La inteligencia artificial transforma rápidamente múltiples áreas y en ocasiones puede resultar abrumadora. Para orientarnos es necesario plantear la pregunta central: ¿para qué queremos la IA? En el caso de Argentina, el contexto es de cuatro décadas de estancamiento económico: el PBI per cápita está en niveles de 1998, la productividad no crece y las consecuencias sociales son severas. En 2024 la salud pública encendió una alarma al registrarse aumentos en la mortalidad infantil (de 8,0 a 8,5 por mil nacidos vivos) y materna (de 34,9 a 44 por cada 100.000). El sistema educativo produce egresados con bajos resultados que el mercado laboral no absorbe y que llegan con escasa preparación a la economía del conocimiento. La prioridad es el desarrollo, y la IA puede ser una herramienta para lograrlo.
Desarrollismo en la era del algoritmo La respuesta requiere recuperar la tradición del desarrollismo argentino que combinó industrialización, apertura internacional, inversión en capital humano y marcos institucionales. En los años 50 Raúl Prebisch identificó la trampa de la primarización: exportar materias primas e importar productos manufacturados perpetúa el subdesarrollo. Celso Furtado profundizó esa visión al señalar que el subdesarrollo es una estructura que exige decisión política para transformarse. Líderes como Arturo Frondizi y Rogelio Frigerio impulsaron industrias básicas —acero, petróleo, manufactura— y la creación de capacidades científicas, junto a figuras como Houssay y la creación del CONICET. En esa época la Argentina contó con dos premios Nobel de Medicina y una comunidad científica reconocida internacionalmente.
Hoy cambian las tecnologías, pero persiste la lógica de fondo. Autores del “nuevo desarrollismo” como Luiz Carlos Bresser-Pereira señalaron que, en la globalización, la soberanía ya no depende únicamente de la fábrica. La IA está generando una nueva industria donde el control de la cadena —desde tierras raras y chips hasta capacidad de cómputo— otorga ventajas estructurales que hoy están fuera de nuestro alcance. El riesgo para Argentina es repetir la vieja asimetría: exportar datos o materias primas y comprar el valor agregado en el exterior.
La estrategia: IA aplicada al desarrollo Un desarrollismo moderno debe ser realista: no competiremos con las grandes empresas en la creación de modelos fundacionales que requieren inversiones masivas en energía, ingeniería y semiconductores. Nuestro papel es integrar la IA a sectores en los que ya tenemos competitividad internacional, con una orientación explícita al desarrollo. Argentina está entre los pocos países que producen vacunas y biológicos avanzados; esas empresas pueden incorporar modelos predictivos en diseño de ensayos clínicos, farmacovigilancia y logística. En agricultura contamos con experiencia en agricultura de precisión y datos satelitales; la IA puede mejorar rendimientos y gestión climática. Disponemos de recursos energéticos (Vaca Muerta, parques solares en el NOA y eólicos desde Bahía Blanca a Ushuaia) que pueden optimizarse con modelos inteligentes. Tenemos grandes reservas de litio y la decisión de exportar carbonato sin procesar o agregar valor local mediante procesos inteligentes es estratégica. Lo mismo aplica a la siderurgia, la electrónica y las capacidades satelitales y de telecomunicaciones.
La aplicación desarrollista de la IA consiste en usar su potencia predictiva para optimizar producción, prevenir brotes epidémicos, planificar sistemas de salud, aumentar la eficiencia energética y actualizar equipos de diagnóstico. La tecnología puede transformar sectores que hoy funcionan como enclaves extractivos en nodos de innovación y valor agregado local.
Una gran alianza: gobierno nacional, ciudades catalizadoras, y universidades Integrar la IA al desarrollo nacional requiere una arquitectura política y territorial. El desarrollo no surge por decreto ni por iniciativas aisladas; exige alianzas entre el Estado nacional y ciudades que actúen como catalizadoras. Tomando la idea de convertir la IA en “infraestructura pública digital”, la Argentina debe construir plataformas y servicios públicos basados en datos y modelos locales. Cinco núcleos con potencial catalizador son: Buenos Aires, laboratorio natural para IA en salud, servicios urbanos y gestión pública; Bahía Blanca, con polo petroquímico, vínculo logístico con Vaca Muerta y la Universidad Nacional del Sur, para agroindustria y logística; La Plata, con la UNLP y el CONICET, foco de formación y desarrollo algorítmico; Bariloche, con INVAP e Instituto Balseiro, para alta complejidad en tecnología espacial y nuclear; y Córdoba, con industria automotriz, aeroespacial y un cluster de software, para manufactura avanzada. Otros enclaves podrán sumarse a medida que avance la inversión.
Política de Estado Para que este mapa sea factible se requieren tres medidas inmediatas. Primero, una estrategia nacional que considere los datos de salud, educación, clima y producción como activos estratégicos: no ceder información sin contraprestaciones que incluyan transferencia tecnológica y validación local de modelos. Segundo, un plan de escuelas técnicas a nivel nacional que masifique la formación en matemáticas, ciencia de datos y bioestadística desde la secundaria, para crear capacidad inferencial propia. Tercero, compra pública inteligente: el Estado debe usar su poder adquisitivo para exigir transparencia algorítmica y soberanía digital. Cualquier sistema de IA en el servicio público debe poder ser auditado, interpretado y adaptado por técnicos argentinos. La opacidad algorítmica es un obstáculo para una estrategia que busque el bienestar social en clave de IA. La adopción de esta tecnología exige claridad de propósito: el objetivo debe ser el desarrollo nacional. Los activos están —talento, datos, recursos, instituciones científicas y ciudades con capacidad de acción— y con una estrategia coherente la IA puede integrarse al proceso de desarrollo para impulsar prosperidad.
