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Un equipo interdisciplinario de investigadores argentinos de la Universidad Austral, CONICET y la Universidad Católica de Santa Fe ha presentado el Estudio Prospectivo IA 2035, un detallado trabajo que enciende las alarmas sobre la necesidad urgente de establecer una estrategia nacional que mitigue los riesgos de exclusión y potencie las capacidades científicas del país. La Inteligencia Artificial (IA) está transformando los vectores productivos globales. Sin embargo, la velocidad de adopción no es uniforme yAmérica Latina experimenta su propia carrera tecnológica. La falta de una política de Estado coordinada amenaza con ampliar la brecha tecnológica frente a líderes regionales como Chile y Brasil, según un informe con metodología Delphi que proyecta el impacto de la IA a diez años.
El informe advierte que, si bien el territorio cuenta con un ecosistema de talento humano altamente calificado, la ausencia de una infraestructura digital equitativa y la falta de cohesión institucional operan como un freno estructural. De acuerdo con los expertos, la ventana de oportunidad para legislar y coordinar los esfuerzos de los sectores público y privado es limitada si se aspira a mantener la competitividad frente a las principales economías de la región.
El método Delphi y los desafíos de la articulación local de la Inteligencia Artificial
El diseño metodológico del estudio se basó en la técnica Delphi, una herramienta de consulta estructurada que recopiló el consenso de 67 especialistas pertenecientes al gobierno, la academia y la industria tecnológica. Este enfoque prospectivo permitió aislar sesgos de representatividad y construir un diagnóstico colectivo robusto respecto a las barreras del sistema de innovación argentino. El principal hallazgo metodológico reveló que un 83% de los expertos coincide en que la fragmentación y la falta de articulación entre los sectores gubernamental, académico y productivo constituye el obstáculo neurálgico para el despliegue de soluciones tecnológicas a gran escala.
Por otra parte, la automatización del mercado laboral se perfila como un factor crítico de reconfiguración económica. Un 76% de los participantes señaló que el avance de los sistemas autónomos reemplazará de forma directa las funciones operativas y las tareas de rango junior, obligando a una redefinición de los perfiles profesionales hacia puestos que exijan un alto nivel de pensamiento crítico, supervisión ética y competencias digitales avanzadas. Esta transformación impactará con especial fuerza en la estructura de mandos medios, demandando capacidades analíticas que las máquinas aún no pueden replicar.
Escenarios futuros y la urgencia de infraestructura
El análisis prospectivo proyectó nueve futuros posibles para el horizonte de 2035, clasificándolos según su nivel de probabilidad y deseabilidad. Los expertos identificaron que el escenario más deseable, una transformación virtuosa apalancada por inversiones sostenidas en investigación, desarrollo e innovación (I+D+i), se encuentra actualmente condicionado por factores estructurales. Aquellos elementos considerados esenciales para el desarrollo, tales como el despliegue de una infraestructura digital equitativa, la sanción de marcos regulatorios sólidos y la reconversión laboral, fueron catalogados paradójicamente como «necesarios pero poco probables» si se mantiene la inercia política actual.
El mayor riesgo identificado por el consenso Delphi radica en la precarización del tejido laboral derivada de una automatización sin planificación estatal. Las brechas de conectividad y la disparidad tecnológica entre las distintas regiones del país actúan como un cuello de botella técnico que impide la absorción homogénea de la Inteligencia Artificial. La desconexión entre la velocidad del cambio tecnológico y la capacidad del sector privado para financiar su transición digital pone de manifiesto la necesidad de políticas de fomento orientadas a la actualización de redes de datos y servidores de alta capacidad.
Sectores clave y las oportunidades de la Inteligencia Artificial
A pesar de los desafíos estructurales, el informe detecta sectores estratégicos con una preparación óptima para liderar la adopción de la IA en el entramado productivo nacional. El 76% de los especialistas consultados identificó a la agroindustria como el vector económico con mayor potencial de escalabilidad técnica. La integración de modelos predictivos para la optimización de cultivos, la gestión automatizada de recursos hídricos y el análisis de datos geoespaciales se presentan como ventajas competitivas inmediatas para el sector exportador argentino.
Paralelamente, las mayores tasas de consenso respecto a la innovación se concentraron en las áreas de la medicina privada y la biotecnología. El cruce entre el procesamiento de grandes volúmenes de datos (Big Data) y las ciencias de la vida abre campos de aplicación críticos, desde el modelado de dinámicas celulares y el diseño de fármacos hasta la optimización de sistemas de diagnóstico clínico. Sin embargo, los expertos advierten que la dispersión de opiniones en torno a la «deshumanización» de la atención médica en ámbitos sensibles mantiene abierto un complejo debate ético y social sobre los límites operativos de la automatización autónoma.
El dato regional: la brecha frente a Chile y Brasil
Las métricas comparativas internacionales reflejan que Argentina experimenta un rezago sistemático frente a sus principales competidores regionales. De acuerdo con el Índice de Preparación en IA del Fondo Monetario Internacional (FMI), el país obtiene una calificación de 0,47, posicionándose por debajo de economías como México (0,53), Uruguay (0,55) y Chile (0,59). Esta tendencia se profundiza al evaluar las dimensiones de gobernanza, infraestructura tecnológica y retención de talento especializado.
Los datos del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) ratifican esta brecha de rendimiento, ubicando a Argentina en el bloque de países «adoptantes» con 52,98 puntos. Esta posición dista significativamente del desempeño de los líderes regionales, Chile (70,56) y Brasil (67,39), que encabezan la categoría de vanguardia debido a sus políticas sostenidas de atracción de capital de riesgo y marcos regulatorios específicos. La brecha subraya la urgencia de un marco de coordinación que capitalice la infraestructura científica preexistente del país para evitar un desplazamiento irreversible en los mercados internacionales.
Siete metas estratégicas para el desarrollo nacional
Para canalizar el potencial tecnológico hacia el año 2035, el estudio prescribe una hoja de ruta compuesta por siete metas prioritarias que involucran reformas transversales en el sector público y privado. Las primeras directrices exigen el codiseño de una estrategia nacional de IA que revitalice las iniciativas preliminares de 2019 mediante una gobernanza multisectorial, acompañada de un plan de democratización digital para expandir la conectividad simétrica de alta velocidad en todo el territorio. En el plano del empleo, se urge a la implementación de políticas federales de reconversión laboral adaptadas a la vulnerabilidad de cada sector productivo.
Las metas restantes abordan la dimensión educativa, institucional y empresarial del país:
- Capacitación docente: Actualización masiva de los programas pedagógicos para integrar la IA en las aulas, priorizando competencias lógicas y analíticas.
- Formación en el sector público: Instrucción técnica a funcionarios del Estado para el diseño de políticas basadas en evidencia científica y con resguardo ético de los derechos humanos.
- Modernización sanitaria: Digitalización e interoperabilidad de la infraestructura de salud pública mediante historias clínicas electrónicas unificadas y protocolos estrictos de ciberseguridad.
- Fortalecimiento pyme: Incentivos fiscales y transferencia tecnológica para que las pequeñas y medianas empresas adopten IA, reduciendo la brecha de productividad frente a las corporaciones globales.
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