Agentes de IA en empresas argentinas: el reto de integrar datos y escalar

La adopción de agentes de inteligencia artificial (IA) en empresas argentinas avanza con foco en automatizar ventas, atención al cliente, finanzas y procesos internos, aunque enfrenta una tensión operativa: la información permanece fragmentada en sistemas heredados (legacy) mientras crece la necesidad de alimentar decisiones con datos en tiempo real. En ese marco, el paso de asistentes a agentes autónomos implica un cambio en la lógica de decisión, con herramientas capaces de razonar, planificar y ejecutar tareas con mínima intervención humana.

El Índice de Preparación Global de IA de Salesforce proyecta que la adopción de agentes de IA, en colaboración con empleados, aumentará 327% en los próximos dos años, con una ganancia de productividad del 30%. Joan Cwaik, autor de “El Algoritmo”, conferencista especializado en tecnologías y sociedad, profesor en la Universidad de San Andrés y head of marketing Latam en Maytronics, sintetizó el cambio: “Cuando la IA asiste, vos decidís. Cuando la IA actúa, vos validás”. También planteó un riesgo asociado a la confianza en sistemas cada vez más precisos: “Cuanto más acertada es la máquina, menos la cuestionás”.

En el plano local, el estado de situación se describe como “primeros despliegues con foco” más que como una implantación masiva. Patricio Rouan, consultor en inteligencia artificial aplicada, sostuvo que la mayoría de las empresas se mantiene en una etapa incipiente o intermedia, con interés y pruebas, pero con pocas organizaciones que hayan llevado agentes a procesos integrados y sostenidos. Entre los obstáculos, enumeró la falta de claridad en casos de uso con retorno real, la integración con procesos y sistemas existentes, la adopción cultural y la calidad de datos. “Muchas veces el piloto funciona, pero no escala”, dijo.

La dificultad para escalar se vincula con la “deuda técnica” y la gobernanza de datos. En la “Encuesta Nacional sobre Adopción de IA (2025)” de la Universidad Di Tella, solo el 28,5% de las empresas operaba con un CRM maduro en 2025, un indicador de fragmentación que limita la autonomía real de los agentes.

La adopción por verticales muestra diferencias. En energía y servicios públicos, mediante arquitecturas integradas, se alcanzó una resolución autónoma de hasta 60% de incidencias. En servicios financieros y fintech, el uso de IA generativa permitió resolver 70% de consultas de forma automática, con una reducción del 60% en costos de soporte y una mejora del 40% en satisfacción del cliente. En retail y e-commerce, los agentes analizan el comportamiento de compra para generar recomendaciones personalizadas, con potencial de incrementar hasta 60% la frecuencia de compra. También se mencionan los sectores de información, comunicaciones y servicios profesionales como impulsores tempranos.

El principal cuello de botella aparece en la conectividad de datos: para actuar, un agente requiere visibilidad de inventarios, facturación y logística, además de integración con sistemas como CRM, ERP y plataformas de soporte. En ese marco, Martin Luro, founder y CEO de Acqua IT, planteó el concepto de “IA soberana”, que propone mantener el conocimiento y los datos críticos bajo control estratégico de la organización. En la práctica, se mencionó la combinación de MuleSoft como motor de conectividad entre sistemas como SAP u Oracle y Salesforce Agentforce para unificar información y habilitar acciones sobre datos reales.

El desafío también es cultural y de responsabilidades. “Las empresas están comprando tecnología del siglo XXI con estructuras de toma de decisiones del siglo XX”, advirtió Cwaik.