La revolución silenciosa de la inteligencia artificial en las empresas argentinas
Un día cualquiera, a primera hora de la mañana, un ejecutivo revisa el tablero de operaciones y ve lo mismo de siempre: tareas repetidas, correos electrónicos que van y vienen, aprobaciones que se retrasan, informes que alguien arma a mano porque “así es más rápido”. No hay nada épico en eso. **Hay tiempo que se pierde**. Y cuando se pierde el tiempo, la productividad no se encuentra por ninguna parte.
Si uno mira los datos con calma, el panorama es claro. **Seis de cada diez argentinos ya utilizan la IA en su vida personal** y **siete de cada diez** dicen que les funciona **muy o bastante efectivo** para ser más productivo. **En las empresas, sin embargo, sólo el 43%** de los empleados declara que se utiliza IA, y **sólo el 6%** habla de una implementación amplia. **Uno de cada tres** dice que la dirección apenas menciona el tema.
### La brecha entre lo personal y lo corporativo
Esa brecha entre lo que la gente hace en casa y lo que la organización permite en su vida diaria se traduce en resultados desiguales. **Más de dos tercios** de los trabajadores indican que su empresa **Nunca intentó implementar IA** cualquiera **abandono** el proyecto antes de consolidarlo. Cuando se intentó y no funcionó, las causas fueron **mala integración con los sistemas existentes (24%)**, **Resultados por debajo de las expectativas (20%)** y **complejidad de implementación (16%)**. En resumen: **no saber cómo integrarlo en el proceso** pesa más que la propia tecnología.
No es sólo un fenómeno local. En tu propio viaje, **IBM** declara públicamente que ha estado llevando a cabo una agenda de **productividad extrema** con IA y automatización a partir de 2023, con el objetivo de **4.500 millones de dólares en ahorros** a finales de 2025, bajo el enfoque “**ClienteCero**»: aplicar primero en casa, medir, gobernar y escalar. No es marketing; es gobernanza y ejecución.
Ahora bien, ¿qué pasa a puerta cerrada de los equipos? Un estudio de la empresa de software australiana **Atlassian,** que reseña **Byte,** muestra una paradoja específica: **productividad individual** subir **33%** y **Se ahorran 1,3 horas al día** por persona, con **51%** quién consulta la IA antes que un colega; **74%** percibe que el liderazgo impulsa la experimentación. Pero **sólo el 3%** de las organizaciones **mejoras significativas** en el **eficiencia general** y **37%** de los directivos reconocen **confusión** debido al uso descoordinado de herramientas. Es un hallazgo útil: si la IA no se integra en el flujo de trabajo compartido, **amplifica el caos**.
En **España** Otro dato interesante: según el estudio. **“Inteligencia artificial y efectos sobre la productividad laboral: evidencia de las empresas españolas”** (Iseak, con soporte técnico de Cotec, 2025) el tejido empresarial avanza a un ritmo **dos velocidades**; **grandes empresas** frotar **40%** adopción y **Pymes** apenas **9%**. Además, el **empresas más productivas** son los que **más posibilidades** tenemos que adoptar la IA, reforzando una **círculo virtuoso** que, por definición, **dejar atrás** a quienes retrasan las decisiones. Para quienes gestionan, es una señal de riesgo competitivo y no una discusión abstracta.
### Cómo convertir la IA en productividad real
En ese marco, ¿qué hacemos en Restart y qué aprendimos acompañando a las medianas empresas? Primero, evite las generalidades. **La productividad no aparece en los eslóganes**; aparece en **procesos**. Nuestro enfoque hacia **IA funcional, diseñada con el objetivo de que las implementaciones se consideren exitosas,** Tome el proceso tal como sucede (no como está dibujado en el organigrama), identifique los puntos de intervención y elabore una solución. **replicable y escalable**. La metodología está respaldada por **POC temprano** (mostrar antes de prometer) y en un **Comprobación de preparación de la IA** que mide la adopción, el cambio cultural y, sobre todo, **calidad de los datos**. Si los datos son deficientes, la IA **solo amplifica el error**.
En segundo lugar, diseñar para **integración** y **medición**. Cuando un proyecto de IA **entra en producción** En el sistema real (ERP, CRM, mesa de ayuda, facturación), el KPI deja de ser «uso de herramientas» y se convierte en **tiempo**, **error**, **costos** e ingresos. En la encuesta, los gerentes que sí miden indican métricas de desempeño **productividad/tiempo**, **ahorro de costos** y **calidad/error**; pero **44%** admitir que **no mide KPI** adopción y **sólo el 13%** tiene **OKR/KPI específicos** de IA definida para 2026. Sin mediciones, la discusión se vuelve obstinada.
En tercer lugar, limitar el alcance inicial. La evidencia de nuestra práctica muestra que **Proyectos pequeños y bien integrados, con impacto inmediato**. son los que **adopción desbloqueada**. Por ejemplo, agentes conversacionales que **reducir los cortes de llamadas** y **mejorar cualidades** de respuestas; o automatización en **colecciones** con verificación de pago dinámica; o lectura automática de **políticas** acelerar **procesos administrativos**. Son **casos replicables** que reducen el tiempo operativo y las horas de retorno al negocio.
Cuarto, asegurar **gobernanza y seguridad** desde el primer día: **Redes, infraestructura, aplicaciones y seguridad.** en uno **arquitectura evolutiva**. Sin ese orden, cualquier agente o modelo «funciona muy bien» en la demostración y **cae** en funcionamiento. Esto no se soluciona con más presupuesto, sino con **diseño técnico** y **patrocinio interno** Saca la IA del laboratorio.
¿Por dónde deberías empezar? Si sigo los datos de la encuesta y lo que vemos en el campo, hay cuatro **frentes de valor** frecuente:
1. **Mercadotecnia y comunicación** (El 40% ya utiliza IA): segmentación, generación de piezas, informes de rendimiento.
2. **Análisis de datos e informes.** (31%): Consolidación automática, alertas, paneles procesables.
3. **Servicio al cliente** (30%): robots con **contexto operativo real** Integrado con CRM y backoffice.
4. **Automatización administrativa** (21%): conciliaciones, altas/eliminaciones, validaciones.
Mirando a medio plazo, me interesa lo que **IBM** plantea con respecto a **patrocinio**, **velocidad** y **medición** como pilares de su agenda de productividad de IA. En el sector privado latinoamericano, este tipo de disciplina se traduce en **ahorros mensurables** y **flujo de fondos** que permita invertir en talento e innovación. Prefiero ese camino a la carrera por “el último modelo”.
También hay una lección del estudio de **Atlassian**: si pensamos en la IA **solo para productividad personal**la organización **no coordinado mejor**. El trabajo está lleno de herramientas y equipos. **desalinear**. Resolución específica: **menos herramientas sueltas**, **más integración** con **contexto compartido** y **gobernancia** para que el conocimiento del equipo no se disperse.
En RESTART aplicamos esa misma lógica a nuestro propio crecimiento: el recorrido de más de 200 empresas nos dejó huellas de procesos reales que hoy sistematizamos y replicamos; duplicamos el equipo de I+D en dos meses para acelerar los ciclos de validación; y defendemos un principio operativo innegociable: **muestra antes de prometer**. Cuando una funcionalidad es evidente en 15 días, permite conversaciones que ningún documento puede habilitar. No es un eslogan: es una decisión de ejecución.
¿Es eso suficiente? Aún no. La dirección necesita incorporar el tema en la agenda y, sobre todo, modelar su uso. En nuestra encuesta, **1 de cada 3 organizaciones dice que su dirección no habla de IA** y solo **El 16% percibe que lo utiliza visiblemente**. Si el liderazgo no traduce las expectativas en procesos y KPI, la organización no cambia. La adopción no se produce por difusión espontánea: se produce cuando se vuelve mensurable, manejable y parte del sistema de trabajo.
Mi conclusión es práctica: **La IA y la productividad no son una disputa ideológica ni un futuro hipotético**. Son decisiones de flujo, datos, integración y gobernanza que se toman hoy. Con patrocinio interno, un diseño técnico correcto y un KPI claro, los resultados aparecen en semanas. **Si se mantiene el enfoque** En procesos manuales y pruebas aisladas, la brecha se amplía: quienes ya son más productivos adoptan, escalan y capitalizan; los que esperan se quedan atrás. Los datos y los casos ya lo demuestran.
Como **director de REINICIAR** Entiendo la IA como un proceso de adopción acompañado: identificar oportunidades reales, medir el impacto, integrar con la seguridad y escalar con la gobernanza. No buscamos promesas abstractas, sino mejoras verificables, sostenidas en el tiempo y validadas con evidencia. En este acompañamiento, la productividad deja de ser una aspiración y se convierte en un resultado.
