La Municipalidad de Villa Regina solicita a los vecinos no ingresar a barrio El Sauce por el paso a nivel donde la Secretaría de Obras y Servicios procedió a la colocación de un paño de hormigón con badén lateral que evitará la acumulación de agua los días de lluvia.
En este sentido se recuerda que hasta el 21 de abril va a estar interrumpido el paso para evitar el acceso por ese lugar. El uso temprano del mismo sin la autorización de la Municipalidad traerá como consecuencia la rotura del hormigón.
La Secretaría de Obras y Servicios de la Municipalidad de Villa Regina trabaja desde este martes en la limpieza y desobstrucción de las cañerías del sistema cloacal en un sector del loteo Ledda donde se produjo un desborde de líquidos cloacales. Al respecto, el Secretario del área Francisco Lucero manifestó que en el lugar estuvieron…
O el comienzo de las democracias electas contra las tiranías. ¿No se hartaron de esperar que llegue la última temporada? Siempre pensé, desde que comenzó la serie, que en gran medida el guión estaba hablando de competencias políticas en una sociedad, de la manera más directa. Con muchas muertes y asesinatos como acción normalizada y…
Hace un año y medio el Gobierno celebraba que los instrumentos de deuda en pesos como el dólar linked no tuvieran demanda, porque lo interpretaba como una señal de confianza en el ancla cambiaria del programa económico.
Bueno esa situación cambió. La demanda de cobertura cambiaria obligó a Toto Caputo a convalidar esa preferencia para poder financiarse. En julio, Economía colocó $8,1 billones en instrumentos atados al dólar oficial -entre bonos dólar linked y duales-, el mayor volumen desde el inicio de la gestión y más del doble del récord anterior, registrado en septiembre de 2025 con $3,9 billones.
El dato marca un cambio en el humor del mercado. Mientras durante buena parte de 2025 la mayor parte del financiamiento se concentraba en instrumentos en pesos, en los últimos meses los inversores comenzaron a privilegiar activos que los protegen frente a una eventual aceleración del tipo de cambio oficial, que anunció el vocero presidencial, Adrián Ravier, cuando dijo que «en unos meses» el dólar cotizará en torno a los $1.800.
También coincide con la afirmación de la titular del FMI, Kristalina Georgieva, que en su encuentro con empresarios argentinos dijo que el dólar debería estar mas alto, como reveló en exclusiva LPO.
La situación contrasta con el mensaje que el propio Gobierno transmitía al comienzo de su programa económico. En febrero de 2025, luego de una licitación en la que el Tesoro ofreció un bono dólar linked con vencimiento en enero de 2026, el ministro Caputo, celebró que el instrumento prácticamente no hubiera tenido demanda. «Ofrecimos un dólar link para los que veían atraso cambiario, pero no tuvo demanda», escribió.
En julio, Economía colocó $8,1 billones en instrumentos atados al dólar oficial -entre bonos dólar linked y duales-, el mayor volumen desde el inicio de la gestión y más del doble del récord anterior, registrado en septiembre de 2025 con $3,9 billones.
El presidente Javier Milei reforzó aquella lectura con una respuesta que rápidamente se viralizó: «No apto para econochantas». Poco después, el secretario de Finanzas, Pablo Quirno, agregó: «Hoy ofrecimos dólar linked a enero 2026… y no vino casi nadie. Adjudicamos 80.000 palos pesos a devaluación +5%. Una cosa son los que opinan, otra el mercado».
Un año y medio después, ese mismo mercado parece haber cambiado de postura. Las colocaciones de deuda atada al dólar crecieron de manera sostenida durante 2026 hasta alcanzar en julio un máximo histórico. El informe que sigue la evolución de las licitaciones sostiene que el fenómeno responde a una mayor demanda de cobertura cambiaria y a un menor interés por los instrumentos tradicionales en pesos.
«El mensaje no es necesariamente que el mercado espere una devaluación brusca en el corto plazo. Lo que muestra es que aumentó la necesidad de cubrir riesgos. Muchos inversores prefieren resignar algo de rendimiento antes que quedar totalmente expuestos a una corrección cambiaria», explicó a LPO un operador financiero que participa habitualmente de las licitaciones del Tesoro.
El analista sostuvo que la estrategia también tiene beneficios para el Gobierno. «Mientras logra renovar los vencimientos ofreciendo cobertura cambiaria, evita tener que convalidar tasas en pesos todavía más altas. El problema es que va acumulando una deuda cuyo costo aumenta automáticamente si el dólar oficial acelera su ritmo de suba», señaló.
Los números muestran con claridad esa tendencia. Después de varios meses con emisiones reducidas de deuda dólar linked, el volumen comenzó a incrementarse desde mayo y terminó explotando en julio. La colocación de $8,1 billones no sólo duplicó el máximo anterior sino que consolidó a estos instrumentos como uno de los principales vehículos de financiamiento del Tesoro.
En paralelo, las expectativas del mercado también comenzaron a reflejar un sendero de depreciación más pronunciado para los próximos meses. Tanto las curvas de futuros como las proyecciones de distintas consultoras descuentan un deslizamiento gradual del tipo de cambio oficial, lo que aumenta el atractivo de los bonos que ajustan por esa variable.
Tanto las curvas de futuros como las proyecciones de distintas consultoras descuentan un deslizamiento gradual del tipo de cambio oficial, lo que aumenta el atractivo de los bonos que ajustan por esa variable.
Para el Gobierno, el esquema permite mantener el financiamiento en pesos sin generar una presión inmediata sobre las reservas o sobre el mercado cambiario. Sin embargo, la contracara es que crece la exposición del Estado a una eventual aceleración del dólar. Cuanto mayor sea la deuda indexada, mayor será también el costo financiero de cualquier corrección cambiaria.
La paradoja es evidente. En febrero de 2025 el oficialismo exhibía la escasa demanda por un bono dollar linked como una prueba de la confianza del mercado en su estrategia económica. Dieciocho meses después, el récord de colocaciones muestra exactamente lo contrario: para seguir financiando al Tesoro, los inversores vuelven a exigir una cobertura frente al riesgo cambiario. Esa transformación, más que cualquier declaración, refleja cómo cambió la percepción del mercado sobre el dólar.
La Directora de Cultura de la Municipalidad de Villa Regina Silvia Alvarado participó de la reunión del Consejo Regional de Cultura que se realizó en General Roca, encabezado por el Secretario de Estado del área de Río Negro Ariel Ávalos y los referentes culturales de los municipios del Alto Valle Este. De esta manera, se…
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.
Hasta mediados del siglo XX, los automovilistas argentinos circulaban por la izquierda, como todavía ocurre en el Reino Unido. El cambio de mano realizado en 1945 fue una de las transformaciones logísticas más grandes de la historia nacional y obligó a modificar rutas, colectivos, tranvías, señales de tránsito y hasta la fabricación de los automóviles.
Por Redacción de NLI
Hoy nadie duda de qué lado de la calle debe circular un vehículo en la Argentina. Es una de esas reglas que parecen haber existido desde siempre y cuya naturalidad impide preguntarse por su origen. Sin embargo, durante gran parte de la historia nacional ocurrió exactamente lo contrario: carruajes, tranvías y los primeros automóviles transitaban por la izquierda. La decisión de cambiar completamente el sentido de circulación no respondió a una moda ni a un capricho administrativo. Fue el resultado de profundas transformaciones económicas, tecnológicas y geopolíticas que estaban modificando el comercio mundial y la integración regional. Aquella jornada obligó a reorganizar la vida cotidiana de millones de personas y se convirtió en uno de los mayores operativos de coordinación realizados por el Estado argentino en tiempos de paz.
Cuando los argentinos circulaban «al revés»
La costumbre de circular por la izquierda tenía raíces muy antiguas. Provenía de tradiciones europeas que se remontaban a la época de los carruajes y de los jinetes armados, cuando mantener la mano derecha libre facilitaba el manejo de armas o el saludo entre quienes se cruzaban en el camino. Como muchas otras normas urbanas, esa práctica fue heredada durante la etapa colonial y permaneció vigente incluso después de la independencia.
Cuando aparecieron los primeros automóviles, a fines del siglo XIX, simplemente adoptaron las reglas ya existentes. Buenos Aires, Rosario, Córdoba y las principales ciudades argentinas convivieron durante décadas con vehículos que circulaban por la izquierda, mientras el crecimiento del parque automotor comenzaba a transformar el paisaje urbano. Los tranvías, los colectivos y los primeros ómnibus también fueron diseñados para ese sistema, al igual que buena parte de la señalización vial.
Sin embargo, el escenario internacional estaba cambiando rápidamente. La expansión de la industria automotriz estadounidense convirtió a los vehículos fabricados en ese país en protagonistas del mercado mundial. A diferencia del modelo británico, los automóviles norteamericanos estaban pensados para circular por la derecha y comenzaron a imponerse también en América Latina. La Argentina, cada vez más integrada comercialmente con sus vecinos, enfrentaba un problema creciente: compartía largas fronteras con países que ya utilizaban la circulación por la derecha o se preparaban para adoptarla.
El histórico cambio de 1945
El 10 de junio de 1945 quedó grabado como el día en que la Argentina cambió oficialmente de mano. Detrás de aquella decisión existía un enorme trabajo previo de planificación. Durante meses se reemplazaron señales de tránsito, se adaptaron cruces ferroviarios, se modificaron paradas de transporte público y se organizaron campañas informativas para evitar accidentes.
El desafío era gigantesco. No se trataba solamente de pedirles a los conductores que manejaran por el otro lado. Miles de colectivos debieron modificar sus recorridos, numerosos vehículos fueron adaptados y las autoridades desplegaron un importante operativo policial para acompañar las primeras horas del cambio. Los diarios de la época dedicaron amplias coberturas a explicar cómo debía comportarse la población durante esa jornada excepcional.
Uno de los argumentos centrales para adoptar la circulación por la derecha era la integración con Brasil, Uruguay y el resto de América del Sur, además de facilitar la importación de automóviles producidos bajo los estándares internacionales que comenzaban a consolidarse después de la Segunda Guerra Mundial. La decisión también respondía al crecimiento constante del transporte automotor, que exigía reglas homogéneas para reducir riesgos y simplificar la circulación entre provincias y países vecinos.
Sorprendentemente, el cambio se produjo con menos inconvenientes de los que muchos imaginaban. Aunque hubo episodios aislados y cierta confusión durante las primeras horas, la adaptación fue relativamente rápida. En pocos días, una costumbre arraigada durante siglos había comenzado a desaparecer.
Una decisión cotidiana que habla de un país en transformación
La historia del cambio de mano permite comprender que incluso las normas más elementales de la vida cotidiana responden a procesos históricos mucho más amplios. La circulación por la derecha no fue únicamente una cuestión de tránsito. Reflejó la creciente importancia de la industria automotriz, la necesidad de coordinar políticas públicas con los países vecinos y el papel del Estado en la organización de un territorio cada vez más complejo.
También muestra cómo las sociedades son capaces de modificar hábitos profundamente incorporados cuando existe planificación, información y una estrategia clara. Lo que durante generaciones había parecido inmutable dejó de serlo en una sola jornada, sin alterar el funcionamiento general del país.
Ochenta años después, muy pocos argentinos saben que sus abuelos aprendieron a conducir por el lado opuesto al actual. Cada vez que un automóvil toma una avenida o una ruta nacional, reproduce una decisión adoptada en 1945 que cambió para siempre la movilidad argentina. Es una de esas transformaciones silenciosas que, precisamente porque tuvieron éxito, terminaron desapareciendo de la memoria colectiva.
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