En los últimos años, la Inteligencia Artificial generativa puso esta tecnología al alcance de cualquier persona con un dispositivo conectado a internet. Lo que antes era exclusivo de ingenieros y grandes corporaciones, hoy está disponible en interfaces simples y accesibles, capaces de generar textos, imágenes, análisis y soluciones en segundos.

Este salto no solo democratizó el uso de la IA, sino que provocó un cambio cultural profundo: cada vez más personas, desde trabajadores independientes hasta empresas, descubren que pueden potenciar su creatividad, optimizar tareas y explorar nuevas formas de producir valor.

Sin embargo, a la hora de hablar de competitividad, la IA generativa no es un factor inmediato para que una empresa mejore su posición en el mercado, sino que funciona como un primer peldaño cultural y tecnológico. Acercarla a los equipos de trabajo, despierta interés y curiosidad, pero los verdaderos saltos de productividad provienen de otras aplicaciones: la IA predictiva, la analítica y la automatización. Estas tecnologías requieren inversión, datos y liderazgo, pero son las que realmente pueden transformar procesos, optimizar recursos y abrir nuevas oportunidades de negocio.

Al respecto, Paula Garnero, cofundadora de Insight-Lac, explicó en Ser Industria Radio que el auge de la IA generativa ha puesto nuevamente en consideración otras formas de inteligencia artificial más analíticas, predictivas y de automatización, que suelen ser más valiosas para la productividad industrial.

Pero aclaró que “lo primero que tiene que hacer una empresa es pensar qué problema tiene, qué zona de dolor, qué oportunidad quiere aprovechar y después ver si la solución es con IA o no.”

Diferencias entre IA generativa y analítica en las PyMEs

La especialista en innovación y transformación digital remarcó que, en el caso de las PyMEs, la adopción de IA generativa suele ser espontánea. “Los trabajadores las empiezan a usar por motus propio, herramientas como ChatGPT, Gemini, Notebook LM o Claude, porque se dan cuenta que pueden acelerar parte de su trabajo, mejorar un poco sus productos o la tarea que les toque hacer“, dijo.

Sin embargo, esta adopción informal genera brechas de productividad entre empleados y plantea desafíos en la protección de datos y la calidad de los informes. Para Garnero, la solución requiere capacitación y decisiones empresariales claras e incluso la participación de sindicatos para asegurar una difusión homogénea de la tecnología.

Por otro lado, la IA predictiva, analítica y de automatización, representa un verdadero salto de productividad, pero requiere inversiones, liderazgo y gestión de datos. “Para hacer control de calidad a través de imágenes que identifiquen una pieza defectuosa y que las separen de manera automática, la empresa necesita necesariamente invertir en cámaras, sensores, una línea de montaje que separe de un lugar al otro la pieza, además del software de IA”, afirmó.

Estos proyectos implican períodos de aprendizaje y adaptación. En tambos argentinos con robotización e IA aplicada a salas de ordeño, la productividad inicial puede disminuir, pero luego se incrementa significativamente, pasando de 33 a 42 litros por vaca al día, con más ordeños diarios.

Financiamiento y barreras de adopción

A la hora de invertir para implementar IA en una industria, la cifra varía según el tipo de tecnología. Las soluciones basadas en software y datos suelen ser accesibles, mientras que la robótica tiene costos más elevados. Garnero explica que el financiamiento existe, principalmente a través de la banca privada, aunque las altas tasas de interés y la contracción del mercado dificultan la decisión de invertir.

“Crédito hay, la tasa es alta todavía y el problema de la no inversión es más un tema de demanda que de decisión empresarial. Los empresarios tendrían ganas de hacerlo, pero hoy no cierran los números en muchos casos”, señaló la economista.

Un elemento crítico para aprovechar la IA para mejorar la competitividad es la cultura del dato. “En Argentina estamos desaprovechando los datos de una manera sistemática, más en el mundo PyME no hay cultura de datos“, alertó.

Por eso, Garnero advirtió que “las oportunidades de negocio en los próximos años tienen que ver justamente con poner en valor los datos. Eso es desde aplicar una tecnología como IA basada en datos, que te permita mejorar tu eficiencia, tu productividad y demás.”

La IA generativa puede actuar como un catalizador cultural, acercando la tecnología a los empleados y generando conciencia sobre la importancia de los datos, por eso “no necesariamente va a poner a los datos de la empresa en valor, porque la IA generativa requiere de una interacción con la persona. Pero lo que sí creo que genera es un cambio de cultura”, aseguró.

El desafío de adoptar IA

El escenario en el mundo industrial a la hora de adoptar IA es diferente entre las grandes compañías y las PyMEs. En las primeras “hay una fuerte decisión empresarial de decir tenemos que empezar a usar IA”, afirmó Garnero e incluso “hay empresas que ya se manifestaron en sus áreas de recursos humanos diciendo no vamos a contratar a nadie más en una tarea que pueda ser susceptible de resolver con IA”. En cambio, en las pequeñas y medianas empresas, el proceso de adopción de esta tecnología se da desde los empleados hacia arriba.

En este camino de adopción tecnológica, no todo depende de la voluntad empresarial o del avance del mercado. La generación de un entorno favorable, con políticas públicas activas, financiamiento accesible y acompañamiento especializado, es fundamental para que la IA deje de ser una curiosidad y se convierta en una herramienta estratégica.

“Hay mucho para hacer. Desde la política pública me parece que hay un montón de espacios. Generar a las personas que puedan orientar a las PyMEs en este proceso es muy importante. Y obviamente, que vuelva el crédito barato, bien dirigido y accesible. Eso me parece muy necesario y también la formación de las gerencias”, sostuvo Garnero.

En su visión, el recambio generacional es clave para la adopción de nuevas tecnologías ya que, en el mundo PyME, “estos discursos o necesidades entran mejor cuando hay personas jóvenes al mando de la empresa. Son tecnologías que vienen a cambiar radicalmente la forma en que se organiza la empresa, en que se trabaja y las tareas que se le asignan a cada persona. Si no estamos abiertos al cambio, va a ser muy difícil que la IA entre a la empresa“, concluyó.