarias mediante agricultura de precisión, la IA se incorpora a nuevos procesos industriales de transformación de soja y maíz, así como a medidas de seguridad y garantías de trazabilidad”.

Asimismo, cree que la adopción es muy veloz y no observa limitaciones que puedan dificultar la implementación.

Juan Pablo Cosentino detalló que existen desarrollos AgTech relevantes en sensores, mapas satelitales, software de gestión, detección de plagas, pulverización selectiva, siembra variable, automatización y agricultura de precisión en general.

Pero aclaró que “no se trata de un sector homogéneamente avanzado en IA, sino de un ecosistema con islas de innovación y una fuerte fragmentación digital. La cadena agropecuaria, en su conjunto, sigue mostrando capacidades, datos, procesos y niveles de madurez muy desiguales”.

En el sector de exploración y producción de hidrocarburos, el foco está puesto en los centros de monitoreo y de operaciones, aunque fuentes del mercado explican que varias iniciativas todavía se encuentran en una etapa muy incipiente de desarrollo.

YPF es una de las petroleras que muestra mayores avances en ese sentido, con la inauguración de siete salas bajo el modelo Real Time Intelligence Center (RTIC). Desde allí se toman decisiones en tiempo real sobre las operaciones de perforación y terminación de pozos, así como también sobre procesos de refinación, logística y comercialización.

“La IA reúne una enorme cantidad de información histórica sobre el desarrollo de YPF en Vaca Muerta y la toma como base para arrojar sugerencias y posibles escenarios a partir de la experiencia acumulada. El sistema incorpora nuevos datos constantemente, por lo que va perfeccionando su capacidad de análisis”, contaron en YPF.

Alejandra Cardona, directora ejecutiva de la Cámara Argentina de Empresas Mineras (CAEM), explicó a Infobae: “Así como sucede en el resto del mundo, a nivel local el sector comienza a transitar el proceso de incorporación de la IA en sus operaciones. En especial, se busca incrementar la productividad, la eficiencia, la seguridad y la sostenibilidad”.

“Las aplicaciones iniciales se vinculan al monitoreo remoto, análisis de información en tiempo real y prevención de incidentes y accidentes. La IA permite trabajar con los grandes volúmenes de datos que se generan, perfeccionando tanto seguimientos como procesos. En este sentido, las compañías la ven como una herramienta clave en la mejora de la competitividad”, añadió.

La directora ejecutiva de Accenture, Luz Mihanovich, apuntó que los bancos están aplicando IA principalmente en tres frentes:

• Detección de fraude: los modelos analizan millones de transacciones en tiempo real, reduciendo tanto las pérdidas como los falsos positivos
• Crédito y evaluación de riesgo: es posible tomar decisiones en minutos incorporando variables no tradicionales que además amplían la inclusión financiera
• Atención al cliente: los asistentes virtuales disponibles las 24 horas resuelven consultas complejas con altos niveles de satisfacción

“Más allá de la ciberseguridad, escalar la IA enfrenta otros obstáculos concretos: la calidad e integración de los datos internos, la compatibilidad con sistemas tecnológicos heredados, la formación de equipos y la gestión del cambio, y el cumplimiento regulatorio junto con la ética algorítmica”, dijo Mihanovich.

La ejecutiva resaltó: “Uno de los errores más comunes es implementar la IA de forma aislada -en un área o un piloto puntual- cuando el verdadero valor aparece al aplicarla de manera integral, repensando procesos, modelos operativos y cultura organizacional”.

En cuanto a la relación entre la IA y el empleo, la calificadora de riesgo Moody’s puntualizó en un informe que la innovación en capacidades agénticas, programación autónoma y fiabilidad de los modelos implican que esta tecnología ahora puede replicar y, en algunos casos, sustituir partes del trabajo intelectual estandarizado.

“En lugar de colaborar con empleados de oficina como copiloto, como muchos preveían, la IA también se está convirtiendo en competidor y factor disruptivo”, planteó la entidad.

“Los sistemas más avanzados permiten que los agentes de IA coordinen flujos de trabajo de varios pasos y utilicen distintas herramientas y fuentes de datos con una supervisión limitada. La ingeniería de software fue el primer ámbito en verse afectado, pero la IA ahora se está extendiendo a tareas legales, financieras y de análisis de datos”, remarcó Moody’s.

A su vez, Goldman Sachs destacó que entre las ocupaciones más expuestas al reemplazo por IA se encuentran los operadores telefónicos, los encargados de reclamos de seguros, los cobradores de deudas, el personal de facturación y liquidación de sueldos, los teleoperadores de marketing, los asistentes legales, los responsables de compras, los correctores de textos y los procesadores de documentos.

El estudio identifica las ocupaciones con mayor potencial de crecimiento gracias a la IA, que incrementa la productividad al automatizar tareas secundarias sin reemplazar el trabajo humano. El ranking lo encabezan los administradores de educación y gerentes de construcción, seguidos por ejecutivos principales, médicos y cirujanos, supervisores de primera línea, abogados, especialistas en operaciones aeroportuarias, gerentes de producción industrial, gerentes de operaciones e ingenieros industriales.

Refiriéndose puntualmente a Argentina, Juan Pablo Cosentino mencionó que el uso de la IA transformará áreas como marketing, atención al cliente, capacitación, análisis ejecutivo, desarrollo de productos y asistentes internos.

Hay diversas proyecciones acerca de cuántos empleos puede reemplazar la IA, pero no existe un consenso claro, ya que las consecuencias varían según el grado y la forma de adopción, las características particulares de cada país y el ritmo acelerado con el que evoluciona esta tecnología a nivel global.

Daniel Friel, profesor de la Escuela de Negocios de la Universidad de San Andrés, observa que muchas de las estimaciones sobre la pérdida de puestos laborales no distinguen entre la eliminación de los empleos y la automatización de tareas para aumentar su productividad y expandirse a nuevos mercados.

El especialista afirmó que en países emergentes, como Argentina, la adopción sería más lenta y tendría un impacto limitado sobre el empleo. Sucede que para funcionar eficazmente, la IA y la robótica necesitan una amplia estandarización de base, y Argentina presenta dificultades para ello debido al alto costo de procesamiento y almacenamiento de información.

En este contexto, Cosentino hizo alusión a la encíclica del Papa León XIV como marco para el debate público: “Su advertencia de fondo es que la IA no puede pensarse solo como una herramienta de eficiencia: también reordena el trabajo, la verdad, el poder y la dignidad humana. Por eso, el desafío no es correr detrás como si fuera una solución mágica, sino gobernarla con responsabilidad y ponerla al servicio de fines humanos y organizacionales valiosos. La pregunta no es solo qué puede hacer la IA, sino para qué, bajo qué supervisión y al servicio de quién”.