Argentina quedó última entre 28 países en adopción de IA: el dato de Goldman Sachs y qué significa para el trabajo
Un informe de Goldman Sachs ubicó a Argentina en el último puesto de un ranking de adopción de inteligencia artificial entre 28 países, con niveles por debajo del 10%. El dato preocupa, pero también ordena la discusión: no se trata de una catástrofe laboral inmediata, sino de una brecha tecnológica que ya está cambiando cómo las empresas contratan, sobre todo a los más jóvenes.
El dato: última de 28 países
El estudio del banco de inversión Goldman Sachs —una de las entidades financieras más grandes del mundo— evaluó el grado de adopción de inteligencia artificial en 28 países y colocó a Argentina en el fondo de la tabla. La adopción local está por debajo del 10%, un número que, leído en frío, dice que apenas una porción minoritaria de empresas y usuarios incorporó estas herramientas a su trabajo cotidiano.
No es un dato aislado ni una foto casual. Es la confirmación de algo que se venía viendo en el día a día: en muchas pymes argentinas la IA todavía aparece como una curiosidad, una prueba suelta o un experimento de algún empleado curioso, más que como una herramienta integrada a los procesos. El informe, difundido y analizado por medios como Infobae, Ámbito y El Cronista, pone esa sensación en números.
Dónde estamos parados, comparados con la región y con el mundo
La comparación regional es la que más duele. En el grupo siguiente al de Argentina aparecen Brasil, México, Chile y Colombia, con niveles de adopción de entre 10% y 15%. Es decir: no solo estamos detrás de Europa y Estados Unidos, sino también por debajo de varios de nuestros vecinos latinoamericanos, que tampoco son potencias tecnológicas globales.
Más arriba, el pelotón de líderes lo encabezan Francia, Estados Unidos, Países Bajos, Reino Unido, Alemania y Noruega, con niveles cercanos o superiores al 20%. La diferencia con Argentina es de más del doble. Y esa distancia no es solo un número: se traduce en productividad, en velocidad de adopción de nuevas herramientas y en la capacidad de las empresas de competir en mercados donde la IA ya es parte del estándar.
| País o grupo | Adopción de IA |
| Argentina | Menos del 10% (último entre 28 países) |
| Brasil, México, Chile y Colombia | Entre 10% y 15% |
| Francia, EE.UU., Países Bajos, Reino Unido, Alemania y Noruega | Cercana o superior al 20% |
Qué dice el informe sobre el empleo
Acá está la parte que más interesa a quien hoy está buscando trabajo o tiene un hijo en esa situación. El mismo análisis señala que un aumento del 10% en la exposición a la inteligencia artificial se asocia con una reducción de alrededor del 0,1% en la variación de la plantilla. Traducido al criollo: la IA todavía no está reemplazando trabajadores de forma masiva, pero sí está empezando a cambiar cómo las empresas contratan.
Ese 0,1% es un número chico y hay que leerlo con cuidado. No significa que no pase nada: significa que el efecto, por ahora, es acotado y se concentra en los márgenes. Donde más se siente es en los jóvenes y en quienes buscan su primer empleo, que son justamente los que tienen más dificultad para entrar al mercado laboral. La IA no está echando a multitudes, pero está haciendo más difícil ese primer paso.
Es clave entender la diferencia entre tareas automatizables y puestos de trabajo. Un puesto es un conjunto de tareas, responsabilidades, contexto y vínculos. Que una tarea se pueda automatizar no implica que el puesto desaparezca: muchas veces implica que ese puesto cambia, que se le pide otra cosa a la persona que lo ocupa. El riesgo real no es que “la IA te saque el trabajo” de un día para el otro, sino que el trabajo que hacías se transforme y no tengas las herramientas para adaptarte.
El contexto que agrava: el trabajo joven en Argentina
El dato tecnológico se cruza con un problema que ya existía. Según Infobae, la desocupación juvenil en Argentina duplica el promedio general y crece el trabajo por cuenta propia. Es decir: el grupo que más siente el cambio tecnológico es el mismo que ya venía con más problemas para conseguir empleo.
Ahí está la combinación incómoda. No es que la IA haya creado el problema del empleo joven: el problema estaba antes. Lo que hace la IA es agregarle una capa nueva de exigencia, porque cambia qué se pide en las búsquedas laborales y deja afuera a quien no maneja las herramientas básicas. Un pibe que hoy busca su primer trabajo no compite solo contra otros pibes: compite contra la posibilidad de que la empresa resuelva esa tarea con un software.
¿Qué puede hacer alguien que hoy está buscando trabajo? Lo primero es no entrar en pánico y entender que el cambio es gradual. Lo segundo, y más concreto, es aprender a usar las herramientas: no hace falta ser programador, alcanza con saber pedirle cosas a un asistente de IA, revisar lo que devuelve, ordenar datos, redactar mejor. Ese tipo de habilidades ya aparecen en las búsquedas y marcan diferencia en una entrevista. Un buen punto de partida es formarse con recursos accesibles, como el curso de Claude en español, que enseña a usar estas herramientas en tareas reales y no en abstracto.
Qué tareas están más expuestas y cuáles aguantan
Según los análisis publicados este año, las tareas más expuestas a la automatización son las que se hacen frente a una pantalla, con reglas claras y mucha información de entrada. Ejemplos típicos: tareas administrativas, carga y procesamiento de datos, clasificación de información, respuestas repetitivas. Son trabajos donde el insumo es texto o números y el resultado también, y donde la IA ya puede hacer buena parte del recorrido sola.
Las que resisten son otras: las que requieren presencia física, trato humano, criterio en situaciones ambiguas y responsabilidad sobre decisiones. Un electricista, una enfermera, un docente, un vendedor que negocia cara a cara, un jefe que tiene que decidir con información incompleta. No es que estas tareas sean inmunes, pero el corazón del trabajo está en cosas que la IA todavía no reemplaza bien: el cuerpo, el vínculo y el juicio.
La distinción no es “trabajo de oficina sí, trabajo manual no”. Hay tareas manuales muy expuestas a la robótica y tareas de oficina muy protegidas porque dependen de criterio y contexto. La clave está en preguntarse: ¿qué parte de lo que hago se puede describir con reglas claras? Esa parte es la que va a cambiar.
Lo que también se crea: los trabajos nuevos
No todo es malas noticias. La adopción de inteligencia artificial también genera puestos de trabajo nuevos, sobre todo en centros de datos, infraestructura tecnológica y desarrollo de herramientas digitales. Cada vez que una empresa decide incorporar IA, necesita gente que la implemente, que la mantenga, que la adapte a su negocio y que enseñe a usarla.
El problema es que esos trabajos nuevos no son para las mismas personas que hacían las tareas que se automatizan, ni están en el mismo lugar. Un empleado administrativo de una pyme de Rosario no se convierte automáticamente en técnico de centros de datos en Buenos Aires. La transición existe, pero es desigual, y requiere capacitación, tiempo y políticas que acompañen. Ahí es donde también se abre una oportunidad: la región tiene talento y costo bajo para crear productos, algo que ya se ve en fenómenos como cómo la IA bajó el costo de crear una startup en la región.
¿Por qué Argentina adopta tan poco?
No hay una única razón, y conviene decirlo así: son varias hipótesis razonables que se mencionan en los análisis locales, no una causa excluyente.
- Adopción baja en las pymes: la mayoría del entramado productivo argentino son pequeñas y medianas empresas, con poca cultura de incorporar tecnología nueva de forma sistemática.
- Costo en dólares: muchas herramientas de IA se pagan en moneda dura, y con el tipo de cambio argentino eso las vuelve caras para una pyme o un profesional independiente.
- Falta de capacitación: no alcanza con tener la herramienta; hace falta saber usarla. Y eso requiere tiempo y formación que muchas veces no están disponibles.
- Incertidumbre económica: cuando el horizonte es incierto, las empresas postergan inversiones que no son urgentes. La IA suele caer en esa categoría, aunque después se vuelva urgente.
Ninguno de estos factores es una condena. Son obstáculos concretos que se pueden trabajar, y varios ya están siendo atendidos por el sector privado y por iniciativas de formación. La diferencia con los países líderes no es de talento: es de adopción.
El dato de Goldman Sachs es duro, pero también es una hoja de ruta. Argentina no está última porque le falte capacidad, sino porque todavía no hizo el clic. La buena noticia es que ese clic depende de decisiones concretas: capacitarse, probar herramientas, animarse a usarlas en el trabajo real. No hay que prometer que eso resuelve todo, pero sí es el punto de partida para no quedar afuera de una conversación que ya está en marcha.
📷 Imagen de portada: imagen creada o editada con inteligencia artificial con fines ilustrativos. No es una fotografía oficial del evento ni de las personas retratadas.
