La Inteligencia Artificial (IA) no para de avanzar y, ahora, las empresas argentinas apuestan a ella para automatizar las ventas, la atención al cliente, las finanzas y los procesos internos.
TECNOLOGÍA
Empresas argentinas: La IA revoluciona ventas y atención al cliente
Las empresas argentinas apuestan a la adopción de los agentes IA para automatizar las ventas, la atención al cliente, las finanzas y los procesos internos.
04 de mayo de 2026 - 15:40
Las empresas argentinas apuestan a la adopción de los agentes IA para automatizar las ventas, la atención al cliente, las finanzas y los procesos internos.
Las organizaciones atraviesan hoy una tensión crítica. Por un lado, la fragmentación de su información en sistemas heredados (legacy) actúa como un ancla; por el otro, la urgencia de alimentar procesos inteligentes con datos en tiempo real empuja la agenda hacia la automatización.
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Los profundos cambios impuestos por la IA
En este contexto, el paso de asistentes a agentes autónomos no es solo una evolución tecnológica, sino un cambio profundo en la lógica de decisión dentro de las organizaciones.
De acuerdo con el Índice de Preparación Global de IA de Salesforce, se espera que la adopción de agentes de IA, trabajando mano a mano con los empleados humanos, aumente un 327% en los próximos dos años, lo que se traducirá en una ganancia de productividad del 30%.
¿Qué es lo que dice Joan Cwaik, autor de “El Algoritmo”?
“Cuando la IA asiste, vos decidís. Cuando la IA actúa, vos validás. Y ahí hay un salto enorme que la mayoría de las empresas subestima”, señaló 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.
Según explicó, este cambio introduce un riesgo silencioso: “Cuanto más acertada es la máquina, menos la cuestionás, y cuanto menos la cuestionás, más poder le das sin darte cuenta”.
Estado de situación: madurez frente a la “deuda técnica”
La adopción de agentes de IA en el ámbito local ya es un hecho, aunque se encuentra más cerca de "primeros despliegues con foco" que de una implantación masiva estructural.
En línea con este diagnóstico, Patricio Rouan, consultor en inteligencia artificial aplicada, señala que la mayoría de las empresas locales aún se encuentran en una etapa incipiente o intermedia.
El diagnóstico de Patricio Rouan, consultor en Inteligencia Artificial (IA) aplicada
“Hay bastante interés y pruebas, pero todavía pocas organizaciones lograron llevar agentes de IA a procesos realmente integrados y sostenidos en operación. En general, se está pasando de experimentar a empezar a buscar impacto concreto en productividad, soporte y tareas internas”, explicó el experto.
Entre los principales obstáculos, menciona la falta de claridad en los casos de uso con retorno real, la dificultad para integrar la IA con procesos y sistemas existentes, y los desafíos vinculados a la adopción cultural y a la calidad de los datos.
“Muchas veces el piloto funciona, pero no escala porque no está acompañado de un rediseño de procesos, de responsables claros y de una implementación pensada para el día a día”, agregó.
¿Cuál es el escenario en el actual mercado local?
Este escenario no es exclusivo del mercado local. Distintos estudios coinciden en que, a nivel global, la adopción de la inteligencia artificial avanza de forma sostenida, pero con dificultades para escalar desde pruebas piloto a implementaciones estructurales.
El benchmark global: según el análisis de la firma PwC, el 79% de las empresas estadounidenses ya ha incorporado IA en sus procesos, marcando el ritmo para los “fast-followers” de otras regiones, aunque solo una minoría logró integrarla de forma transversal en sus operaciones.
La situación en América Latina sobre la IA
El contexto regional: El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025, elaborado por CEPAL, destaca que Argentina mantiene un ecosistema activo, pero enfrenta desafíos críticos en infraestructura y gobernanza de datos para escalar implementaciones.
La realidad local: un dato revelador de la “Encuesta Nacional sobre Adopción de IA (2025)” de la Universidad Di Tella indica que solo el 28,5% de las empresas operaba con un CRM maduro en 2025. Esta fragmentación de datos y la persistencia de sistemas legacy dificultan la autonomía real de la IA.
Sectores que lideran la radiografía local
“La adopción real ya existe, pero todavía está más cerca de ‘primeros despliegues con foco’ que de una implantación masiva. En España y Europa, la IA ya entró en la empresa, pero los agentes autónomos aún están en fase de maduración y paso de piloto a producción”, explicó Martin Luro, Founder & CEO de ACQUA IT, compañía especializada en integración de sistemas y soluciones de inteligencia artificial.
Este proceso no ocurre en un vacío: muchas organizaciones todavía operan con sistemas heredados (plataformas antiguas que no fueron diseñadas para trabajar con inteligencia artificial), lo que complejiza su adopción a escala.
La adopción de la tecnología de agentes autónomos
Según el análisis de la firma, la adopción de la tecnología de agentes autónomos varía significativamente entre las verticales. En Argentina, los sectores con mayor tracción son aquellos que manejan altos volúmenes de datos y transacciones diarias, donde la automatización genera un impacto directo en la escala del negocio:
. Energía y servicios públicos: es uno de los sectores más desafiantes por sus infraestructuras críticas. Mediante arquitecturas integradas, se logró que los agentes resolvieran de forma autónoma hasta el 60% de las incidencias, optimizando la gestión de tickets y consultas frecuentes.
. Servicios financieros y fintech: lideran la inversión en customer service y marketing. El uso de IA generativa permitió resolver el 70% de las consultas automáticamente, con una reducción del 60% en los costes de soporte y una mejora del 40% en satisfacción del cliente.
. Retail y e-commerce: los agentes analizan el comportamiento de compra para generar recomendaciones personalizadas, lo que puede incrementar hasta en un 60% la frecuencia de compra.
. Información, comunicaciones y servicios profesionales: son los sectores que más empujan la adopción tecnológica en etapas tempranas.
Propósito de la integración: de generar contenido a ejecutar tareas
La demanda evolucionó de la simple generación de textos a la ejecución autónoma, en la que el agente puede razonar, planificar y actuar con una mínima intervención humana, según indicó el experto de ACQUA IT.
En la práctica, las áreas de negocio como Ventas, Customer Experience y RevOps son las que escalan más rápido debido a su impacto directo en los resultados.
Los principales usos incluyen:
. Ventas: calificación de prospectos y actualización de CRM, aumentando la conversión de leads hasta 1,8 veces.
. Atención (Service): clasificación de tickets y soporte 24/7, logrando un 66% de resolución autónoma.
. Marketing: personalización omnicanal y generación de contenido, con un incremento proyectado del 15% en el pipeline comercial.
. Procesos internos: automatización de workflows y conexión con ERP/Logística para mejorar la toma de decisiones en tiempo real.
El desafío técnico: “IA soberana” y conectividad
El mayor obstáculo para la adopción exitosa no es la IA en sí, sino la conectividad de los datos. Para que un agente sea eficaz, debe tener visibilidad completa de los inventarios, la facturación y la logística.
Alineado con la visión de Accenture, Luro comparte que, en la actualidad, se promueve el concepto de “IA soberana”, que sostiene que el conocimiento y los datos críticos deben permanecer bajo el control estratégico de la organización para garantizar la seguridad y la competitividad.
Técnicamente, esto se resuelve mediante la combinación de herramientas como MuleSoft (como motor de conectividad entre sistemas "duros" como SAP u Oracle) y Salesforce Agentforce, permitiendo que la IA actúe sobre información real y unificada.
El rol humano en la era agéntica: nuevos perfiles profesionales
A pesar de la creciente autonomía tecnológica, el factor humano sigue siendo indispensable en la era agéntica.
En este punto, el desafío no es solo operativo, sino también cultural. “Las empresas están comprando tecnología del siglo XXI con estructuras de toma de decisiones del siglo XX”, advierte Joan Cwaik.
En ese sentido, señala que la incorporación de agentes autónomos convive con procesos rígidos y con una falta de redefinición de responsabilidades: “Cuando un agente toma una decisión que sale mal, hoy no está claro quién se hace cargo”.
Los expertos señalan que las personas deben enfocarse en:
. Negociaciones y relaciones sensibles: gestión de cuentas estratégicas y excepciones complejas
. Gobernanza y supervisión: diseño de procesos, dirección estratégica y decisiones con riesgo regulatorio
. Nuevos roles: el mercado demanda perfiles híbridos como AI Product Owners, arquitectos de automatización y especialistas en gobierno del dato.
Perspectivas 2026-2028: hacia la consolidación estructural
Desde ACQUA IT proyectan que, en los próximos 2 a 3 años, se dará una transición desde pilotos aislados hacia adopciones estructurales, en las que los agentes de IA funcionarán como componentes integrados en los sistemas operativos del negocio, como CRM, ERP y plataformas de soporte.
En ese escenario, anticipan una fuerte consolidación de las plataformas y una mayor presión para demostrar un retorno concreto en productividad y ventas.
Claves para avanzar en la adopción de agentes de IA
Para aquellas organizaciones que aún no iniciaron este camino, los especialistas coinciden en que el principal riesgo es abordarlo desde la urgencia o la tendencia, sin una estrategia clara.
En este sentido, desde ACQUA IT recomiendan:
1-No empezar por la tecnología: identificar primero un proceso con un impacto medible y un caso de uso claro en ventas, servicio o marketing.
2-Ordenar los datos: la IA confiable requiere un gobierno de los datos desde el inicio; sin datos estructurados, no hay inteligencia aplicable.
3-Priorizar el diagnóstico: entender qué problema se quiere resolver antes de invertir en software evita la infrautilización de las herramientas.
4-Elegir un partner estratégico: diferenciar entre un implementador y un socio que comprenda los procesos de negocio y la complejidad de la integración.
En este escenario, el desafío ya no pasa por adoptar inteligencia artificial, sino por integrarla de forma efectiva en la operación y la toma de decisiones de las organizaciones.
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