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(Por Juan Pablo Neveu) Toda empresa argentina \u2014desde la m\u00e1s peque\u00f1a hasta el mayor conglomerado industrial\u2014 comparte un mismo anhelo: encontrar el \u201cbot\u00f3n m\u00e1gico\u201d de la inteligencia artificial, ese atajo tecnol\u00f3gico que promete disparar la productividad y marcar la diferencia en un mercado cada vez m\u00e1s competitivo. Sin embargo, investigaciones recientes lideradas por el MIT (McElheran, Yang, Kroff y Brynjolfsson, 2025) advierten que, lejos de acelerar el \u00e9xito, la IA suele provocar inicialmente una ca\u00edda medible en el rendimiento. Este fen\u00f3meno, conocido como \u201ccurva en J de la productividad\u201d, implica que los resultados empeoran antes de mejorar: la IA genera m\u00e1s fricci\u00f3n que soluciones en sus primeras etapas, hasta que los procesos y equipos logran adaptarse.<\/p>\n
El desaf\u00edo inicial: por qu\u00e9 la IA no es un bot\u00f3n m\u00e1gico<\/p>\n
La idea de instalar un software y ver resultados inmediatos es ilusoria. La implementaci\u00f3n de IA requiere una transformaci\u00f3n sist\u00e9mica que, en un primer momento, introduce problemas y resistencia (la ca\u00edda inicial). Los motivos, por lo general, son:<\/p>\n
Sistemas heredados incompatibles: El software antiguo y la IA moderna suelen \u201cno hablar el mismo idioma\u201d.<\/p>\n
Datos desordenados: La mayor\u00eda de las empresas descubre que su informaci\u00f3n es incompleta o de baja calidad, lo que obliga a un trabajo previo de organizaci\u00f3n.<\/p>\n
Factor humano: El desconocimiento y los temores al reemplazo generan resistencia, lo cual frena la adopci\u00f3n.<\/p>\n
Superar el \u201cvalle de la desesperaci\u00f3n\u201d<\/p>\n
El \u201cvalle de la desesperaci\u00f3n\u201d es pasajero para quienes gestionan bien el proceso. Los estudios muestran que, tras la etapa inicial de caos, las empresas que logran alinear tecnolog\u00eda, procesos y personas recuperan el terreno perdido y pueden superar ampliamente a su competencia. Aqu\u00ed es donde \u201cla curva de la J\u201d hace honor a su nombre en muchos casos en los que se gestiona adecuadamente el proceso y empieza a subir de forma pronunciada. El secreto es saber que la ca\u00edda va a ocurrir y estar preparado para superarla.<\/p>\n
Argentina ante el desaf\u00edo<\/p>\n
Mientras el 87% de las startups argentinas ya utiliza IA \u2014nivel comparable a mercados avanzados, seg\u00fan el informe Latam AI Benchmarks 2025\u2014 la adopci\u00f3n en la industria tradicional es mucho menor. La diferencia principal est\u00e1 en el punto de partida: las startups j\u00f3venes, al nacer digitales, construyen sus sistemas y procesos desde cero, sin el lastre de tecnolog\u00edas obsoletas ni culturas organizacionales resistentes. As\u00ed, esquivan la mayor parte de los obst\u00e1culos que enfrentan las empresas maduras al integrar IA.<\/p>\n
Innovaci\u00f3n situada: Mercado Libre y Satellogic<\/p>\n
Los casos m\u00e1s exitosos surgen cuando la tecnolog\u00eda se integra a una cultura organizacional enfocada en datos y aprendizaje continuo. Mercado Libre, por ejemplo, no solo invierte en IA, sino que prioriza una cultura de datos. Satellogic, en el sector espacial, demuestra c\u00f3mo la IA potencia la innovaci\u00f3n cuando se combina con un conocimiento profundo del negocio y del contexto local.<\/p>\n
El valor irremplazable de las personas<\/p>\n
M\u00e1s all\u00e1 de la tecnolog\u00eda, el verdadero diferencial reside en el talento humano: personas capaces de formular buenas preguntas, interpretar resultados ambiguos y supervisar a la IA. Como se\u00f1ala Richard Sennett en \u201cEl Artesano\u201d, la maestr\u00eda se forja en el v\u00ednculo entre pensamiento y acci\u00f3n. Las empresas l\u00edderes invierten en la formaci\u00f3n y reconversi\u00f3n de sus equipos, redise\u00f1ando puestos y fomentando la experimentaci\u00f3n.<\/p>\n
La lecci\u00f3n final: no es la m\u00e1quina<\/p>\n
Ignorar la inteligencia artificial es aceptar la condena de la obsolescencia. Adoptarla sin una estrategia centrada en las personas es quedar varados en el fondo m\u00e1s oscuro de la curva. La verdadera inversi\u00f3n no es tecnol\u00f3gica, sino humana: es en educaci\u00f3n, en cultura, en el tejido de talento que ser\u00e1 capaz de pilotear el cambio.<\/p>\n
\u00bfEstamos formando suficientes analistas, cient\u00edficos de datos, ingenieros en inteligencia artificial y los nuevos perfiles que liderar\u00e1n esta traves\u00eda y desafiar\u00e1n los viejos lastres? \u00bfQui\u00e9nes ocupar\u00e1n los puestos de avanzada en esta revoluci\u00f3n: arquitectos de datos, expertos en ciberseguridad, dise\u00f1adores de experiencia de usuario en IA, especialistas en \u00e9tica algor\u00edtmica, facilitadores de cultura digital, ingenieros de contexto, integradores de sistemas, formadores docentes en competencias digitales e inteligencia artificial?<\/p>\n
Ni siquiera las empresas nativas digitales, por m\u00e1s que cuenten con un ADN adaptable, est\u00e1n exentas de desaf\u00edos: la escasez global de talento, el peligro de una automatizaci\u00f3n acr\u00edtica, los dilemas \u00e9ticos de sus propios modelos de negocio.<\/p>\n
Por eso, la pregunta clave trasciende la tecnolog\u00eda y la productividad. Es qui\u00e9nes \u2014y c\u00f3mo\u2014 nos prepararemos para conducir y humanizar este salto civilizatorio. El futuro de la inteligencia artificial y de la competitividad de nuestra provincia, depender\u00e1 de la capacidad de formar, atraer y empoderar a quienes sepan pensar, construir y gobernar tecnolog\u00edas inteligentes, con sentido, contexto y responsabilidad.<\/p>\n
\u00bfEs posible ayudar a construir nuevas vocaciones?<\/p>\n
Fuentes consultadas<\/p>\n
Brynjolfsson, E., Rock, D.\u202fM., & Syverson, C. (2021). The productivity J\u2011curve: How intangibles complement general purpose technologies (NBER Working Paper No.\u202f25148). National Bureau of Economic Research. https:\/\/www.nber.org\/papers\/w25148<\/p>\n
McElheran, K., Yang, M.\u2011J., Kroff, Z., & Brynjolfsson, E. (2025, abril). The rise of industrial AI in America: Microfoundations of the productivity J\u2011curve(s) (CES\u2011WP\u201125\u201127). U.S. Census Bureau. https:\/\/www.census.gov\/library\/working-papers\/2025\/adrm\/CES-WP-25-27.html<\/p>\n
CEPAL & CENIA. (2024). \u00cdndice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2024. https:\/\/www.cepal.org\/es\/notas\/ilia-2024-evaluando-la-preparacion-progreso-la-ia-america-latina<\/p>\n
SaaSholic, Cordeiro, W., Gomes, D., & Souza, G. (2025). Latam AI Benchmarks 2025. https:\/\/www.saasholic.com\/latam-ai-benchmarks-report-2025<\/p>\n
Mercado Libre y Satellogic: An\u00e1lisis basado en informaci\u00f3n p\u00fablica corporativa y medios especializados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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