El reto es pasar de la curiosidad a la ejecución, de pilotos aislados a proyectos productivos, y convertir la IA en eficiencia real, medible y sostenible
29.07.2026 • 14:00hs • COLUMNA
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Cómo la IA empresarial en Argentina pasó de la experimentación a la eficiencia medible
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La discusión sobre inteligencia artificial (IA) en Argentina se da en un contexto económico desafiante, donde las empresas buscan cuidar costos, sostener márgenes y mejorar la productividad.
En este escenario, la IA no puede ser vista solo como una tendencia tecnológica, sino como una herramienta para resolver problemas concretos del negocio. El verdadero riesgo no es quedarse afuera de la IA, sino implementarla sobre procesos ineficientes y terminar escalando errores más rápido.
Muchas organizaciones avanzan en pilotos de IA mientras siguen dependiendo de procesos manuales para gestionar información crítica. El desafío principal no es la tecnología en sí, sino la calidad de los datos y la integración de los procesos.
Adoptar IA sin una base sólida puede generar entusiasmo, pero difícilmente producirá eficiencia medible. El salto pendiente es pasar de pilotos aislados a proyectos conectados con la operación real, vinculados a objetivos como reducir tiempos administrativos, anticipar demanda, optimizar inventarios o mejorar la planificación financiera.
En áreas como finanzas, operaciones, ventas, abastecimiento o logística, la IA puede automatizar tareas, detectar patrones y mejorar la toma de decisiones. Pero para que eso ocurra, se necesitan datos confiables, procesos integrados e indicadores claros.
Aquí los sistemas de gestión empresarial (ERP) cumplen un rol central: ordenan la operación, garantizan trazabilidad y ofrecen información en tiempo real. Con esa base, la IA puede interpretar patrones, recomendar acciones y automatizar decisiones, liberando a las personas de tareas repetitivas para concentrarse en lo estratégico.
La inteligencia artificial debe ayudar a reducir la incertidumbre bajo la cual se toman decisiones, más que acelerar procesos ineficientes. Muchas empresas creen que su problema es el acceso a la información, cuando en realidad carecen de capacidad para distinguir qué datos son relevantes. Vista con propósito, la IA es un mecanismo para extraer señales útiles dentro de sistemas complejos.
La confianza y la ciberseguridad son pilares de cualquier estrategia seria de IA empresarial. Migrar datos críticos a la nube exige gobernanza clara, control de accesos y criterios de medición de resultados.
Argentina tiene una oportunidad concreta: transformar la presión por eficiencia en un motor de competitividad, siempre que la IA se integre con procesos, datos y arquitectura tecnológica sólida.
El desafío es pasar de la curiosidad a la ejecución, de pilotos aislados a proyectos productivos, y convertir la inteligencia artificial en eficiencia real, medible y sostenible para el negocio.
*Por Diego Lozano, Director General y Regional de SEIDOR en Argentina.
