La Soñada es uno de los emprendimientos turísticos reginenses ligados al turismo rural, en el último tiempo varios emprendedores de la región decidieron apostar a revalorizar la chacra bajo otros conceptos. La fruticultura, vedette histórica de la región se ahoga frente al avance del fracking y al agobio de los grandes productores, los pequeños, sofocados, dan lugar mayormente a los emprendimientos inmobiliarios. El concepto de turismo rural engobla lo económico y la tradición, no será fruta pero sigue oliendo a chacra.
La Soñada se encuentra muy cerca del casco urbano, a pocos metros de la “Curva del chancho”. Si, este dato quizás solo sirva para los locales y para los foráneos que nos lean mejor linkear el google map, pero si pensamos en algún viajero perdido en la ciudad es una referencia que puede usar para preguntar a cualquier reginense y es sumamente probable que sepa de qué ubicación le están hablando. También la llegada desde la Ruta Nacional 22 es sencilla.
El turismo rural es un tipo de actividad turística en el que la experiencia del visitante está relacionada con un amplio espectro de productos vinculados por lo general con las actividades de naturaleza. En La Soñada te encontrás con animales de granja, como vacas, ovejas, gallinas, pavos, variedades de patos y faisanes, un burro, una llama y ganzos, entre otros. A la gran mayoría de estos animales, vas a poder tocarlos y darles de comer en la mano. Prácticamente en la visita y en la guía de su dueño Hernán Nicosia, los animales divagan entre las piernas de los visitantes casi como ignorando su presencia.
La vieja chacra que ya había dejado de lado la fruticultura mutó a Granja y se convirtió en un atractivo turístico en nuestra ciudad, una ciudad cargada de espacios al aire libre para explotar el turismo rural y sus ramificaciones como en este caso, el agroturismo.
Dentro del turismo rural encontramos entre otras ramificaciones al Agroturismo. De carácter agrícola y ganadero de lo rural, ligado a lo local. El agroturismo es la modalidad de turismo rural más aceptada y generalizada, y la que cuenta con mayor tradición, suelen ser espacios atendidos y trabajados por los propios dueños, tal es el caso de La Soñada. La chacra donde está ubicada La Soñada fue de Augusto Collodet, abuelo materno de Hernán, luego de su madre Esther con quien lleva adelante el proyecto y ahora del propio Hernán que en conjunto, también, con su compañera Karen Roquelme; son los 3 encargados de que La Soñada sea lo que es hoy. Un espacio donde podés encontrar animales de granja para verlos de cerca, tocarlos y hasta darle de comer con la mano; pasar una tarde amena y terminar degustando una merienda con toda comida casera.
Para Hernán, la granja es: “un lugar donde encuentro todo lo que necesito, mi hogar, mi lugar para disfrutar, teniendo paz. Donde puedo desarrollar una actividad económica y relacionarme con amigos y mucha gente a la cual puedo transmitirle mi visión de los animales y la naturaleza. Un lugar donde intento transmitir todo esto a quienes nos visitan”.
En nuestra visita a La Soñada el primer mensaje que dejó Hernán una vez reunido el grupo antes de hacer el recorrido, consejo que sirve para los próximos visitantes es hacer el recorrido de manera conjunta y no dispersarse para poder escuchar info de todos los animales, después hay más tiempo para recorrer la granja de manera autónoma. El otro consejo, y este lo doy yo, no llegues tarde, tu demora hace esperar a todos los demás. Hernán intenta aguardar a todos para comenzar pero a veces eso le complica la logística. Se respetuoso con los animales y tratalos con respeto.
También La Soñada cuenta con una huerta en la que, dependiendo de la estación del año, te vas a encontrar con distintas frutas y verduras, como berenjenas, zapallos, frambuesas, frutillas, tomates, melones, ciruelas, manzanas, peras, etc. Durante el recorrido podés caminar la huerta y consumir distintas frutas extraídas directamente de las plantas.
Como mencionaba anteriormente, el proyecto lo llevan a cabo entre 3 personas; Hernán, Karen y Esther. Madre, hijo y nuera.“Cada uno tiene un rol en las actividades pero a veces se mezclan”, explica Hernán. Karen cocina para las meriendas, y como cocina!! Panes y dulces caseros, tortas y muffins, entre otras cosas, todas deliciosas. Esther hace los laburos de jardinería, mantiene el parque impecable y Hernán por supuesto, se encarga de los animales. Algunos de los animales los tiene hace más de 20 años.
Su pasión por ellos se remonta a su infancia, desde los 7 años que sabe que lo que hace hoy, es lo que siempre quiso. ¿Será por eso que se llama La Soñada?, “Lo soñamos tanto que por esto le pusimos a la granja ese nombre, hace muchos años que la idea de compartir nuestro lugar con la gente estaba, pero había que buscarle una forma”, afirma Nicosia.
Tan grande era y es su compromiso con los animales que cuando terminó la primaria decidió no comenzar la secundaria e instalarse en la chacra, “Cuando terminé mis estudios primarios decidí no comenzar el secundario, tenía claro que mi vida era en la chacra rodeado de animales, sueño que tenía desde los 7 años y que nunca abandoné mucho me insistieron, amigos y familiares para que continuara el colegio pero el no, era rotundo”.
En el año 2015 decidió comenzar el secundario en la vecina localidad de Chichinales, y luego de 4 años lo terminó y siendo abanderado, tuve el placer de ser su profe en el cem142 y puedo afirmar que el compromiso, el respeto y la responsabilidad que tiene para con sus animales, lo tiene también en su vida cotidiana. Hernán es de esas personas a las que querés que le vaya bien!
Hernán Nicosia
Hernán cuenta que la idea era abrir La Soñada a fines de 2021, cuando estuvieran dadas las condiciones básicas y necesarias y recuerda “un día recibimos la llamada de gente de Turismo Villa Regina para conocer el lugar y nos dieron el empujón que necesitábamos (con publicidad) para confiar en lo nuestro, comenzamos a recibir visitas y vimos que la granja le gustó a la gente”, la chacra ya no contaba con la plantación de frutales hace rato ya que se había ido erradicando para la siembra de alfalfa.
Hacia el futuro se planea mejorar lo que se encuentra en este momento y poder sumar más actividades (que hay muchas dice Hernán) para que el visitante pueda disfrutar cada momento, como por ejemplo entretenimientos para grandes y chicos, lugares más cómodos y porque no un salón de eventos o alojamiento.
No es un dato menor que en La Soñada se intenta producir la mayor cantidad del alimento que consumen los animales, como por ejemplo el pasto enfardado o fresco que consumen, “también recibimos de algunas panaderías el pan que ellos no utilizan o productos con los cuales podemos alimentar algunos animales como también de verdulerías que nos guardan verduras, le buscamos la vuelta”, explica Hernán y agrega: “Todo lo que logramos muuuuy lentamente, porque hay trabajo de más de 20 años en lo que es hoy La Soñada, lo hicimos todo a pulmón. La ayuda que recibimos fue de amigos muy cercanos, de esos que están en las buenas y en las malas y siempre te ayudan en lo que emprendas. Si tenían que ayudar a armar algún corral o gallinero se ponían a soldar, pintar, atar, lo que sea. Siempre que vienen de visita, se arremangan y nos ayudan en lo que estemos haciendo, y eso sinceramente no tiene precio”.
Este es el recomendado para el fin de semana. Un paseo al aire libre super divertido y sano para toda la familia, distinto, placentero, seguro y sin dañar al medioambiente. Comunicate al 2984-369164 y reservá tu lugar para la próxima visita.
APAN publicó en sus redes sociales un resumen de lo que sucedió en este primer mes del año y uno pocos días más de febrero en el refugio canino. Esta época del año es la más compleja y laboriosa, las altas temperaturas, las complejidades del abastecimiento de agua; hace que el cuidado de los perros…
En 1911, décadas antes de la ley de sufragio femenino, Julieta Lanteri consiguió votar en Buenos Aires gracias a una batalla judicial contra un sistema que había dado por sentado que las mujeres no eran ciudadanas.
Por Alcides Blanco para NLI
El 26 de noviembre de 1911, en el atrio de la parroquia San Juan Evangelista de La Boca, ocurrió algo que para la Argentina de aquel tiempo parecía sencillamente imposible: una mujer se presentó ante una mesa electoral y votó. No fue una escena preparada por el Estado ni una concesión de las autoridades. Fue el resultado de una pelea individual contra una estructura jurídica que había construido la ciudadanía en masculino y que, precisamente por no haber imaginado que una mujer pudiera reclamar sus derechos políticos, había dejado un pequeño resquicio legal. Esa mujer se llamaba Julieta Lanteri y su historia fue durante décadas mucho menos conocida de lo que merece.
Lanteri había nacido en Italia en 1873 y llegó a la Argentina siendo niña. En un país que todavía discutía qué lugar debían ocupar las mujeres en la vida pública, logró ingresar al Colegio Nacional de La Plata y posteriormente estudiar Medicina, una carrera prácticamente vedada para ellas. También obtuvo el título de farmacéutica. Su trayectoria profesional ya era, por sí misma, una ruptura con las convenciones de su época, pero Lanteri no estaba dispuesta a limitar su lucha al ámbito universitario. Entendía que la igualdad no podía existir mientras las mujeres fueran consideradas aptas para estudiar y trabajar, pero incapaces de intervenir en las decisiones políticas.
El día en que descubrió que la ley no decía que las mujeres no podían votar
La historia de su primer voto parece casi un argumento de película porque nació de una lectura minuciosa de una norma. En 1911, la Municipalidad de Buenos Aires convocó a los vecinos a actualizar sus datos para el padrón electoral destinado a las elecciones municipales. Los requisitos establecidos contemplaban edad, residencia, profesión o actividad económica y pago de impuestos, pero no establecían expresamente que el elector debiera ser hombre.
Lanteri entendió inmediatamente la importancia de aquella omisión. No se limitó a reclamar públicamente: recurrió a la Justicia y consiguió ser reconocida como ciudadana e incorporada al padrón. El 16 de julio de 1911 se convirtió en la primera mujer incorporada a un padrón electoral argentino y, meses después, pudo presentarse a votar.
El 26 de noviembre llegó a la mesa ubicada en la parroquia San Juan Evangelista. Los hombres que esperaban para votar observaron sorprendidos cómo aquella mujer se incorporaba a la fila. El presidente de mesa era el historiador Adolfo Saldías, quien recibió su voto. La escena quedó registrada en fotografías que hoy forman parte del patrimonio del Archivo General de la Nación: Lanteri, vestida de blanco y con sombrero, frente a una mesa electoral dominada por hombres.
La imagen tiene una fuerza extraordinaria precisamente porque no muestra una multitud de mujeres reclamando detrás de una bandera. Muestra a una sola mujer parada frente a una institución. Y eso alcanza para explicar la dimensión del desafío.
No hubo una revolución armada, ni una reforma constitucional, ni una multitud ocupando las calles. Hubo una ciudadana que leyó una norma y decidió preguntarse por qué un derecho que la ley no le prohibía expresamente debía serle negado.
La trampa del sistema: cuando cerraron el agujero
El triunfo duró poco. La reforma electoral de 1912, conocida como Ley Sáenz Peña, estableció el voto secreto y obligatorio para los ciudadanos argentinos varones y vinculó el padrón electoral con los registros militares. La nueva legislación cerró el camino que Lanteri había encontrado. El sistema había aprendido de su propia contradicción: si una mujer podía ser incorporada al padrón porque la norma no decía explícitamente que estaba excluida, entonces había que construir una exclusión más precisa.
Y Lanteri volvió a desafiarlo.
En lugar de aceptar que la puerta se había cerrado, buscó otra. Si las mujeres no podían votar, razonó, había que preguntarse si existía alguna norma que les prohibiera ser candidatas. En 1919 se presentó como candidata a diputada nacional por el Partido Feminista Nacional, convirtiéndose en una de las primeras mujeres en disputar formalmente un cargo electivo en la Argentina. Su plataforma no era simbólica: proponía derechos laborales, protección de la maternidad, igualdad civil, protección de los hijos y reformas sociales.
Aquello permite comprender que Lanteri no estaba interesada solamente en conseguir que las mujeres pudieran colocar una boleta dentro de una urna. Su proyecto era mucho más amplio: quería transformar a las mujeres de sujetos pasivos de las decisiones políticas en protagonistas de esas decisiones.
En 1910 había participado además de la organización del Primer Congreso Internacional Femenino realizado en Buenos Aires y desarrolló una intensa actividad en defensa de los derechos civiles y políticos. Su militancia incluía cuestiones vinculadas con la educación, el trabajo, la maternidad, la infancia y la lucha contra la trata de mujeres.
El contraste con su época resulta notable. Mientras buena parte de la sociedad todavía discutía si una mujer debía estudiar una carrera universitaria o ejercer determinadas profesiones, Lanteri ya estaba planteando una cuestión mucho más profunda: qué sentido tenía una democracia que excluía políticamente a la mitad de su población.
Una muerte que dejó una pregunta abierta
El final de su vida agregó otra capa de misterio a una historia que ya parecía extraordinaria. Julieta Lanteri murió el 23 de febrero de 1932, cuando fue atropellada por un automóvil en la esquina de Diagonal Norte y Suipacha. Tenía 58 años. La muerte fue considerada oficialmente como un accidente, pero con el tiempo surgieron dudas y sospechas alrededor del episodio, especialmente porque Lanteri había recibido amenazas y mantenía una intensa actividad política. El conductor del vehículo fue identificado como David Klappenbach, vinculado a la Legión Cívica. Las circunstancias nunca quedaron definitivamente esclarecidas.
No corresponde convertir esas sospechas en una certeza histórica que la documentación disponible no permite demostrar. Pero tampoco es necesario borrar la existencia de esas dudas. La muerte de Lanteri quedó rodeada de interrogantes, y su desaparición contribuyó a que durante mucho tiempo su figura perdiera espacio frente a otras protagonistas de la lucha por los derechos políticos de las mujeres.
El sufragio femenino argentino llegaría finalmente décadas después. La ley que reconoció los derechos políticos de las mujeres fue sancionada en 1947 y el voto femenino se ejerció en elecciones nacionales en 1951. Para entonces, Lanteri llevaba casi veinte años muerta.
Pero hay una diferencia fundamental entre esperar a que la historia conceda un derecho y obligar a la historia a discutirlo.
Lanteri hizo lo segundo.
Su primer voto no cambió por sí solo el sistema electoral argentino. Tampoco logró convertirse en diputada. No consiguió que las mujeres votaran inmediatamente ni pudo ver concretada la conquista por la que había luchado. Sin embargo, su gesto dejó expuesta una contradicción que ya no podía ocultarse: una democracia que hablaba de ciudadanía mientras excluía a las mujeres tenía una deuda imposible de disimular.
Por eso aquella fotografía de 1911 conserva una potencia que excede largamente la anécdota. Allí está Lanteri, vestida de blanco, frente a una mesa electoral. A su alrededor, hombres que parecen observar una escena extraordinaria. Para nosotros, más de un siglo después, la situación puede parecer absurda. Pero justamente ahí reside su valor histórico.
Los derechos que hoy parecen naturales casi siempre tuvieron un momento en el que alguien tuvo que desafiar la idea de que eran imposibles.
Julieta Lanteri hizo eso mucho antes de que el Estado argentino estuviera preparado para reconocerlo.
Y quizá por eso su historia no debería recordarse solamente como la de “la primera mujer que votó”. Fue también la historia de una mujer que entendió algo elemental y profundamente revolucionario: que muchas veces el poder se sostiene no solamente por las leyes que existen, sino también por aquellas prohibiciones que todos creen que existen aunque nadie se haya tomado el trabajo de escribirlas.
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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.
