Buenos Aires — Argentina enfrenta una doble discusión alrededor de la inteligencia artificial: necesita actualizar un marco regulatorio diseñado para una era tecnológica muy diferente, pero al mismo tiempo debe evitar que la búsqueda de nuevas reglas termine demorando la adopción de una tecnología que puede abrir oportunidades de productividad e inversión.
Desde Nueva York, el presidente Javier Milei reconoció esta semana que el mundo se encuentra a las puertas de una nueva revolución tecnológica, pero negó que su Gobierno fuera a limitarla con regulaciones. “En Argentina no le vamos a poner un cepo a la Inteligencia artificial”, dijo.
Para el jefe de Estado argentino, el mundo se encuentra ante “un momento bisagra”, en el que hay Estados que “están tomando medidas para asegurarse su dominio sobre las poblaciones”, promoviendo temor entre la población y “ofreciendo a cambio paz y seguridad en forma de regulación”.
A su juicio, “este afán por controlar el progreso no hará más que retrasarlo”, por lo que pidió que los Estados se hagan a un lado “para que el sector privado haga lo mejor que sabe hacer: mejorar la calidad de vida de los seres humanos”.
“No dejemos que nos psicopateen los colectivistas, porque básicamente lo que hacen los Estados es asustar a la gente para cercenarles la libertad”, señaló Milei. Por ese motivo, dijo que su Gobierno está impulsando una Ley de Sociedades que “da al capital la misma protección que tienen cualquier país serio: responsabilidad limitada del patrimonio de la sociedad, no el patrimonio personal del que invierte”.
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Pero para Julia Pomares, directora regional para Latinoamérica de The Global Initiative for Digital Empowerment (GIDE), miembro de la red Expertos en Ética de la IA Sin Fronteras (AEIB) de UNESCO y profesora invitada de la Universidad Di Tella, el dilema argentino no consiste entre regular o adoptar inteligencia artificial: ambas conversaciones pueden avanzar en paralelo.
“Me parece que no son dos conversaciones que se inhabilitan una a la otra”, sostuvo en diálogo con Bloomberg Línea. El desafío, plantea, consiste en construir reglas que administren riesgos concretos sin convertirse en un obstáculo para la incorporación de tecnología.
Es que la especialista ve que Argentina tiene todavía mucho espacio para mejorar la productividad mediante una mayor adopción de IA, especialmente entre las pequeñas y medianas empresas, sin esperar a que todas las discusiones regulatorias estén resueltas.
Sin embargo, Pomares marca que la agenda regulatoria argentina debería comenzar por una norma que antecede a la expansión masiva de Internet: la Ley de Protección de Datos Personales. La ley fue sancionada en 2000 y fue pionera para su época, pero quedó desactualizada frente a la transformación de la economía digital y al desarrollo de sistemas de inteligencia artificial.
Pomares considera que su actualización debería ser prioritaria dentro de la agenda legislativa vinculada con la IA.
En los últimos años hubo distintos proyectos para modificarla y la discusión volvió a instalarse en el Congreso. Para Pomares, antes que avanzar necesariamente hacia una regulación general de la inteligencia artificial, Argentina debería resolver primero cuestiones básicas vinculadas con los datos sobre los que se construyen y operan estos sistemas.
Esta discusión adquiere una nueva dimensión frente a la propuesta de reforma de la Ley de Sociedades impulsada por el Poder Ejecutivo. En particular, la posibilidad de incorporar figuras de sociedades autónomas abre interrogantes sobre quién responde por las decisiones tomadas o ejecutadas mediante sistemas de IA. Para Pomares, hay un principio que debería preservarse: la responsabilidad última tiene que ser humana.
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Una agenda en dos velocidades
Para la especialista, la Argentina enfrenta así una agenda que necesita avanzar en dos velocidades. Por un lado, debe actualizar sus reglas, empezando por una legislación de protección de datos diseñada hace más de dos décadas y que ya no refleja las características de la economía digital. También debe definir cómo asignar responsabilidades frente a sistemas autónomos y participar de las discusiones internacionales sobre estándares y seguridad.
Por otro, debe acelerar la adopción, ya que las empresas todavía tienen un amplio margen para incorporar IA a sus procesos y mejorar productividad, particularmente en pymes y sectores donde la tecnología puede complementar capacidades existentes.
El desafío consiste en evitar que una agenda regulatoria pensada para reducir riesgos termine demorando oportunidades de inversión y productividad. Pero también en evitar que la búsqueda de velocidad tecnológica deje sin respuesta problemas concretos de privacidad, responsabilidad, ciberseguridad y control.
Pomares ve que para las empresas, la incertidumbre regulatoria es solo una parte del problema. También deberán decidir cómo construir la infraestructura digital necesaria, qué pilotos vale la pena escalar y cómo traducir las capacidades de la IA a problemas concretos del negocio.
Para Argentina, en cambio, plantea que la pregunta es más amplia: cómo construir las reglas que necesita una economía impulsada por IA sin convertirse en un espectador de la próxima ola de inversión y productividad.
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El falso espejismo de Estados Unidos
Pero además, la especialista advierte contra otro riesgo: importar sin adaptación las discusiones regulatorias y laborales que tienen lugar en Estados Unidos.
El mercado laboral estadounidense ofrece algunos de los primeros indicios sobre el impacto de la IA. Pomares menciona, en particular, datos que muestran efectos sobre los empleos más junior vinculados con programación y desarrollo de software. Pero considera que trasladar automáticamente ese debate a Argentina puede llevar a conclusiones equivocadas.
Una diferencia importante es la informalidad del mercado laboral argentino. Otra, igualmente relevante, es el menor nivel de calificación y especialización de buena parte del empleo.
La programación, por ejemplo, tiene un peso mucho mayor dentro del mercado laboral estadounidense que en Argentina. Por eso, el eventual impacto de la IA sobre los programadores puede tener consecuencias económicas y sociales muy diferentes en ambos países.
“Tenemos que tener mucho cuidado en cómo interpretamos algunas de las discusiones que se están teniendo en Estados Unidos”, plantea Pomares. La discusión sobre empleo y tecnología, sostiene, debe aterrizarse a las características del mercado laboral local.
Esa adaptación también resulta relevante para no perder de vista las oportunidades específicas que ofrece Argentina. El universo de pymes, trabajadores independientes y cuentapropistas puede convertirse en un terreno importante para la adopción de herramientas de IA destinadas a mejorar procesos y productividad.
Del debate sobre qué prohibir al debate sobre qué desarrollar
La propia discusión internacional sobre regulación de IA cambió en los últimos años. Según Pomares, inicialmente el debate estuvo concentrado en principios y estándares voluntarios, como las recomendaciones de organismos internacionales. Luego pasó a la disputa entre distintos modelos regulatorios, con Estados Unidos, China y la Unión Europea como principales referencias.
Ahora aparece una tercera etapa, en la que otros países y regiones buscan definir sus propias estrategias y encontrar los segmentos de la cadena de valor en los que pueden desarrollar ventajas competitivas. India, por ejemplo, apuesta por una adopción masiva de IA entre sus pymes, mientras Singapur combina inversión en infraestructura con políticas destinadas a acelerar la incorporación de estas herramientas en las empresas.
La pregunta para Argentina, en ese contexto, no es únicamente qué usos de la IA debería prohibir o permitir. También es qué quiere desarrollar, dónde están sus ventajas competitivas y qué condiciones necesita para atraer inversión y acelerar la adopción.
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De esta manera, ve que la discusión regulatoria también está vinculada con otra pregunta: qué lugar puede ocupar Argentina en la cadena de valor de la inteligencia artificial.
Pomares señala que esa cadena no se limita al desarrollo de grandes modelos de lenguaje. También incluye minerales críticos, infraestructura, energía, centros de datos, modelos y aplicaciones, con oportunidades diferentes para cada país.
En ese mapa, Argentina tiene potencial en infraestructura por su territorio y disponibilidad energética, pero también en el último eslabón de la cadena: las aplicaciones.
La especialista considera que el país debería buscar que las inversiones en centros de datos generen efectos más amplios sobre el ecosistema local, desde startups hasta equipos de desarrollo. La experiencia de Recife, en Brasil, muestra cómo la infraestructura puede contribuir a crear un ecosistema tecnológico alrededor de los centros de datos.
El debate regulatorio adquiere, además, otra dimensión a medida que los sistemas de IA se vuelven más autónomos. Pomares considera que los riesgos vinculados con sistemas cada vez más capaces deben discutirse junto con los problemas más inmediatos, como la desinformación, la ciberseguridad y el empleo. No cree que una conversación deba esperar a que termine la otra.
El reciente debate alrededor de Anthropic volvió a poner en primer plano la cuestión del alignment: es decir, cómo garantizar que sistemas cada vez más capaces actúen de acuerdo con los objetivos y límites definidos por los humanos.
Para Pomares, la respuesta no debería quedar atrapada en predicciones fatalistas sobre el futuro de la IA. El foco debería estar en qué mecanismos concretos pueden implementarse ahora: estándares globales, coordinación internacional ante “alertas rojas”, sistemas para reportar incidentes y mayor transparencia en las auditorías previas al lanzamiento de modelos. Al respecto, la especialista cree que los llamados a la acción empiezan a ser escuchados, una señal relevante en una discusión que hasta hace poco estaba mucho más concentrada en escenarios futuros.
Las tres trampas para las empresas
La incertidumbre regulatoria se suma a otro problema para las compañías: decidir cómo invertir en una tecnología cuyo desarrollo cambia rápidamente.
Pomares identifica tres trampas, especialmente relevantes para las empresas pequeñas y medianas. La primera es pensar que la IA se puede “enchufar y listo”. La utilidad de estas herramientas depende en buena medida de la calidad de los datos de la compañía, de su gobernanza y del grado de digitalización de la información.
Las empresas que previamente adoptaron tecnologías como la nube parten, en ese sentido, con una ventaja. El desarrollo de un núcleo digital permite incorporar con mayor rapidez las nuevas herramientas de IA y aprovecharlas mejor.
La segunda trampa son los “pilotos eternos”. Experimentar con casos de uso puede ser una buena estrategia para identificar dónde funciona la tecnología, pero el problema aparece cuando esos experimentos nunca se transforman en implementaciones a escala.
La clave, según Pomares, está en elegir pilotos que desde el comienzo permitan evaluar cómo pueden escalarse dentro de la organización.
La tercera es lo que denomina una suerte de “puente roto” entre las necesidades de la empresa y el desarrollo tecnológico. A medida que las soluciones de IA se vuelven más personalizadas, será cada vez más importante contar con una interfaz capaz de traducir los problemas concretos del negocio en herramientas tecnológicas.
El objetivo, plantea Pomares, es dejar atrás el uso superficial de la IA como un asistente de oficina y avanzar hacia su integración como un motor de productividad.
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