Así es como termina el capitalismo: no con un estallido revolucionario, sino con un murmullo evolucionario. De la misma manera que desplazó al feudalismo de manera gradual, subrepticia, hasta que un día el grueso de las relaciones humanas estaban basadas en el mercado y el feudalismo fue eliminado, el capitalismo hoy está siendo derrocado por un nuevo modo económico: el tecno-feudalismo.
Éste es un gran postulado que surge inmediatamente después de muchos pronósticos prematuros de la muerte del capitalismo, especialmente desde la izquierda. Pero esta vez puede ser verdad.
Las claves han sido visibles desde hace un tiempo. Los precios de los bonos y de las acciones, que deberían estar moviéndose en direcciones marcadamente opuestas, han venido disparándose al unísono, con caídas ocasionales, pero siempre en paralelo. De la misma manera, el costo del capital (el retorno exigido para tener un título) debería estar cayendo con la volatilidad; por el contrario, ha venido aumentando en tanto los retornos futuros se vuelven más inciertos.
Quizá la señal más clara de que algo serio está en curso apareció el 12 de agosto del año pasado. Aquel día, supimos que, en los primeros siete meses de 2020, el ingreso nacional del Reino Unido había caído más del 20%, muy por encima inclusive de las predicciones más funestas. Unos minutos más tarde, la Bolsa de Londres saltó más del 2%. Nada comparable había ocurrido antes. Las finanzas se habían desacoplado completamente de la economía real.
Ahora bien, ¿estos acontecimientos sin precedentes en realidad significan que ya no vivimos bajo el capitalismo? Después de todo, el capitalismo ha sufrido transformaciones fundamentales antes. ¿No deberíamos simplemente prepararnos para su última encarnación? No, no lo creo. Lo que estamos experimentando no es simplemente otra metamorfosis del capitalismo. Se trata de algo más profundo y preocupante.
Es cierto, el capitalismo ha sufrido cambios extremos por lo menos en dos ocasiones desde fines del siglo XIX. Su primera transformación importante, de su aspecto competitivo al oligopolio, ocurrió con la segunda revolución industrial, cuando el electromagnetismo introdujo las grandes corporaciones conectadas en red y los megabancos necesarios para financiarlas. Ford, Edison y Krupp reemplazaron al panadero, al cervecero y al carnicero de Adam Smith como los principales impulsores de la historia. El consiguiente ciclo bullicioso de mega-deudas y mega-retornos finalmente condujo a la crisis de 1929, al Nuevo Trato y, después de la Segunda Guerra Mundial, al sistema Bretton Woods –que, con todas sus restricciones a las finanzas, ofreció un período raro de estabilidad.
El fin de Bretton Woods en 1971 dio lugar a la segunda transformación del capitalismo. Como el creciente déficit comercial de Estados Unidos se convirtió en el proveedor mundial de demanda agregada –succionando las exportaciones netas de Alemania, Japón y, más tarde, China-, Estados Unidos impulsó la fase de globalización más energética del capitalismo, con un flujo constante de ganancias alemanas, japonesas y, más tarde, chinas que regresaban a Wall Street para financiarlo todo.
Sin embargo, para desempeñar su rol, las autoridades de Wall Street exigieron la emancipación de todas las restricciones del Nuevo Trato y de Bretton Woods. Con desregulación, el capitalismo oligopólico se transformó en capitalismo financiarizado. De la misma manera que Ford, Edison y Krupp habían sustituido al panadero, al cervecero y al carnicero de Smith, los nuevos protagonistas del capitalismo eran Goldman Sachs, JP Morgan y Lehman Brothers.
Si bien estas transformaciones radicales tuvieron repercusiones trascendentes (la Gran Depresión, la Segunda Guerra Mundial, la Gran Recesión y el Largo Estancamiento post-2009), no alteraron la característica principal del capitalismo: un sistema impulsado por ganancias y rentas privadas obtenidas a través de algún mercado.
Es verdad, la transición del capitalismo smithiano al capitalismo oligopólico impulsó las ganancias desmesuradamente y permitió que los conglomerados utilizaran su gigantesco poder de mercado (es decir, su flamante libertad de la competencia) para obtener grandes rentas de los consumidores. Efectivamente, Wall Street obtuvo rentas de la sociedad mediante formas basadas en el mercado de robo a plena luz del día. De todos modos, tanto el capitalismo oligopólico como financiarizado fueron impulsados por ganancias privadas potenciadas por rentas obtenidas a través de algún mercado –uno acaparado, digamos, por General Electric o Coca-Cola, o encarnado por Goldman Sachs.
Luego, después de 2008, todo cambió. Desde que los bancos centrales del G7 se unieron en abril de 2009 para utilizar su capacidad de imprimir dinero para reflotar las finanzas globales, apareció una discontinuidad profunda. Hoy, la economía global está alimentada por la generación constante de dinero de los bancos centrales, no por ganancias privadas. Mientras tanto, la obtención de valor ha virado cada vez más de los mercados a las plataformas digitales, como Facebook y Amazon, que ya no operan como empresas oligopólicas, sino como feudos o fundos privados.
Que los balances de los bancos centrales, no las ganancias, alimenten el sistema económico explica lo que sucedió el 12 de agosto de 2020. Después de oír las malas noticias, los financistas pensaron: “¡Maravilloso! El Banco de Inglaterra, en estado de pánico, imprimirá aún más libras y las encauzará hacia nosotros. ¡Hora de comprar acciones!” En todo Occidente, los bancos centrales imprimen el dinero que los financistas les prestan a las corporaciones, que luego lo utilizan para recomprar sus acciones (cuyos precios se han desacoplado de las ganancias). Mientras tanto, las plataformas digitales han reemplazado a los mercados como el lugar de la obtención de riqueza privada. Por primera vez en la historia, casi todos producen gratuitamente el stock de capital de las grandes corporaciones. Eso es lo que significa subir contenido a Facebook o desplazarse con una conexión a Google Maps.
Por supuesto, no es que los sectores capitalistas tradicionales hayan desaparecido. A comienzos del siglo XIX, muchas relaciones feudales se mantuvieron intactas, pero las relaciones capitalistas habían empezado a dominar. Hoy, las relaciones capitalistas se mantienen intactas, pero las relaciones tecno-feudales han comenzado a superarlas.
Si estoy en lo cierto, cada programa de estímulo será demasiado grande y demasiado pequeño a la vez. Ninguna tasa de interés alguna vez será consistente con el pleno empleo sin precipitar quiebras corporativas secuenciales. Y la política basada en la clase en la que los partidos que favorecen el capital compiten contra partidos más cercanos a los trabajadores se terminó.
Pero si bien el capitalismo puede terminar con un murmullo, el estallido puede venir inmediatamente después. Si los que están en el extremo receptor de la explotación tecno-feudal y de la desigualdad abrumadora encuentran una voz colectiva, probablemente sea muy estridente.
1. IA y el sueño de la industria del software argentina
Un alto ejecutivo de Facebook pidió a sus trabajadores que “no utilicen la IA solo por el hecho de utilizarla”; Uber limitó el uso de tokens de sus trabajadores a 1.500 USD mensuales, después de descubrir en abril que ya se habían gastado todo el presupuesto asignado de la compañía a IA de 2026. Estas y otras noticias similares han estado rebotando por los diferentes rincones del mundo tecnológico por meses, pero ahora, amplificado por varios medios internacionales, podemos decir que es oficial: la IA se ha revelado como cara, carísima. Es extraño, porque esperábamos muchas cosas (buenas y malas) de la IA, excepto esto.
Para la industria de software y servicios informáticos de Argentina, una de las ramas industriales que mayor uso hace de herramientas de IA en el país, la noticia no hace más que desnudar el principal rasgo estructural del sector: su dependencia.
Durante dos décadas -antes de Vaca Muerta, la minería y el litio-, la economía del conocimiento era una de las grandes promesas de la economía argentina. Se creaban nuevas empresas, crecía el empleo, los salarios y las exportaciones. Una industria que se caracterizaba tanto por su dinamismo en los negocios, como por su base tecnológica. La historia tenía, además, todos los ingredientes de una épica moderna; desde Sadosky fundando una nueva disciplina científica en el país, hasta los miles de jóvenes decididos a estudiar informática con la promesa de ascenso social. La ley de software completaba el panorama, dando un marco institucional que fomentaba a las empresas tecnológicas por su contribución a la transformación productiva del país. Pero esa historia tenía sus límites.
Desde la salida de la pandemia, el sector fue perdiendo dinamismo. Esto se refleja en menor crecimiento, estancamiento de las exportaciones, y, la novedad: despidos masivos. El chivo expiatorio ha sido la IA, pero también se conoce que el deterioro del mercado interno y de la demanda estatal han hecho su parte. La unificación y apreciación cambiaria también afectó al negocio exportador, especialmente para el segmento del empresariado local acostumbrado a cobrar en dólares y pagar en pesos. Sin dudas, el verdadero talón de Aquiles del sector ha sido su especialización en la colocación de programadores, bajo una lógica extractiva, sin el desarrollo de productos tecnológicos propios o servicios sofisticados.
Nuestra hipótesis es que la inteligencia artificial generativa no inventó la crisis, pero sí modificó las reglas del juego. Si durante años Argentina se especializó en ofrecer programadores y ahora ya no son el factor escaso, ¿cuál va a ser nuestra fuente de competitividad? Y si además la industria es crecientemente dependiente de herramientas de IA que se pagan en dólares, la promesa de aportar divisas a la economía con un sector intensivo en conocimiento se hace cada vez más utópica.
2. La IA redefine las condiciones de escasez
Hasta hace muy poco, el principal problema de una empresa de software era conseguir buenos programadores. Formarlos llevaba años, retenerlos era caro. Esa escasez explicaba buena parte de la renta del sector. La inteligencia artificial modifica esa ecuación. Los grandes modelos de lenguaje encontraron uno de sus primeros campos de aplicación en el desarrollo de software. Herramientas como Copilot, Claude o Codex de ChatGPT ya forman parte de la rutina cotidiana de millones de desarrolladores en todo el mundo. Pero los modelos de lenguaje, antes que reemplazar a los programadores, trabajan con ellos. Un programador asistido por IA puede escribir código más rápido, automatizar tareas repetitivas, encontrar errores con mayor facilidad y aprender nuevas tecnologías en menos tiempo. En promedio, se necesitarán menos horas de programación para resolver los mismos problemas o, alternativamente, los mismos equipos podrán desarrollar más y mejores soluciones.
Los programadores, entonces, no dejaron de ser necesarios, pero ya no son el eslabón sensible de la cadena. En cambio, lo que empezó a manifestar su escasez es el servicio que ofrecen las grandes plataformas de inteligencia artificial. Los costos crecientes de la IA tienen fundamentos tecnológicos, económicos, ambientales y geopolíticos. Desarrollar un modelo de frontera exige inversiones gigantescas en investigación y desarrollo, entrenamiento e infraestructura. Pero, además, también tiene grandes costos la inferencia: cada vez que un usuario realiza una consulta, el modelo debe volver a ponerse en funcionamiento consumiendo energía y recursos. Esto marca una diferencia fundamental con software tradicional —donde desarrollar el producto es costoso pero distribuir una copia adicional cuesta prácticamente cero—.
Las gigantes tecnológicas y las nuevas empresas de IA (como Anthropic) todavía enfrentan enormes dificultades para monetizar plenamente sus modelos. En muchos casos continúan subsidiando el acceso para acelerar su adopción y ganar participación de mercado, una estrategia que difícilmente pueda sostenerse por mucho tiempo. Todo indica que, a medida que esos subsidios disminuyan, el acceso a los modelos de mayor capacidad tenderá a encarecerse.
La explicación es sencilla. Detrás de cada respuesta generada por un modelo de lenguaje hay centros de datos masivos que consumen cantidades extraordinarias de energía y agua, para la refrigeración. La electricidad (y en particular su costo), pasa a ser una variable crítica del negocio de la IA, a tal punto que las gigantes tecnológicas prevén infraestructuras eléctricas dedicadas especialmente a abastecer a estos centros, al tiempo que evalúan la localización de centros en función del acceso a estos recursos junto con la infraestructura de comunicaciones.
En este contexto, el cuello de botella ya no es el talento humano, sino la capacidad de cómputo, la disponibilidad energética y la infraestructura necesaria para sostener esos servicios a escala global, desde los modelos hasta los propios datos utilizados para el entrenamiento e inferencia. La inteligencia artificial no eliminó la escasez. Simplemente la trasladó. Y cuando cambia aquello que es escaso, también cambia quién está en condiciones de capturar la renta.
3. Tokenmaxxing
Si la inteligencia artificial vuelve más productivos a los programadores, parecería lógico pensar que las empresas de software simplemente ganarán más dinero al incorporarla. Bajo esta idea muchas empresas impulsaron el uso irrestricto de estas herramientas. En parte por entusiasmo tecnológico y en parte por miedo a quedarse atrás frente a la competencia.
La consigna fue simple: usar toda la IA posible. Al punto que muchas empresas empezaron a incluir como indicador de desempeño y proxy de productividad de los equipos el uso de tokens. Pero los costos y la factura de la IA empezó a inflarse rápidamente sin un correlato claro por el lado de los resultados. En primer lugar, porque los trabajadores empezaron a maximizar el uso de tokens más allá de lo necesario. En segundo lugar, una mayor productividad no garantiza mayores ingresos. Que un desarrollador pueda escribir código más rápido no implica que aparezcan automáticamente más clientes o que las empresas puedan vender soluciones más caras. Como ocurre en cualquier mercado, la oferta no crea por sí sola su propia demanda. Y por último, esa mayor productividad del trabajo depende del acceso a un insumo cuya provisión está altamente concentrada y sus costos se revelan crecientes con el uso.
Ese es el cambio verdaderamente importante. Durante décadas, el principal costo de una empresa de software eran los salarios de sus trabajadores (representaba alrededor del 70% de sus costos totales). Hoy una parte creciente de ese costo empieza a orientarse al pago de servicios digitales, incluyendo servicios de la nube e inteligencia artificial. Lo que antes remuneraba casi exclusivamente trabajo altamente calificado realizado en la Argentina comienza, cada vez más, a compartirse con quienes controlan los modelos, la infraestructura de cómputo y las plataformas digitales.
En otras palabras, la inteligencia artificial no sólo reorganiza el trabajo dentro de las empresas de software. También reorganiza la geografía de la captura de renta.
4. Cuando la renta cruza la frontera
Estos cambios tienen implicancias especialmente profundas para países como la Argentina.
Durante las últimas dos décadas, una de las principales virtudes de la industria del software fue generar divisas. El conocimiento producido por miles de programadores se transformaba en ingresos que financiaban salarios, inversiones y nuevos proyectos dentro del país.
La inteligencia artificial empieza a alterar esa dinámica. Cada licencia corporativa, cada suscripción, cada consulta realizada mediante una API representa un pago hacia empresas que desarrollan y controlan los modelos fundacionales. Lo que antes era, principalmente, una masa salarial pagada en Argentina empieza a transformarse en pagos recurrentes por servicios digitales importados.
Hasta hace pocos años, la mayor parte del valor generado en el sector se distribuía entre salarios y ganancias de las empresas locales de software. Hoy una fracción creciente comienza a concentrarse en las empresas que controlan los modelos, los centros de datos, los chips y las plataformas tecnológicas.
Eso no significa que la industria argentina deje de exportar. Significa que necesita importar cada vez más para seguir siendo competitiva. Y esas importaciones pasan a formar parte de su estructura permanente de costos.
Todavía no existen estadísticas oficiales que permitan medir con precisión cuánto están gastando las empresas de software argentinas en inteligencia artificial. Sin embargo, estimaciones construidas a partir de consultas a especialistas y empresas del sector sugieren que el uso intensivo de modelos de frontera puede representar entre 100 y 500 dólares mensuales por desarrollador.
Si se toma un gasto de 500 dólares mensuales y se lo aplica a los aproximadamente 158.000 trabajadores del sector de software y servicios informáticos, la cuenta anual se acerca a los 1.000 millones de dólares.
No es una predicción. Es un orden de magnitud, que alcanza para poner en perspectiva el cambio que está ocurriendo. Una industria que durante años fue presentada como una fuente privilegiada de generación de divisas comienza, al mismo tiempo, a demandar crecientes cantidades de dólares para funcionar. Y ese puede ser el comienzo de una nueva forma de dependencia tecnológica.
5. Los números de una transformación
La hipótesis que venimos planteando todavía es difícil de medir con precisión. Sin embargo, la balanza de pagos ya empieza a mostrar señales compatibles con esa transformación.
Durante años, la Argentina construyó una industria capaz de exportar conocimiento y generar divisas. Pero, al mismo tiempo que crecieron las exportaciones de software y servicios informáticos, comenzaron a expandirse también las importaciones de servicios digitales indispensables para sostener esa misma actividad.
Los datos muestran una aceleración llamativa. En 2024, las importaciones del rubro «servicios informáticos» alcanzaron los 2.086 millones de dólares. En 2025 ascendieron a 2.551 millones. Durante el primer trimestre de 2026 ya sumaban 777 millones de dólares, un 24% más que en igual período del año anterior. De mantenerse esa tendencia, el año cerraría con importaciones cercanas a los 3.000 millones de dólares, un máximo histórico. Para ponerlo en perspectiva, se estima que las exportaciones de litio serán 2.500 millones este año. Es decir, la extracción de litio récord, no alcanzará para pagar los servicios digitales.
Ese crecimiento no puede atribuirse exclusivamente a la inteligencia artificial. En este rubro también se registran pagos por servicios en la nube, plataformas digitales, videojuegos, publicidad en buscadores o streaming. Pero, justamente ahí reside el punto. La IA no crea una dependencia completamente nueva: profundiza una dinámica en la que la provisión de servicios digitales estratégicos se concentra cada vez más en un reducido número de empresas globales.
Mientras tanto, las exportaciones argentinas de software y servicios informáticos se ubican en torno a los 2.500 millones de dólares anuales. Dicho de otro modo, una proporción creciente de los dólares que el propio sector genera comienza a regresar al exterior para pagar los insumos digitales que necesita para seguir siendo competitivo.
Ingresos, egresos y saldo por el rubro de servicios informáticos en la cuenta de servicios de la balanza de pagos de Argentina (millones de dólares). Fuente: INDEC, Cuentas Internacionales y Balanza de Pagos.
Todavía es prematuro afirmar que estamos frente a un cambio estructural. Pero por primera vez desde la consolidación de la industria del software en el país aparece una pregunta incómoda. ¿Qué ocurre cuando uno de los principales sectores generadores de divisas empieza, al mismo tiempo, a transformarse en un demandante creciente de dólares?
6. La IA hace más fácil lo fácil y más difícil lo difícil
Durante años, la industria del software argentina creció vendiendo capacidad para escribir código. Ese modelo permitió crear empleo de calidad, formar decenas de miles de trabajadores altamente calificados y construir uno de los sectores más dinámicos de la economía. Pero también dejó una deuda pendiente: desarrollar empresas capaces de crear productos propios y resolver algunos de los problemas tecnológicos más complejos de la industria, el Estado y el pueblo.
Durante esos años hubo una enorme inversión en formar programadores. Crecieron las carreras universitarias, aparecieron tecnicaturas, cursos intensivos y programas de capacitación impulsados tanto por el Estado como por las propias empresas. Miles de jóvenes eligieron estudiar informática porque encontraron allí una oportunidad de movilidad social.
Lo que nunca conseguimos con la misma intensidad fue construir una demanda capaz de desafiarlos. La mayor parte de las empresas terminó desarrollando soluciones definidas por clientes externos o participando en proyectos donde las decisiones estratégicas, los productos y los mercados se encontraban fuera del país. Hubo excepciones importantes, pero no alcanzaron para convertir ese aprendizaje en una plataforma sostenida de innovación.
La inteligencia artificial vuelve esa limitación mucho más evidente. Si escribir código deja de ser relativamente escaso, competir únicamente por la capacidad de programar será cada vez más difícil. La ventaja comenzará a desplazarse hacia quienes comprendan procesos productivos complejos, integren tecnologías, conozcan industrias específicas y sean capaces de diseñar soluciones originales para problemas que todavía no tienen respuesta.
Esto importa especialmente para un país como Argentina. Si nuestros desarrolladores participan únicamente de la programación de soluciones concebidas en otro lado, la IA tenderá a reducir el valor relativo de aquello que ofrecemos. Si, en cambio, participan del diseño de productos, de la resolución de problemas complejos y de la construcción de conocimiento específico, la inteligencia artificial puede transformarse en una herramienta que multiplique esas capacidades en lugar de sustituirlas.
Sin embargo, ese recorrido hoy aparece amenazado. Muchas empresas comenzaron a reducir la contratación de perfiles junior precisamente porque los desarrolladores con mayor experiencia pueden apoyarse en herramientas de IA para realizar tareas que antes delegaban. Al mismo tiempo, el deterioro de los salarios universitarios dificulta la formación de las próximas generaciones de profesionales.
El riesgo no es solamente perder empleo hoy. El riesgo es interrumpir la principal escalera de aprendizaje de la industria. La inteligencia artificial hace más fácil lo fácil: automatiza buena parte de las tareas rutinarias con las que tradicionalmente se formaban los programadores. Pero, precisamente por eso, puede volver más difícil lo difícil: si desaparecen los espacios de aprendizaje, también se vuelve más difícil formar a los programadores junior de hoy, quienes dentro de diez años deberán diseñar las soluciones que la IA todavía no puede imaginar. En otras palabras, si desaparecen los primeros escalones, tarde o temprano también desaparecerán los últimos.
7. ¿Qué estamos promoviendo?
Desde 2004 Argentina apostó por el sector de software. La Ley de Software promovió generosamente un sector basado en una tecnología clave. Había buenas razones para hacerlo. La industria creaba empleo calificado, diversificaba la estructura productiva, exportaba servicios y generaba divisas. Además, los beneficios estaban condicionados a invertir en capacitación, investigación y desarrollo, certificaciones de calidad y apertura de nuevos mercados. No era un subsidio sin condiciones, sino una política industrial orientada a construir capacidades tecnológicas.
Luego de una década, el sector había multiplicado sus empresas y el número de trabajadores. Pero flexibilizaciones inexplicables de las reglas del Régimen de Promoción y fundamentalmente una especialización en la venta de servicios de desarrollo al exterior llevaron a la concentración de los beneficios en grandes empresas y al divorcio del sector de las principales necesidades tecnológicas del país.
El advenimiento de los grandes modelos de lenguajes hace necesario revisar estos regímenes promocionales. Si una parte creciente del conocimiento producido localmente depende de infraestructura, modelos de lenguaje y plataformas controladas desde el exterior, también cambian los efectos esperados de esas políticas. Los beneficios fiscales siguen financiándose con recursos públicos argentinos, pero una parte creciente del aprendizaje, de la innovación y del excedente económico termina desplazándose hacia las empresas que controlan esos activos estratégicos.
Eso no significa que haya que abandonar la promoción del sector. Significa que hay que preguntarse qué capacidades queremos promover. ¿Tiene sentido seguir incentivando principalmente la exportación de horas de programación? ¿O conviene orientar esos instrumentos hacia el desarrollo de productos propios, aplicaciones de IA para sectores estratégicos, modelos abiertos, infraestructura nacional de cómputo y soluciones tecnológicas vinculadas con los problemas productivos, sociales y ambientales del país?
La discusión ya no debería limitarse a cómo hacer crecer la industria del software. La pregunta es qué papel queremos que esa industria desempeñe en una estrategia de desarrollo. Porque el desarrollo no consiste solamente en incorporar nuevas tecnologías. Consiste, sobre todo, en construir la capacidad de decidir qué tecnologías desarrollar, para resolver qué problemas y bajo qué prioridades. En la periferia, esa capacidad de decisión es, quizás, la forma más importante de autonomía.
8. El riesgo de confundir centros de datos con desarrollo
En este contexto aparece una nueva promesa. Si la inteligencia artificial necesita enormes cantidades de energía y capacidad de procesamiento, ¿por qué no convertir a la Argentina en un gran proveedor de infraestructura para esa economía?
En ese punto cobra importancia el debate alrededor del RIGI (Régimen de Incentivo a las Grandes Inversiones) y más recientemente con la propuesta de un «Super RIGI» orientado a centros de datos para inteligencia artificial. Tal régimen, vigente desde 2024, otorga condiciones extraordinarias a inversiones en actividades fundamentalmente extractivas, incluyendo beneficios fiscales, estabilidad fiscal y cambiaria por 30 años, la no liquidación de las divisas por exportaciones en el país, y la cesión de soberanía en materia de resolución de controversias. Lo hace sin establecer exigencias significativas de desarrollo de proveedores locales, investigación y desarrollo, transferencia tecnológica o agregado de valor en el país. Hasta el momento, los principales proyectos aprobados corresponden a energía, petróleo y gas, litio y minería metalífera. ¿Por qué? Porque el mundo demanda de forma voraz todos estos recursos.
En el caso de la inteligencia artificial, el razonamiento es similar. Los centros de datos buscan, sobre todo, energía abundante y barata, buena conectividad digital y estabilidad regulatoria. Argentina reúne varias de esas condiciones: Vaca Muerta, recursos eólicos y solares de clase mundial y una extensa red federal de fibra óptica. No sería extraño que grandes inversiones llegaran al país por esos motivos.
Si los centros de datos llegan por estas razones, Argentina habrá cambiado de lugar dentro de la cadena tecnológica, pero no su lugar periférico en la economía mundial. Los servidores estarán aquí. El conocimiento seguirá desarrollándose en otro lado. El riesgo es reproducir, en versión digital, un patrón conocido: aportar energía, recursos naturales e infraestructura mientras las decisiones tecnológicas, la investigación, la propiedad intelectual y el aprendizaje permanecen concentrados en los países que controlan las plataformas.
No tiene por qué ser así. Brasil, por ejemplo, también busca atraer inversiones vinculadas a la inteligencia artificial, pero procura hacerlo incorporando exigencias de investigación y desarrollo, contratación local, desarrollo de proveedores e infraestructura de cómputo disponible para el sistema científico y tecnológico nacional. La diferencia no está en atraer inversiones, sino en utilizarlas para fortalecer capacidades propias.
Para una economía periférica, el desafío no consiste únicamente en participar de la nueva economía digital. Consiste en hacerlo reduciendo los márgenes de dependencia y ampliando la capacidad local para decidir qué tecnologías desarrollar, para resolver qué problemas y en beneficio de quién.
9. Una ventana que todavía está abierta
Nada de esto significa que el futuro ya esté escrito. La competencia tecnológica entre Estados Unidos y China está modificando rápidamente el mercado mundial de la inteligencia artificial. Si los modelos desarrollados por empresas chinas continúan acercándose al desempeño de los modelos estadounidenses con costos significativamente menores, la estructura de precios de los servicios de IA podría cambiar de manera importante durante los próximos años.
La disputa por el liderazgo tecnológico también puede transformarse en una disputa por reducir el costo de acceso a estas herramientas. China también busca orientar un modelo de regulación global de la IA, mientras que su apuesta por las energías limpias y la electrificación dan sustento material a sus menores costos comparados. En este contexto, cambiar los modelos de las gigantes tecnológicas por modelos chinos más baratos, puede ser una forma de reducir la dependencia tecnológica.
Por otra parte, la rápida expansión de modelos abiertos permite imaginar otra estrategia complementaria para la industria local. No todas las aplicaciones requieren utilizar permanentemente los modelos de frontera más costosos. En muchos casos es posible desplegar modelos abiertos en infraestructura local, ajustarlos para resolver problemas específicos e integrarlos a procesos productivos concretos. Las ventajas en el uso de la IA depende no sólo de la tecnología, sino también de cómo las organizaciones repiensan el trabajo, las capacidades humanas y el desempeño.
Estos caminos no eliminan la dependencia tecnológica, pero sí la pueden reducir, así como minimizar la factura de la IA que pagarán las empresas. Pero lo que es más importante, abre oportunidades para desarrollar empresas especializadas en integración de inteligencia artificial, fortalecer capacidades nacionales de cómputo y generar conocimiento aplicable a los problemas propios de la producción, la salud, la educación, la energía o la administración pública.
La infraestructura pública de ARSAT, incluida su Red Federal de Fibra Óptica y su Centro de Datos, constituye un activo estratégico para un modelo de desarrollo autónomo. Aunque, bajo la lógica extractivista actual, también pueden ser espacios para subsidiar la acumulación privada con insignificantes beneficios sociales. Por eso es fundamental diseñar las políticas tecnológicas, de ciencia, de infraestructura digital y de capacitación. Es imprescindible que un nuevo modelo de política industrial reemplace al viejo régimen de economía del conocimiento, que ya no responde a la resolución de problemas estratégicos del país.
En definitiva, la inteligencia artificial no obliga a elegir entre importar tecnología o resignarse al atraso. La verdadera discusión consiste en decidir si queremos limitarnos a consumir una tecnología diseñada por otros o construir las capacidades necesarias para adaptarla, mejorarla y ponerla al servicio de una estrategia de desarrollo soberano.
Hoy parece imposible imaginar un kiosco sin una botella de Coca-Cola. Sin embargo, hubo un período en el que la bebida más famosa del mundo prácticamente dejó de producirse en el país. Detrás de aquella historia hubo una combinación de guerra mundial, restricciones al comercio internacional, industrialización y cambios en el modelo económico argentino.
Por Redacción de NLI
Pocas marcas poseen un nivel de reconocimiento comparable al de Coca-Cola. Desde hace más de un siglo logró instalarse en casi todos los rincones del planeta y convertirse en uno de los mayores símbolos del consumo global. Precisamente por esa omnipresencia resulta difícil imaginar que hubo un momento en el que conseguir una botella en la Argentina se volvió una tarea casi imposible. No fue consecuencia de un boicot ni de una decisión comercial de la empresa. La explicación se encuentra en uno de los períodos más complejos del siglo XX, cuando la Segunda Guerra Mundial alteró las cadenas internacionales de abastecimiento y obligó a muchos países, entre ellos la Argentina, a replantear su relación con las importaciones y con el desarrollo industrial.
La guerra que cambió hasta el contenido de una botella
Cuando comenzó la Segunda Guerra Mundial en 1939, el comercio marítimo internacional sufrió una transformación sin precedentes. Los convoyes eran atacados, los barcos mercantes escaseaban y numerosos productos dejaron de circular con normalidad entre continentes. Aunque la Argentina permaneció neutral durante la mayor parte del conflicto, la economía local sintió rápidamente las consecuencias de un mercado mundial completamente alterado.
Uno de los problemas afectó directamente a la producción de bebidas gaseosas. Muchos de los insumos utilizados por la industria alimenticia provenían del exterior y comenzaron a llegar con enormes demoras o directamente dejaron de ingresar. Entre ellos se encontraba el concentrado utilizado para elaborar Coca-Cola, cuya producción dependía de una compleja red logística internacional controlada desde los Estados Unidos.
Las dificultades para importar ese componente redujeron drásticamente la capacidad de producción local. En distintas regiones del país la bebida desapareció durante largos períodos y fue reemplazada por marcas nacionales que comenzaron a ganar espacio aprovechando la escasez. Empresas argentinas incrementaron su presencia en el mercado ofreciendo alternativas elaboradas íntegramente con insumos locales, un fenómeno que coincidía con el proceso de industrialización por sustitución de importaciones que empezaba a consolidarse en el país.
La oportunidad que encontraron las industrias nacionales
La ausencia parcial de productos extranjeros no afectó únicamente a las gaseosas. También abrió oportunidades para cientos de pequeñas y medianas empresas que comenzaron a fabricar bienes que hasta entonces llegaban desde Europa o Estados Unidos. Electrodomésticos, textiles, medicamentos, alimentos procesados y una enorme variedad de artículos empezaron a producirse en territorio argentino para cubrir una demanda que ya no podía satisfacerse mediante importaciones.
En ese contexto, el mercado de las bebidas vivió una transformación notable. Numerosas marcas regionales crecieron gracias a esa coyuntura y algunas lograron consolidarse durante las décadas siguientes. La competencia obligó incluso a las multinacionales a revisar sus estrategias una vez finalizada la guerra, incrementando la producción local para reducir la dependencia de las importaciones.
El episodio demuestra hasta qué punto un conflicto internacional puede modificar aspectos aparentemente menores de la vida cotidiana. La falta de una simple botella en un almacén reflejaba, en realidad, profundas alteraciones del comercio mundial y del funcionamiento de toda la economía.
Mucho más que una gaseosa
Con el fin de la guerra y la normalización progresiva del comercio internacional, Coca-Cola recuperó rápidamente su presencia en la Argentina. La expansión del consumo masivo durante la segunda mitad del siglo XX terminó convirtiéndola en una de las marcas más difundidas del país. Sin embargo, aquel episodio quedó como una muestra de que incluso las compañías más poderosas pueden verse condicionadas por los grandes procesos históricos.
La historia también invita a una reflexión más amplia. Durante décadas, la Argentina debatió qué grado de dependencia debía tener respecto de las importaciones y qué sectores estratégicos convenía desarrollar localmente. La experiencia de la Segunda Guerra Mundial mostró que las crisis internacionales podían interrumpir el abastecimiento de productos considerados cotidianos y reforzó la idea de construir una industria capaz de responder a esas contingencias.
Hoy, cuando la globalización vuelve a mostrar signos de tensión por conflictos geopolíticos, guerras comerciales y problemas logísticos, aquella historia adquiere una actualidad inesperada. La desaparición temporal de una gaseosa puede parecer una anécdota menor, pero detrás de ella se esconden preguntas mucho más profundas sobre la producción, la soberanía económica y la capacidad de un país para sostener su abastecimiento cuando el mundo deja de funcionar con normalidad.
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