La adopción de inteligencia artificial (IA) avanza entre las pequeñas y medianas empresas argentinas, pero todavía persiste una brecha entre incorporar herramientas y obtener valor sostenido. La primera Encuesta Nacional sobre Adopción de IA en pymes de la Argentina registró que el 41,6% de las empresas manufactureras y de software y servicios informáticos relevadas ya utiliza al menos una tecnología de IA.
El relevamiento también expuso límites en la gestión de esa adopción. Entre las firmas que ya usan IA, el 57% no mide formalmente su impacto. Además, apenas el 4% cuenta con un presupuesto específico y solo el 3,3% dispone de una política escrita para orientar su uso.
En ese marco, Javier Marbec, director de Mercado Internacional de Totvs, advirtió sobre los riesgos de avanzar sin un marco claro: “El costo de postergar la IA es perder oportunidades de eficiencia e innovación”. En la misma línea, sostuvo que sumar tecnología sin objetivos ni métricas puede derivar en acumulación de herramientas y horas de trabajo sin mejoras en procesos o decisiones.
Qué midió la encuesta
El estudio fue elaborado por el Centro de Políticas Públicas de la Universidad Torcuato Di Tella y Fundar, a partir de un relevamiento de la Fundación Observatorio PyME y con apoyo del Banco Interamericano de Desarrollo (BID). La investigación incluyó 402 empresas de entre 10 y 249 personas ocupadas y se realizó entre noviembre y diciembre de 2025.
La encuesta señaló que el 56% de las pymes que adoptaron IA todavía se encuentra en una etapa experimental, sin capacidades técnicas ni marcos de gobernanza que permitan sostener y escalar su uso. También identificó una relación positiva entre la adopción de IA y la infraestructura digital previa, especialmente el uso de soluciones en la nube y de sistemas de gestión empresarial (ERP).
Integración, nube y datos
La encuesta planteó que el desafío no se limita al acceso a la tecnología, sino a su conexión con el núcleo de la operación. En ese sentido, Totvs recomendó una preparación en tres pasos: mantener los sistemas de gestión actualizados, operar en la nube para facilitar integración, disponibilidad y escalabilidad, y organizar y gobernar los datos con responsables, permisos, criterios de calidad y objetivos de negocio definidos.
Sobre esa base, cada proyecto de IA debe partir de un problema concreto y contar con indicadores que permitan comparar resultados antes y después de su implementación. El enfoque también apunta a evolucionar desde herramientas aisladas hacia agentes especializados: LYNN, la foundation de IA B2B de Totvs, fue concebida para habilitar agentes que comprendan el contexto de los procesos empresariales, sus datos y reglas.
La autonomía, de todos modos, queda asociada a supervisión humana, trazabilidad y medición. “La pregunta ya no es solamente si una empresa utiliza IA”, afirmó Marbec.
