NADIA (Nodo Argentino de Inteligencia Artificial) es el primer espacio en Argentina dedicado a producir datos, investigación y proyectos innovadores sobre inteligencia artificial, con foco en políticas públicas y desarrollo económico. Nace de la unión entre El Centro de Políticas Públicas (CEPE) de la Universidad Torcuato Di Tella y Fundar, en el marco de su agenda conjunta sobre inteligencia artificial, innovación y desarrollo productivo. Trabajamos para traducir datos en acción y queremos que la IA sea un vector para impulsar un desarrollo inclusivo, competitivo y sostenible para Argentina y la región. Por ello, escribimos este manifiesto:
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Sin IA no hay desarrollo, pero la inclusión no está garantizada
La inteligencia artificial ya está transformando nuestra economía: se integra en el agro, la salud, la industria, los servicios y la educación. Tiene potencial para aumentar la productividad y abrir nuevas posibilidades, pero también puede profundizar las desigualdades existentes y favorecer la concentración de poder. El impacto futuro de la IA depende de las decisiones de política pública que tomemos hoy: cómo se adopta, con qué regulación, con qué propósito y en qué condiciones.
Para que esta tecnología sea un trampolín real de desarrollo, se requiere estabilidad macroeconómica, inversión sostenida, infraestructura digital, I+D, recursos humanos capacitados, y una estrategia de adopción con mirada de largo plazo. En contextos de volatilidad o fragmentación institucional, la IA tiende a profundizar brechas en lugar de cerrarlas. La promesa de la IA sin esas condiciones es una promesa sin sostén.
El despliegue responsable de la IA en Argentina debe articular cinco ejes: trabajo y distribución del ingreso; productividad y cuellos de botella; educación y habilidades humanas; regulación inteligente; y gobernanza estatal y regional.
IA, desarrollo y trabajo: instituciones para una adopción inclusiva
La IA puede aumentar la productividad, pero no es una varita mágica. En economías frágiles, desiguales y con baja digitalización, sus beneficios no están garantizados. De hecho, la adopción heterogénea, espasmódica y segmentada puede agravar las brechas tecnológicas entre sectores y regiones.
Si queremos que la IA se convierta en un vector de desarrollo inclusivo, se necesitan políticas activas que promuevan la integración de la IA a nuestras cadenas productivas: apoyo a la adopción tecnológica en PyMEs, difusión de buenas prácticas, identificación y superación de cuellos de botella. Sin infraestructura, talento ni estabilidad macro, la IA no transforma: segrega.
La IA no sólo cambia cómo trabajamos. Cambia qué tareas existen y cuáles desaparecen. La naturaleza y el alcance de esta transformación aún son inciertos. Pero sí sabemos que, a diferencia de olas tecnológicas anteriores, la IA automatiza también tareas cognitivas calificadas. El futuro del trabajo está en las actividades que la IA no puede hacer: creatividad, pensamiento crítico, cuidado, juicio ético.
La transición debe acompañarse con políticas activas de formación profesional, asistencia a PyMEs para reorganizar tareas y mesas de diálogo entre Estado, empresas y trabajadores. En su ausencia, corremos el riesgo que la IA amplíe desigualdades. Con las políticas adecuadas, la IA puede convertirse en una herramienta de productividad compartida e inclusión social
IA y educación: pensar críticamente con la tecnología
La IA desafía a la escuela y a la universidad. No alcanza con enseñar a usar herramientas: hay que enseñar a pensar con ellas, sin dejar de pensar por uno mismo. La educación debe priorizar habilidades humanas que complementan a la IA: criterio, juicio, pensamiento crítico, creatividad.
Integrar la IA a las aulas no significa reemplazar la enseñanza: significa acompañar su uso con guía docente, evitar la utilización mecánica que atrofia el aprendizaje y rediseñar el currículo para una realidad donde la IA es parte del entorno cognitivo. Hay que preparar a las personas para trabajar con la IA, no competir contra ella.
IA y regulación: medianeras para el desarrollo responsable
Las regulaciones no deben frenar la innovación, pero tampoco pueden ausentarse. Sin reglas claras, la IA amplifica riesgos: opacidad algorítmica, manipulación de la opinión pública, sesgos en decisiones sensibles y captura de mercados.
Necesitamos una regulación basada en usos y proporcional al riesgo, con principios de transparencia, rendición de cuentas y trazabilidad. Quienes diseñan y operan sistemas de IA deben asumir responsabilidad por sus efectos. También es necesario evitar la concentración del poder tecnológico en unas pocas plataformas globales. Fomentar la competencia y la apertura de código y datos es parte de una estrategia de soberanía digital.
IA y Estado: soberanía tecnológica y cooperación regional
La gobernanza de la IA no es solo un problema técnico: es una cuestión estratégica de Estado. Si no construimos capacidades locales, corremos el riesgo de una nueva dependencia tecnológica: quedar atrapados entre SIlicon Valley y Shenzhen. Necesitamos soberanía tecnológica relativa: I+D y talento local, infraestructura digital, datos abiertos bajo normas propias e innovación en nuestro idioma.
La región debe cooperar: integrar esfuerzos, compartir estándares, negociar mejores condiciones de acceso. Un plan nacional de transformación digital con IA debería incluir inversión sostenida, apertura de datos públicos, investigación, formación de talento, modernización del Estado y articulación con actores privados y académicos.
La mayoría de los datos valiosos para entrenar y desplegar IA están en manos de plataformas privadas. Esto genera una asimetría estructural que pone en riesgo la soberanía tecnológica y la capacidad de innovar localmente. El Estado no necesita centralizar todos los datos, pero sí debe asumir un rol estratégico: garantizar el acceso responsable a datos públicos de calidad, establecer estándares abiertos de uso y promover una gobernanza ética e interoperable. Sin una política de datos, la IA nacional dependerá de insumos ajenos, entrenados con lógicas, sesgos y prioridades que no siempre se corresponden con nuestras necesidades. Una IA al servicio del desarrollo exige que el ecosistema público y privado pueda acceder, reutilizar y cuidar los datos como infraestructura común.
Sin acción estratégica, seremos meramente consumidores de una tecnología definida por otros. Con convicción y con un rumbo definido, podemos poner la IA al servicio de un desarrollo inclusivo y soberano de nuestro país y la región.
