Avanza la Inteligencia Artificial, pero falta talento especializado para impulsarla

De acuerdo con un relevamiento de Bain, en Argentina crece la adopción de inteligencia artificial, aunque falta inversión y personal específico

La Inteligencia Artificial registra un avance en las empresas argentinas, pero aún existen barreras que frenan su desarrollo sostenido. Crece la inversión y la adopción de tecnología, aunque escasea talento especializado, esto se suma a la baja prioridad presupuestaria y hace que se limite su expansión.

El 67% de las compañías del país tiene menos del 20% de sus proyectos de IA en funcionamiento pleno. El dato surge del GenAI Survey 2025de Bain, que relevó a más de 100 empresas de América Latina en 13 sectores estratégicos.

"El avance es real, pero todavía limitado. La falta de talento especializado es el obstáculo principal", advierte el informe. La escasez de profesionales con capacidades técnicas ralentiza los procesos de implementación y limita el alcance de las herramientas.

El 44% de las firmas destina menos del 1% de su presupuesto a inteligencia artificial y analítica. El bajo nivel de inversión marca una brecha respecto a otros países de la región, como Chile y Colombia, que avanzan con mayor solidez.

La nube aparece como una aliada, pero su adopción también es parcial. Solo el 58% de las empresas argentinas migraron sus datos a entornos cloud, lo que condiciona la escalabilidad de las soluciones de IA.

Los usos más comunes se enfocan en atención al cliente, personalización de productos y ventas. Las herramientas se utilizan para mejorar la productividad y optimizar la experiencia del usuario, aunque pocas compañías las integran al núcleo de su operación.

"Solo el 4% de las empresas considera la IA como prioridad estratégica", señala Bain. El número revela que, aunque crece el interés, aún no se traduce en una política de innovación de largo plazo.

Según el estudio, hay cuatro trabas principales: falta de talento, escasa adopción por parte del usuario final, baja calidad de los datos y modelos operativos poco efectivos. Estos factores impiden consolidar una implementación ágil y con impacto real.

La IA generativa ya muestra beneficios en algunas empresas pioneras. Bain indica que los casos más avanzados lograron mejoras de productividad cercanas al 29%, sobre todo en tareas de front-office y creación de nuevas funcionalidades.

Sin embargo, para escalar la inteligencia artificial de forma sostenible, las empresas deberán invertir en infraestructura tecnológica, formación de talento y nuevos modelos operativos que permitan aprovechar al máximo esta tecnología emergente.