Las PyMEs argentinas aceleran la adopción de inteligencia artificial y comienza la era de los agentes autónomos

La inteligencia artificial comienza a ganar terreno en el entramado productivo argentino. El 41,6% de las PyMEs industriales y de software relevadas en una encuesta nacional ya utiliza al menos una tecnología de IA, en un proceso de adopción que se aceleró especialmente durante 2024 y 2025.

El dato surge de una investigación de nadIA, realizada con el apoyo del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y la Fundación Observatorio PyME, sobre una muestra de 402 empresas industriales y del sector de software.

El fenómeno todavía presenta fuertes diferencias entre sectores y niveles de sofisticación. Pero los números muestran que la inteligencia artificial dejó de ser una tecnología marginal dentro de una parte significativa del universo PyME argentino.

A la incorporación de herramientas generativas comienza ahora a sumarse una nueva etapa: la denominada IA agéntica, sistemas capaces de interpretar una solicitud, tomar decisiones y ejecutar acciones utilizando distintas herramientas y sistemas empresariales.

La diferencia puede parecer pequeña, pero es sustancial: la IA empieza a pasar de responder a actuar.

De los chatbots a los agentes de inteligencia artificial

Durante años, buena parte de la automatización de la atención al cliente estuvo basada en chatbots construidos alrededor de reglas y recorridos previamente establecidos.

El sistema podía responder preguntas frecuentes o conducir al usuario por una serie de opciones, pero cuando la consulta escapaba del recorrido previsto era necesaria la intervención humana.

Los agentes de IA buscan superar esa limitación.

En lugar de limitarse a generar una respuesta, pueden conectarse con sistemas empresariales y ejecutar acciones: modificar un pedido, procesar determinadas operaciones, recopilar documentación, gestionar una devolución o programar una cita.

“Ahora, el siguiente paso son los agentes que van más allá de responder y ejecutan acciones: procesan un reembolso, actualizan un pedido, reprograman una entrega, todo dentro del mismo hilo de conversación”, explica Fabiola Jiménez, country manager de Infobip México.

La transformación coincide con otro proceso que atraviesa a las empresas argentinas: la búsqueda de mayor eficiencia.

El informe Transformaciones en el trabajo dentro de empresas argentinas 2026, elaborado por la Universidad Siglo 21, encontró que el 45,4% de las compañías relevadas que automatizan lo hacen buscando combinar tres objetivos: reducción de costos, aumento de productividad y creación de nuevo valor para sus clientes.

Un año antes esa respuesta había alcanzado al 30,3%, según el mismo estudio.

Banca: agentes capaces de completar operaciones

El sector financiero aparece como uno de los campos donde la IA agéntica puede tener mayor impacto, aunque también enfrenta exigencias especialmente altas en materia de seguridad, regulación y protección de datos.

Un agente puede, por ejemplo, realizar una precalificación inicial de una persona interesada en un préstamo, solicitar documentación a través de WhatsApp y derivar hacia un especialista humano solamente aquellos casos que requieren una intervención más compleja.

También puede adaptar recordatorios de pago de acuerdo con las respuestas del cliente o intervenir en determinados procesos vinculados con reclamaciones de seguros.

La diferencia frente a un chatbot tradicional es que el sistema no se limita a informar qué tiene que hacer el usuario: puede intervenir directamente sobre el proceso.

Automotrices: acompañar al cliente durante semanas

La industria automotriz enfrenta un desafío diferente.

La compra de un vehículo puede involucrar semanas de investigación, comparación de modelos, análisis de precios y búsqueda de alternativas de financiamiento.

Un agente de IA puede identificar y calificar potenciales clientes mediante WhatsApp o RCS, recopilar información sobre presupuesto, modelos buscados y necesidades de financiamiento, además de gestionar turnos de servicio y mantener el contacto durante las distintas etapas del proceso comercial.

El objetivo es automatizar una parte del seguimiento sin perder el contexto de las conversaciones anteriores.

Retail: de recomendar un producto a cerrar una venta

El comercio minorista ofrece otro ejemplo de la diferencia entre IA conversacional e IA agéntica.

Los sistemas actuales pueden analizar historiales de compra y realizar recomendaciones personalizadas.

Un agente puede avanzar varios pasos más: detectar un carrito abandonado, ofrecer un incentivo, confirmar el producto o talle seleccionado, completar la operación y posteriormente gestionar una devolución.

Todo dentro de una misma conversación digital.

La mensajería aparece como uno de los canales centrales de esta estrategia. Experiencias difundidas por Infobip muestran tasas de apertura superiores al 90% en WhatsApp, aunque ese indicador no debe interpretarse como una tasa universal aplicable automáticamente a cualquier campaña o empresa.

Salud: automatización con mayores controles

La salud representa posiblemente uno de los campos más sensibles para este tipo de sistemas.

La automatización ya se utiliza para enviar recordatorios de turnos, realizar seguimientos posteriores al alta y completar formularios antes de una consulta.

La IA agéntica podría ampliar esas capacidades permitiendo recopilar mediciones de pacientes, detectar valores fuera de determinados parámetros y generar alertas destinadas al personal sanitario.

Pero en este sector existe una diferencia fundamental respecto de otras industrias: la automatización no elimina la necesidad de supervisión clínica, seguridad de la información y reglas claras sobre qué decisiones pueden delegarse a una máquina.

El avance de los agentes de IA abre, por lo tanto, una discusión que excede la eficiencia: hasta dónde permitir que un sistema autónomo actúe sobre procesos sensibles.

La adopción argentina todavía tiene una deuda

Los números argentinos muestran una paradoja.

Por un lado, cuatro de cada diez PyMEs industriales y de software relevadas ya incorporaron alguna forma de inteligencia artificial.

Pero la adopción tecnológica avanzó más rápido que la capacidad de muchas organizaciones para administrarla.

La misma investigación de nadIA encontró que sólo el 3,3% de las empresas relevadas cuenta con una política formal y escrita para el uso de inteligencia artificial.

La diferencia entre ambos números resulta significativa.

Usar IA no significa necesariamente haber transformado una empresa mediante IA.

La primera etapa de adopción estuvo dominada por herramientas relativamente accesibles para generar textos, imágenes, código o asistir en tareas individuales. El desafío siguiente consiste en integrar esos sistemas con procesos reales de las compañías y medir si efectivamente generan mejoras de productividad.

El salto de la IA que responde a la IA que hace

La IA agéntica representa una de las apuestas más importantes de la industria tecnológica para los próximos años.

Su promesa consiste en transformar los actuales asistentes digitales en sistemas capaces de entender una intención, planificar una serie de pasos, utilizar diferentes herramientas y completar una tarea con un grado creciente de autonomía.

Pero la evolución también introduce nuevos riesgos.

Cuanto mayor sea la capacidad de un agente para actuar sobre sistemas reales, mayor será la importancia de definir permisos, controles humanos, trazabilidad, protección de datos y mecanismos para detener o corregir decisiones equivocadas.

Para las empresas argentinas, por lo tanto, el desafío puede ser más complejo que simplemente incorporar una nueva herramienta.

Después de una primera etapa marcada por la expansión acelerada de la inteligencia artificial generativa, la próxima frontera será determinar qué procesos pueden delegarse a agentes autónomos, cuáles deben permanecer bajo control humano y, sobre todo, si esa automatización genera mejoras económicas que puedan medirse.

La transformación que comienza a producirse puede resumirse en una diferencia fundamental: hasta ahora las empresas incorporaban inteligencia artificial para ayudar a sus trabajadores a realizar tareas. La IA agéntica propone que, en determinados procesos, sea la propia inteligencia artificial la que las ejecute.