La inteligencia artificial entra en una fase decisiva: retos éticos y económicos

La expansión de la inteligencia artificial en empresas y entre personas atraviesa hoy una tensión fundamental: por un lado, la promesa de ganancias en eficiencia y oportunidades de innovación; por el otro, la simultánea falta de confianza y la necesidad de demostrar beneficios económicos concretos en plazos razonables. Esa tensión no es solo una percepción aislada: múltiples relevamientos y voces del ámbito tecnológico la confirman, y la explicación suele aludir a una causa simple y poderosa: la IA evoluciona más rápido que la capacidad de muchos usuarios y organizaciones para comprender, gobernar y monetizar sus efectos.

En la práctica, esa brecha de comprensión se hace más evidente cuando se analiza la transición tecnológica que atraviesa el sector. La etapa de la IA generativa —modelos que asisten y potencian tareas humanas— convive ya con los primeros desarrollos de la IA agéntica, agentes autónomos que ejecutan acciones, se retroalimentan y dialogan entre sí. Esa distinción no es meramente semántica: cambia la naturaleza del riesgo y del retorno. Mientras la IA generativa suele operar como herramienta que incrementa la productividad humana, los agentes autónomos plantean la posibilidad real de sustituir tareas humanas y de operar con grados de autonomía que requieren nuevos marcos de gobernanza.

Según Julio Hutka, director de Negocios Corporativos de Telecom Argentina, los agentes cuentan con APIs que les permiten interactuar con máquinas, medir resultados y reconfigurar sus propios algoritmos en ciclos de autocorrección. Esa capacidad de iteración y comunicación entre agentes puede derivar en un “autonomismo” difícil de supervisar si no se establecen límites y estructuras de control. El diagnóstico de Hutka traza una doble exigencia para las empresas: avanzar con la adopción de la IA, pero hacerlo sobre la base de casos de uso concretos y escalables; y diseñar la gobernanza necesaria para evitar inversiones costosas que queden en pilotos sin impacto real.

El análisis público sobre estos dilemas encuentra eco en la investigación. Una encuesta global de KPMG y la Universidad de Melbourne, con más de 48.000 respuestas, revela que la confianza en la IA está lejos de ser mayoritaria: más de la mitad de los encuestados manifestó reticencia. Al mismo tiempo, el 72% acepta su uso desde un punto de vista técnico, lo que subraya una paradoja: reconocimiento de capacidad técnica frente a dudas sobre seguridad, protección y efectos sociales.

El estudio distingue además diferencias entre economías emergentes y avanzadas. En general, los países emergentes muestran mayor adopción, alfabetización y confianza en IA que los desarrollados; Argentina, por ejemplo, destaca con un 44% de encuestados que considera que los beneficios superan los riesgos, un valor levemente superior al promedio global. Los motivos de esta mayor adopción en mercados emergentes parecen estar ligados a la percepción de la IA como palanca de competitividad y supervivencia en contextos de mercado más exigentes.

Los datos del relevamiento aportan matices que ayudan a comprender por qué la inquietud empresarial es tan palpable hoy:

• Uso y formación: dos de cada tres personas usan IA intencionalmente, pero la mayoría carece de formación específica y la mitad admite conocimientos limitados. Las economías emergentes reportan mayores niveles de uso y capacitación que las avanzadas.
• Beneficios versus riesgos: los usuarios reconocen mejoras en eficiencia, accesibilidad y toma de decisiones, pero también alertan sobre ciberseguridad, privacidad, propiedad intelectual, desinformación, pérdida de empleo y debilitamiento de vínculos humanos.
• Regulación: hay un mandato público claro a favor de una mayor regulación (70% la considera necesaria), y expectativas de marcos internacionales y co-regulación entre gobiernos e industria.
• Adopción laboral: una parte significativa de empleados usa IA en el trabajo, a menudo recurriendo a herramientas públicas gratuitas en lugar de soluciones corporativas gestionadas, lo que introduce riesgos operativos y de cumplimiento.
• Impacto en la gestión: si bien muchos empleados reportan mejoras de rendimiento, también hay efectos mixtos en la carga laboral, la interacción humana y el cumplimiento, y una preocupación real por la sustitución de puestos de trabajo.
• Educación: estudiantes usan IA de forma extendida, pero las instituciones aún no brindan en su mayoría políticas o formación para un uso responsable, con riesgos para el pensamiento crítico y la evaluación justa.

Frente a ese panorama, el desafío para las empresas es doble y práctico: por un lado, priorizar la inversión en proyectos de IA que estén alineados con la propuesta de valor del negocio y que prometan retornos medibles en plazos aceptables; por el otro, construir marcos de gobernanza, métricas y capacidades internas —formación, controles de datos, evaluaciones de impacto— que permitan escalar sin exponerse a gastos sin retorno o a riesgos reputacionales y regulatorios.

En términos de gestión, la receta que emerge de las voces del sector y de las encuestas es pragmática. No se trata de detener la adopción, sino de modularla: elegir casos de uso factibles, diseñar pilotos con indicadores de negocio claros, establecer límites y supervisión de agentes autónomos, y combinar inversión tecnológica con desarrollo de talento y gobernanza. Ese enfoque reduce la probabilidad de “proyectos de laboratorio” que consumen recursos sin traducirse en valor.

Por último, la tensión entre velocidad tecnológica y capacidad de respuesta institucional seguirá marcando el debate en los próximos años. A medida que la IA agéntica avance y la interacción entre agentes se vuelva más frecuente, crecerán también las demandas por marcos regulatorios internacionales, estándares técnicos y mecanismos de rendición de cuentas. Para empresas y responsables públicos de la región, el desafío será integrar la urgencia de la innovación con la prudencia de la gobernanza, para transformar la promesa de la IA en beneficios reales y sostenibles.