Argentina no va a construir el modelo de inteligencia artificial más poderoso del planeta. Esa carrera -la de la frontera tecnológica, la de los laboratorios que gastan miles de millones en entrenar sistemas cada vez más grandes- ya tiene competidores con una ventaja difícil de alcanzar. Pero perder esa carrera no es lo mismo que quedar afuera del juego. Puede que el país esté compitiendo, sin decirlo del todo, en otra.
Esa fue la idea que ordenó buena parte del panel «AI e Innovación en Argentina» durante LATAM Digital Assets Conf 2026, una conversación que empezó preguntándose qué puede hacer el país frente a la IA y terminó tocando el cómputo, las empresas, el Estado, la democracia y la escuela.
La distinción que la atravesó de principio a fin es fácil de enunciar y difícil de asumir: una cosa es competir por construir la mejor inteligencia artificial, y otra muy distinta es competir por adoptarla mejor y más rápido que nadie.
La ventaja de llegar tarde
Uno de los participantes lo puso sin vueltas: en la frontera, Argentina no puede pelear de igual a igual, porque ahí juegan empresas y potencias con una escala inalcanzable; en adopción, en cambio, sí tendría cómo competir. El argumento tiene una parte material -energía disponible, un sistema productivo que todavía no está tan atado al paradigma anterior- y una parte más contraintuitiva.
La economía argentina arrastró durante décadas una infraestructura más pobre que la de los países centrales, y eso siempre se leyó como desventaja.
Durante el panel se planteó la posibilidad de darlo vuelta: quien tiene menos sistemas heredados que reemplazar puede, a veces, adoptar una tecnología nueva más rápido que quien debe desmontar los viejos. La analogía que se usó fue la de los países que pasaron casi directamente de no tener teléfono fijo a usar celulares, salteándose una etapa entera. Lo que fue un defecto podría volverse, por un rato, una ventaja.
Sería ingenuo idealizarlo: es una hipótesis, no una ley. Y aun si se cumpliera, aprovechar esa ventana exige capital, empresas capaces de incorporar la tecnología y un sistema educativo a la altura.
Como recordó otro de los panelistas, el talento tampoco es un recurso natural que se extrae del suelo, sino algo que se construye con años de inversión educativa, y las diferencias entre provincias y sectores en esa inversión terminarán marcando quién captura el valor y quién lo mira pasar.
Exportar cómputo o construir valor
La tensión más filosa de la conversación llegó enseguida. Argentina tiene recursos hoy codiciados: energía, territorio, la posibilidad de alojar centros de cómputo. Durante el panel se mencionó una carta de intención con OpenAI para un data center en la Patagonia, todavía sujeta a incentivos fiscales y lejos de estar cerrada. La pregunta no es si esa infraestructura se construye, sino qué papel juega el país si se construye.
Un participante lo formuló con una imagen que a cualquier argentino le resulta familiar. Durante generaciones el país exportó materias primas sin valor agregado -la soja como símbolo- y compró afuera los productos elaborados. Trasladada al siglo de la IA, la escena se repite con otro nombre: exportar cómputo barato y energía para recibir, cargados desde afuera, los modelos que de verdad concentran el valor. Alojar los servidores donde otros entrenan su inteligencia artificial no es lo mismo que construir una industria propia, y en esa diferencia se juega casi todo.
Capturar ese valor, sin embargo, no depende solo de la energía, sino de que haya empresas capaces de reinventarse al ritmo de la tecnología.
En la mismo panel se citó el caso de Globant, la software factory argentina cuyo modelo tradicional de facturar por horas de trabajo humano quedó, según se planteó, bajo presión directa de la IA, obligándola a repensar de raíz cómo produce y cómo cobra. Es el tipo de reconversión que, a escala de todo un tejido productivo, separa a los países que adoptan de los que apenas consumen.
El Estado, la democracia y quién decide
Si la inteligencia artificial puede rediseñar a una empresa, es difícil que no toque a la organización con más trámites del país. La conversación se corrió hacia el Estado casi por gravedad, y las primeras ideas fueron las más concretas: ahorrarle tiempo al ciudadano, y más adelante al empleado público, que dejaría de mover papeles entre sistemas para dedicarse a decidir. Se citó un asistente conversacional del Estado porteño como ejemplo de una implementación que funciona.
El problema es que automatizar un trámite y volverlo transparente no son la misma cosa, y confundirlos es la trampa. Una máquina que asigna un registro sin esperar el favor de un funcionario puede ser más rápida y más pareja, pero detrás de esa máquina siguen estando las reglas y las decisiones de alguien. Ahí la charla dio su giro más profundo.
La democracia, se planteó, no está diseñada para maximizar la eficiencia, sino para producir legitimidad: existe para darles voz a los que menos tienen, para afrontar decisiones de alto riesgo cuando no hay una respuesta correcta, y es imperfecta por diseño, porque una democracia perfecta se parecería peligrosamente al totalitarismo.
Sobre ese fondo se deslizó una crítica elegante al software como forma de poder. El código es determinista y, en cierto sentido, autoritario: hace exactamente lo que alguien escribió que hiciera, e impone la mirada de quien lo escribió.
La inteligencia artificial, se dijo, le da a la computación por primera vez algo que no es determinista sino probabilístico, con lo que se puede discutir, más matizado y menos absoluto. De esa crítica salió la inversión más interesante de la jornada: en lugar de imaginar la IA como una herramienta que los políticos usan para influir sobre los ciudadanos, pensarla como una herramienta que los ciudadanos usan para controlar mejor a los políticos y al Estado. Es una posibilidad, no un hecho, pero invierte el miedo habitual y merece tomarse en serio.
En el borde más futurista, alguien empujó la idea hasta el límite: entidades legales automatizadas, la posibilidad conceptual de que agentes de inteligencia artificial con capacidad económica encuentren una figura jurídica desde la cual operar.
No es un anuncio ni una política -importa marcarlo-, sino una forma de plantear una pregunta que las instituciones tarde o temprano tendrán que responder: qué pasa cuando leyes escritas para personas, y para empresas dirigidas por personas, empiezan a cruzarse con actores económicos parcialmente autónomos.
Enseñar preguntas, no respuestas
Toda esa cadena -cómputo, empresas, Estado, democracia- desemboca en el lugar donde las sociedades deciden qué ciudadanos forman: la educación. Y en ese terreno se planteó la idea que mejor resume la conversación entera. Durante casi toda la historia moderna, la escuela funcionó en un mundo de información escasa, y por eso enseñaba respuestas. Hoy las respuestas sobran; lo que empieza a faltar es alguien que sepa qué preguntar.
La habilidad valiosa, entonces, se desplaza. Ya no alcanza con acumular datos que una máquina entrega al instante; lo escaso pasa a ser separar la señal del ruido, evaluar una fuente, estructurar un problema, sostener un criterio.
En la charla apareció también la contracara, el riesgo de la sobredependencia: apoyarse tanto en la herramienta que se atrofia justo la capacidad que la vuelve útil.
Por eso uno de los participantes defendió que aprender a programar sigue valiendo la pena aunque la IA ya escriba código, no porque haga falta producir software a mano, sino porque programar enseña a pensar de forma abstracta, a descomponer un problema en partes y a estructurarlo; quien entiende esa lógica le saca más provecho a la herramienta, como el músico que sabe leer la partitura le saca más a su instrumento. Automatizar una habilidad no borra el valor cognitivo de haberla aprendido.
La conversación había empezado preguntando qué puede hacer Argentina frente a la inteligencia artificial, y terminó bastante lejos de donde suelen terminar estas discusiones, sin data centers ni promesas de liderazgo. Quizás porque la respuesta más honesta no está en construir la máquina más inteligente, sino en aprender a convivir con máquinas que vuelven abundante aquello que durante siglos fue escaso: las respuestas.
Y cuando las respuestas dejan de ser el problema, la ventaja -de una persona, y tal vez también de un país- se corre hacia otro lado: hacia saber formular la pregunta correcta.
-Nyria
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