La adopción de inteligencia artificial (IA) avanza entre las pequeñas y medianas empresas argentinas, pero todavía existe una distancia importante entre utilizar una herramienta y obtener valor sostenido. La primera Encuesta Nacional sobre Adopción de IA en PyMEs de la Argentina muestra que el 41,6% de las empresas manufactureras y de software y servicios informáticos relevadas ya utiliza al menos una tecnología de IA. Sin embargo, el 57% de las adoptantes no mide formalmente su impacto, apenas el 4% cuenta con un presupuesto específico y solo el 3,3% dispone de una política escrita para orientar su uso.
‘El costo de postergar la IA es perder oportunidades de eficiencia e innovación, pero incorporarla sin objetivos, integración ni métricas también genera un perjuicio. La empresa puede acumular herramientas, pruebas y horas de trabajo sin conseguir que esa actividad se traduzca en mejores procesos o decisiones’, afirma Javier Marbec, director de Mercado Internacional de TOTVS.
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 fue realizada entre noviembre y diciembre de 2025.
La encuesta señala 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 se identificó una relación positiva entre la adopción de IA y la infraestructura digital previa, especialmente el uso de soluciones en la nube y sistemas de gestión empresarial (ERP). El desafío, por lo tanto, no consiste solamente en acceder a la tecnología, sino en conectarla con el núcleo de la operación.
Para avanzar, TOTVS recomienda una preparación en tres pasos. El primero es mantener los sistemas de gestión actualizados, para que procesos, reglas y transacciones compartan una base consistente. El segundo es operar en la nube, facilitando la integración, la disponibilidad y la escalabilidad de las soluciones. El tercero es organizar y gobernar los datos, con responsables, permisos, criterios de calidad y objetivos de negocio claramente definidos. Sobre esa base, cada proyecto de IA debe partir de un problema concreto y contar con indicadores que permitan comparar el resultado antes y después de su implementación.
Esta arquitectura también es la que permite 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, sin embargo, debe crecer junto con la supervisión humana, la trazabilidad y la medición de resultados.
‘La pregunta ya no es solamente si una empresa utiliza IA. Es dónde la aplica, qué proceso mejora y cómo demuestra ese avance. Cuando la tecnología está integrada a la gestión, deja de ser una experiencia dispersa y se convierte en una capacidad real de productividad y competitividad’, concluye Marbec.
