ECONOMIA
El 20% de las empresas industriales anticipa que su producción seguirá bajando en los próximos meses
La industria manufacturera argentina llega a la mitad del año con señales que no apuntan a una recuperación cercana. Las empresas del sector describen una situación de debilidad sostenida, con pedidos por debajo de lo normal, ventas en retroceso y una mirada hacia adelante que, en una proporción significativa de los casos, no espera mejoras. El cuadro que surge de la última encuesta del Indec sobre tendencia de negocios es el de un sector que todavía no encuentra el piso.
De acuerdo con la Encuesta de Tendencia de Negocios de la Industria Manufacturera publicada por el Instituto Nacional de Estadística y Censos (Indec), el 20% de las fábricas anticipa que su volumen de producción disminuirá durante el trimestre junio-agosto de 2026 respecto de la situación actual. Solo el 14,5% espera un aumento. El 65,5% restante proyecta que su nivel no cambiará. El balance entre respuestas positivas y negativas arroja un resultado de -5,5%, lo que indica que prevalecen las expectativas de contracción sobre las de expansión.
Esa brecha entre optimistas y pesimistas no es un fenómeno aislado: se replica en casi todas las variables que releva el Indec. En cuanto a la demanda interna, el 25,6% de las empresas espera que los pedidos disminuyan en los próximos tres meses, frente al 16% que anticipa un aumento. El balance es de -9,6%, más negativo que el de producción, lo que sugiere que el freno en la actividad está traccionado principalmente por la falta de consumo doméstico.
Demanda interna, el principal obstáculo
Esa relación entre producción y demanda no es casual. Cuando el Indec preguntó a las empresas por el factor que más limita su capacidad para aumentar la producción, el 53,2% señaló la demanda interna insuficiente como el principal obstáculo. Es, por lejos, la respuesta más frecuente: supera ampliamente a la competencia de productos importados (10,3%), la incertidumbre económica (7,2%) y los problemas financieros (4,4%). Comparado con tres meses atrás, ese porcentaje incluso subió levemente —de 51,9% a 53,2%—, lo que indica que el problema no cede.
Esta dinámica se enmarca en un contexto más amplio de contracción de la actividad. Según datos difundidos por el Indec a principios de junio, la producción industrial manufacturera cayó 2,8% interanual en abril y 2,1% en la medición mensual desestacionalizada. Doce de las dieciséis divisiones industriales registraron retrocesos en ese período, con caídas pronunciadas en maquinaria y equipo (20,2%), productos textiles (22,2%) y vehículos automotores (10,7%).
Además, una encuesta de la Unión Industrial Argentina (UIA) correspondiente al mismo mes mostró que el 38% de las empresas reportó caídas en su nivel de producción y el 45,5% en ventas internas. Un segundo informe de la misma entidad, indicó que a nivel general la industria registró una caída de producción del 5% en mayo.
La tendencia esperada para los próximos meses también se extiende al mercado laboral. El 17,6% de las empresas anticipa una reducción en las horas trabajadas del personal afectado al proceso productivo, contra apenas el 5,9% que espera un aumento. El balance es de -11,7%. En materia de empleo, el panorama es similar: el 16,2% prevé una reducción en el número de empleados, mientras que solo el 5,2% espera incorporaciones, con un balance de -11%.
Estos números proyectados se suman a un deterioro laboral que ya venía materializándose. De acuerdo con la encuesta de la UIA, el 22,4% de las empresas redujo personal en abril, y entre quienes ajustaron dotación, el 35,1% también recortó turnos y el 21,3% adelantó vacaciones.
En paralelo con las expectativas de producción y empleo, el Indicador de Confianza Empresarial (ICE) de la industria manufacturera cerró mayo en -19,6%, su peor nivel desde enero. El indicador, que combina las expectativas de producción futura con la evaluación actual de la cartera de pedidos y el nivel de stocks, viene deteriorándose desde febrero y acumula varios meses consecutivos en terreno negativo.
La situación actual que describen los empresarios refuerza ese dato. El 51,3% considera que su cartera total de pedidos está por debajo de lo normal —con apenas el 1,8% que la evalúa por encima—, lo que arroja un balance de -49,6%. Casi tres de cada diez empresarios (29,7%) califica la situación de su negocio como mala, contra apenas el 6,4% que la considera buena.
La situación financiera tampoco aparece como un factor de alivio: el 26,5% de las firmas describe su estado financiero como malo, y el 32,3% dice que el acceso al crédito es difícil. Esos porcentajes son consistentes con los datos de la UIA, que en abril había detectado que el 44,9% de las empresas tuvo dificultades para cumplir con pagos esenciales como salarios, impuestos y proveedores.
En un cuadro de señales predominantemente negativas, las exportaciones son la excepción. El 17,4% de las empresas espera que sus ventas al exterior aumenten en los próximos tres meses, contra el 14% que anticipa una caída. El balance es de +3,4%, el único indicador de expectativas futuras que se mantiene en terreno positivo. Sin embargo, la proporción de empresas que prevé un incremento es modesta, y la mayoría —el 68,6%— no espera cambios.
Ese margen de expectativa exportadora convive con una evaluación presente negativa: el 33,1% considera que su nivel actual de exportaciones está por debajo de lo normal, con un balance de -26,4%. La combinación indica que, si bien hay cierto optimismo sobre lo que puede venir, el punto de partida es débil.
Hacia adelante, la perspectiva de las propias empresas sobre la evolución de sus negocios en el trimestre siguiente es, en líneas generales, de estabilidad con leve sesgo positivo: el 15,4% espera que su situación mejore y el 15% que empeore, con un balance de +0,4%. Pero ese número apenas neutral no refleja una recuperación esperada sino, en el mejor de los casos, un freno en el deterioro.
En cuanto a los precios, el 32,7% de las empresas anticipa que sus precios promedio de venta aumentarán en los próximos tres meses, mientras que el 8,5% espera que bajen y el 58,8% no prevé cambios. El Indec aclara que esta variable no forma parte del cálculo del indicador de confianza y que su interpretación varía según el contexto inflacionario de cada país.
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Dentro de un entorno de OpenAI que debía estar completamente aislado de Internet, un modelo de inteligencia artificial encontró una falla de seguridad, la explotó, salió del entorno y terminó dentro de los servidores de Hugging Face, una de las plataformas de inteligencia artificial más grandes del mundo. Nadie se lo ordenó y el modelo lo hizo solo, en el medio de una prueba interna, para conseguir información que le sirviera para resolver mejor un ejercicio. Hugging Face detectó el ataque y lo confirmó públicamente. Días después, OpenAI reconoció su origen en un comunicado firmado por Sam Altman, su CEO.
Un agente de IA es distinto. Es un modelo al que se le da un objetivo y la posibilidad de actuar por su cuenta para cumplirlo, escribiendo y ejecutando código, navegando sistemas, probando herramientas, corrigiendo sus propios errores y encadenando decisiones durante horas sin que un humano intervenga en cada paso. Eso era justamente lo que OpenAI estaba evaluando, cuánto podían hacer estos agentes cuando se les bajaban las restricciones y se los dejaba operar con más libertad. Y esa libertad fue la que terminó llevándolos hasta Hugging Face.
La evaluación se llama ExploitGym, un ejercicio diseñado para medir si los modelos pueden encontrar y explotar vulnerabilidades de seguridad reales. Para correrlo, la empresa usó GPT‑5.6 Sol y otro modelo todavía no presentado públicamente, con menos restricciones de las habituales en temas de ciberseguridad. Los agentes pasaron horas buscando una salida del entorno cerrado en el que debían quedar contenidos, y la encontraron en una vulnerabilidad de tipo día cero, alojada en un software de terceros que OpenAI usaba como proxy para gestionar paquetes. La usaron para escalar privilegios y moverse por la infraestructura interna hasta llegar a una máquina con acceso a Internet.
Una vez afuera, el agente razonó que Hugging Face probablemente tenía información útil para resolver el ejercicio que se le había dado y buscó la forma de entrar. La encontró combinando credenciales robadas con otra falla de día cero, esta vez en el sistema que Hugging Face usa para procesar datasets subidos por usuarios. En un solo fin de semana, el agente subió un dataset malicioso, encadenó dos vulnerabilidades de ejecución de código, escaló sus propios permisos y se movió lateralmente por varios sistemas internos. Quedó un registro de más de 17.000 acciones. Nada de esto significa que el modelo haya “querido” atacar a Hugging Face ni que haya tomado una decisión consciente. No hubo instrucción humana para entrar ahí, sino un objetivo, una cadena de fallas que nadie anticipó, y un sistema capaz de encontrar caminos que sus propios creadores no habían previsto.
Ese problema quedó todavía más claro en la propia investigación del ataque. Para analizar los 17.000 registros, Hugging Face intentó primero usar un modelo comercial estadounidense de última generación, pero no pudo. Los filtros de seguridad del modelo bloquearon el análisis porque los registros contenían código de explotación real. La empresa terminó usando GLM 5.2, un modelo chino de pesos abiertos de Zhipu AI, corriéndolo en su propia infraestructura para no tener que mandar información sensible a servidores externos ni depender de las restricciones de otra compañía. Uno de los incidentes de seguridad más importantes vinculados a modelos estadounidenses terminó siendo investigado con un modelo abierto proveniente de china, no porque fuera mejor, sino porque era el único que la empresa podía controlar por completo.
Muestra hacia dónde se está moviendo el poder de cómputo mientras esto pasaba. En paralelo a todo esto la china Moonshot AI presentó Kimi K3, un modelo de 2,8 billones de parámetros que la compañía describe como el sistema abierto más grande construido hasta ahora. Según Moonshot, todavía queda por debajo de Claude Fable 5 y GPT‑5.6 Sol en rendimiento general, pero superó a ambos en algunas pruebas de programación.
Todas las empresas dicen que la seguridad importa. Ninguna quiere ser la que avanza más lento
La empresa anunció que liberará los pesos del modelo el 27 de julio, por lo tanto estará disponible para que cualquier persona en el mundo pueda utilizarlo libremente, aunque hasta ahora sigue sin publicarse. La carrera por mostrar el modelo más potente no siempre viene acompañada de la misma transparencia sobre sus límites. Los dos episodios, el de Hugging Face recurriendo a un modelo chino y el de Kimi K3 acercándose a la frontera, apuntan en la misma dirección.
Cada avance de OpenAI, Anthropic, Google o Meta presiona a DeepSeek, Moonshot o Alibaba a acortar la distancia, y cada lanzamiento chino refuerza en Estados Unidos la idea de que frenar puede significar perder. Todas las empresas dicen que la seguridad importa. Ninguna quiere ser la que avanza más lento. Es justamente esa dinámica la que intenta romper una propuesta que apareció en paralelo también, AI 2040, Plan A, del AI Futures Project, el mismo grupo detrás del influyente escenario “AI 2027”, liderado por Daniel Kokotajlo. La propuesta plantea que Estados Unidos y China acuerden hacia 2029 un marco de transparencia verificable para frenar deliberadamente el desarrollo de sistemas mucho más avanzados hasta 2040, en lugar de dejar que la competencia los empuje a una carrera hacia la superinteligencia sin controles. No es una predicción sobre lo que va a pasar, sino una recomendación sobre lo que, según sus autores, debería pasar.
El mecanismo que proponen se apoya en algo concreto. Cerca del 98,5% de los chips de IA del mundo pasa por un puñado de fabricantes, lo que permitiría rastrear y verificar quién entrena qué. La primera fase incluiría una pausa temporal de nuevos entrenamientos de gran escala durante varios años, verificable por ambas partes. Es fácil de escribir en un paper. Es mucho más difícil de llevar a la práctica, porque exige que dos potencias que no confían entre sí acepten compartir información sensible y someterse a controles mutuos sobre su infraestructura más estratégica. El incidente entre OpenAI y Hugging Face no responde si eso es posible. Pero muestra por qué la pregunta ya no puede esperar.
No estamos frente a una tecnología terminada a la que solo le falta encontrar mejores usos, sino construyendo los sistemas, descubriendo lo que pueden hacer y armando los controles al mismo tiempo. Todavía falta investigación por delante y es posible que algunos detalles cambien, aunque lo que ya sabemos alcanza para entender la señal. La peor lectura sería convertir esto en una profecía apocalíptica, y la segunda peor tratarlo como una anécdota sin consecuencias.
Lo que sí sabemos es que ya empezó, y que este episodio no muestra un futuro lejano. Muestra, con bastante claridad, dónde estamos hoy.
El autor es arquitecto de Soluciones en IA
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