Advierten que la incorporación de IA en pymes todavía es experimental, sin planificación y con escaso talento

En cuanto al primer eje, la encuesta muestra que la adopción de IA ya no es un fenómeno marginal: el 42% de las pymes encuestadas utiliza al menos una tecnología de IA, con fuerte crecimiento entre 2024 y 2025. Sin embargo, más de la mitad de estas empresas se encuentran en un estadio experimental de adopción: operan sin capacidades técnicas ni marcos de gobernanza definidos.

Daniel Yankelevich, investigador principal de Fundar, explica: “Vemos un proceso bottom-up, de iniciativas experimentales. Esta forma de adopción limita la ganancia de productividad, que se observa sólo en organizaciones más sofisticadas. Es un fenómeno de curiosidad tecnológica más que de transformación estructural”.

En un contexto económico de alta exigencia, la necesidad de optimizar procesos muchas veces choca con la falta de un entorno que facilite esta transición. “Si bien la IA es una herramienta fundamental para reducir ineficiencias y aumentar la productividad, hoy, las pymes operan a la defensiva. El desafío es brindarles asistencia técnica para traducir esa curiosidad inicial en una mejora genuina de la competitividad”, advirtió Christian Haedo, Director Técnico-científico de la Fundación Observatorio PyME.

Digitalización de base

Por otro lado, la encuesta evidencia que la implementación de herramientas de IA se relaciona positivamente con la infraestructura tecnológica previa de las empresas. Fernando Vargas, especialista senior de la División de Competitividad, Tecnología e Innovación del BID, destacó que “no hay adopción de IA exitosa sin una digitalización de base resuelta, como el uso de la nube o sistemas de gestión. El acompañamiento institucional es crucial para reducir el riesgo de innovar en las empresas chicas”.

La falta de experiencia interna y la escasez de personal calificado superan a la preocupación por los costos. Hernán Hocsman, Director de Operaciones de Hansen Technologies, aporta la experiencia directa del sector privado: “En la práctica, la barrera no son los costos, es el talento.

La falta de personal calificado frena el desarrollo, y el verdadero obstáculo es integrar la IA en el núcleo productivo, evaluando sus resultados concretos”.

Por ende, el desafío ya no es adoptar IA, sino integrarla de forma efectiva. Hoy la adopción avanza, pero es fragmentada y sin estrategia clara. “Sin datos, las decisiones de política pública se vuelven intuitivas. Este trabajo busca generar evidencia para que la IA se traduzca en desarrollo productivo real”, señaló Guadalupe Dorna, directora de la Maestría en Políticas Públicas de la Escuela de Gobierno.

Radiografía IA pymes

El informe ofrece así una primera radiografía sobre la adopción de IA en pymes argentinas. Los autores, Avernburg A., Santolaria M., Vezzato J. M., e Ibarra, N. destacan que la evidencia relevada muestra que la adopción de inteligencia artificial ya dejó de ser un fenómeno marginal entre las pymes argentinas: un 41,6% de las empresas encuestadas declara utilizar al menos una tecnología de IA y, entre las que todavía no la incorporaron, casi la mitad considera probable hacerlo en los próximos 24 meses.

Se trata, además, de un proceso muy reciente y acelerado, concentrado sobre todo en 2024 y 2025, en línea con la expansión de herramientas generativas de texto y código de bajo costo de entrada. En ese marco, el informe permite afirmar que la IA ya forma parte del conjunto de herramientas habituales de una porción significativa de las empresas argentinas y que su expansión probablemente continúe en el corto plazo.

La difusión de la IA, sin embargo, muestra una trayectoria heterogénea que reproduce desigualdades sectoriales y tecnológicas preexistentes: el sector de software y servicios informáticos lidera con claridad, con una tasa de adopción del 85,4% y un perfil de uso más intensivo en tecnologías de mayor complejidad, como machine learning, análisis de datos y automatización de decisiones.

Respuesta de las empresas

En contraste, en buena parte de los sectores industriales la adopción es menor y se concentra sobre todo en herramientas generativas aplicadas a funciones de apoyo, como marketing, ventas o administración.

El perfil de adopción de IA en las empresas se asocia de manera sistemática con la base digital previa; en particular, el uso de tecnologías de nube, comunicación y software de diseño y desarrollo en sus versiones pagas.

En otras palabras, la brecha de IA está asociada a una brecha de digitalización: las empresas y sectores que ya contaban con mejores capacidades tecnológicas están hoy en mejores condiciones de incorporar estas herramientas, mientras que los rezagados enfrentan mayores dificultades para hacerlo.

Si bien la adopción de IA ya está extendida, la mayor parte de esa incorporación sigue siendo incipiente desde el punto de vista organizacional. Predominan usos apoyados en herramientas generativas de texto y código, adoptadas recientemente y aplicadas sobre todo en funciones de apoyo, pero todavía con baja formalización interna.

La taxonomía propuesta en el estudio muestra que la mayor parte de las firmas adoptantes se concentra en estadios tempranos: las empresas “experimentales” representan el 56% de las adoptantes y se caracterizan, precisamente, por incorporar IA sin haber desarrollado aún capacidades técnicas ni marcos de gobernanza que permitan sostener, coordinar y escalar ese uso.

Inversión en IA

Sin una buena gobernanza ni un desarrollo de capacidades técnicas y organizacionales, resulta difícil que se obtenga un aumento sostenido de la productividad a partir de tecnologías de IA.

Apenas un 4% de las firmas cuenta con un presupuesto específico para IA y solamente un 3,3% de las mismas dispone de una política formal escrita. La gestión del uso de la IA suele ser descentralizada, difusa o directamente poco clara.

A esto se suma un desarrollo todavía limitado de capacidades internas: solo un 4,5% de las empresas incorporaron perfiles especializados en IA, si bien la capacitación en IA por parte de las empresas alcanza un 46,4% de las mismas.

Un 57% de las firmas que usan IA no mide formalmente el impacto de la IA sobre su desempeño; en este contexto, el riesgo no es sólo que muchas firmas adopten tarde, sino que una parte importante de las que ya adoptaron no logre pasar de la experimentación al aprovechamiento efectivo, justamente porque carece de las inversiones complementarias (en organización, capacidades y gobernanza) que permiten convertir una prueba puntual en una mejora sostenida.

Los resultados de este relevamiento muestran que la política pública no debería concentrarse únicamente en ampliar el acceso a herramientas de IA, sino en crear las condiciones para que esa adopción se consolide y genere mejoras sostenidas en productividad.

El relevamiento muestra que la difusión ya comenzó, pero que en buena parte de las pymes sigue predominando una incorporación poco estructurada, con baja formalización de políticas internas, escasa medición de resultados, pocas contrataciones especializadas y esfuerzos de capacitación todavía limitados.

En este contexto, la prioridad no es sólo que más empresas prueben la tecnología, sino que más empresas puedan integrarla de manera estratégica, coordinada y evaluable.