La Cumbre recientemente ocurrida en Nueva Delhi entre el 16 y el 21 de febrero, la India AI Impact Summit no fue simplemente una conferencia tecnológica. Fue el escenario donde quedó a la vista que la Inteligencia Artificial dejó de ser un asunto de tecnología para convertirse en un factor estructural del poder internacional. Así como el petróleo definió autonomías y dependencias durante el siglo XX, el acceso a la cadena de producción y funcionamiento de la Inteligencia Artificial se perfila como un nuevo elemento central del poder en el siglo XXI.

La cumbre reunió a gobiernos, grandes empresas tecnológicas, startups y organismos internacionales. Su resultado más visible fue la “Declaración de Nueva Delhi”, suscripta por casi noventa países y organismos, que establece un marco voluntario para el desarrollo responsable de la IA. El documento proclama que la tecnología debe ser "inclusiva, ética, transparente y de beneficios distribuidos globalmente", haciendo foco en la importancia de su uso para promover el desarrollo.

Convocó a debatir no sólo el impacto de la IA en las dimensiones sociales, económicas y ambientales, sino también su potencial como herramienta para abordar esas mismas problemáticas. Propuso discutir no sólo los impactos de la IA, sino su papel como solución a infraestructura para el desarrollo y para la acción climática.

Colocó en el centro una idea que atravesó todo el encuentro: la IA como herramienta de desarrollo inclusivo para el Sur Global. El documento impulsa su aplicación en sectores críticos -salud, educación, agricultura, acción climática y servicios públicos y en ese marco, el fortalecimiento de capacidades locales.

La cumbre reunió a gobiernos, grandes empresas tecnológicas, startups y organismos internacionales.

La cumbre también planteó una gobernanza abierta y representativa de la IA. La demanda de mayor participación de los países en desarrollo en la definición de las reglas globales fue la expresión política de una tensión real entre quienes producen las tecnologías y quienes las adoptan sin intervenir en su diseño ni en sus condiciones de uso. Ese reclamo se articuló con el compromiso de avanzar hacia una IA confiable y responsable, sustentada en principios de transparencia, seguridad, reducción de sesgos y protección de derechos.

No logró acuerdo en crear una autoridad global de IA ni en reglas obligatorias comunes y cada bloque mantiene su propio modelo. No creó mecanismos reales de acceso al cómputo ni de financiamiento a gran escala ni de compartir capacidad de entrenamiento. Tampoco consigió consenso sobre la soberanía de datos y los modelos abiertos versus propietarios.

Detrás de ésta conversación global residen las dinámicas y pujas profundas: quién controla la infraestructura, quién captura el valor que la IA genera y quién define las reglas de su funcionamiento.

Para entender la puja en curso es necesario descomponer la IA en sus capas constitutivas. La IA es una cadena de valor con eslabones bien diferenciados, cada uno con sus propios actores dominantes.

En la base está la infraestructura física: tierra, energía, agua para enfriamiento, cables submarinos y centros de datos. Los tres grandes proveedores de nube —Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud— dominan el mercado occidental, mientras Alibaba, Huawei y Tencent hacen lo propio en Asia. Los cables submarinos, arterias del flujo global de datos, son territorio de disputa entre consorcios occidentales y la empresa china HMN Tech, cuya expansión en África y Asia ya fue bloqueada parcialmente por Occidente. La tierra, energía y agua para centros de datos están distribuidas en varias regiones -Estados Unidos, Europa, China, Singapur, Japón, otras que se consolidan -India, Golfo y Países Nórdicos y otras que se proyectan -Patagonia argentina, Norte de Africa y Asia Central.

Sobre esa base se asienta la capa de cómputo: los chips. El diseño lo lidera NVIDIA en Estados Unidos, pero la fabricación más avanzada ocurre en Taiwán, con TSMC, y en Corea del Sur, con Samsung. Las máquinas de litografía EUV indispensables para producir esos chips provienen de un único proveedor: la empresa neerlandesa ASML. Cuatro países, entonces, concentran el corazón físico de la IA: Estados Unidos, Taiwán, Corea del Sur y los Países Bajos.

Luego vienen los modelos fundacionales, que son los grandes sistemas de lenguaje e imagen que fijan estándares tecnológicos y los datos que los entrenan. Finalmente, las aplicaciones: el nivel donde la IA se traduce en soluciones concretas para sectores productivos, donde se convierte en ingresos y ventaja competitiva. Es en este último eslabón donde países sin capacidad de desarrollar infraestructura o modelos propios pueden aún encontrar un lugar de inserción con valor agregado.

Washington sigue dominando las capas críticas del sistema. Controla el diseño de chips, los modelos fundacionales más avanzados, OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta, y los grandes proveedores de nube. Su posición en la cumbre fue coherente con esa posición de fuerza: regular poco para innovar rápido. El objetivo estratégico es doble: mantener la ventaja frente a China y evitar que el modelo regulatorio europeo se consolide como estándar global.

La alianza con India, reforzada en este encuentro, responde a esa lógica. Estados Unidos necesita socios tecnológicos confiables que no sean Europa -con quien tiene tensiones regulatorias, ni China, con quien compite sistémicamente. India cumple ese rol con eficacia creciente.

Beijing juega en una categoría propia. Es el único país que dispone de un ecosistema tecnológico propio casi completo: chips -con ciertas limitaciones en los nodos más avanzados, infraestructura, datos a escala masiva, modelos propios y aplicaciones integradas. La relación entre el Estado y las empresas tecnológicas es parte de una estrategia deliberada de soberanía digital.

Su presencia en la cumbre fue más discreta, reflejo del proceso de bifurcación del sistema tecnológico global. Aun así, su influencia es omnipresente: los modelos chinos de código abierto, como DeepSeek, están empujando los costos hacia abajo y cambiando el acceso a la IA para los países en desarrollo. Si China logra en algún momento desarrollar su propia capacidad de litografía EUV, hoy monopolio de ASML en Holanda, el mapa del poder tecnológico global cambiaría de manera radical.

La Unión Europea llegó a Nueva Delhi con una credencial particular: el AI Act, la regulación más comprehensiva sobre Inteligencia Artificial aprobada hasta el momento. Su apuesta histórica es repetir con la IA lo que logró con el GDPR en materia de datos personales: que su marco normativo se convierta en referencia mundial. Su narrativa en la cumbre fue la de una IA "centrada en las personas, segura y trazable".

Sin embargo, Europa enfrenta una contradicción estructural: su poder normativo es alto al tiempo que su soberanía tecnológica es limitada. No domina los modelos fundacionales -con la excepción parcial de la francesa Mistral, ni la infraestructura de nube. Depende de chips, plataformas y modelos desarrollados fuera de sus fronteras. Su única carta de poder tecnológico duro es ASML, cuya posición monopólica en litografía EUV le otorga, a los Países Bajos y por extensión a Occidente, un poder de veto real sobre el desarrollo de semiconductores de cualquier país que quede fuera de esa cadena de suministro. China ya lo experimentó.

La anfitriona fue, sin dudas, el actor que más capitalizó la cumbre. India no lidera todavía la producción de semiconductores ni los modelos más avanzados, pero combina una escala de mercado de 1.400 millones de personas, una base de talento de ingeniería enorme, datos en cantidad y calidad crecientes, y una estrategia estatal con objetivos claros: construir capacidad de cómputo propia, desarrollar modelos multilingües fundacionales y posicionarse como el hub de IA del Sur Global.

India presentó su modelo de infraestructura pública digital —identidad, pagos y gestión de datos, conocido como India Stack— como una arquitectura replicable sobre la cual otros países en desarrollo podrían desplegar soluciones de IA orientadas al bien público, y no solo a la productividad corporativa.

Su concepto de "IA frugal" -accesible, multilingüe, orientada a servicios públicos- introduce un enfoque que no es solo tecnológico sino político: la IA como herramienta de desarrollo y no únicamente de productividad corporativa. Geopolíticamente, India opera como socio tecnológico de Estados Unidos, contrapeso frente a China y portavoz de los países emergentes. Se consolida como una bisagra estratégica.

Japón, Corea del Sur, Singapur y los Emiratos Árabes Unidos no aspiran a dominar los modelos fundacionales, pero ocupan posiciones estratégicas en la cadena. Corea del Sur fabrica los chips más avanzados y domina la memoria de alto rendimiento indispensable para entrenar modelos. Japón lidera en robótica e industria avanzada. Singapur se consolida como nodo regional de datos y talento. Los Emiratos, con su posición de Arabia Saudita como par, invierten masivamente en infraestructura de cómputo y buscan convertirse en polo de data centers con ventajas energéticas. Ninguno pretende reordenar el sistema, pero todos se están asegurando posiciones de alto valor en la cadena.

El continente posee el 70% del cobalto mundial, además de cobre, platino y tierras raras, todos insumos indispensables para fabricar GPUs, construir data centers y sostener las redes eléctricas que alimentan el sistema. África se perfila como la base material del sistema de la IA.

A eso se suma que se está convirtiendo en nuevo espacio de despliegue de infraestructura digital con cables submarinos, regiones cloud y data centers. Para 2050 una de cada cuatro personas del planeta será africana, lo que implica nuevos mercados, nuevos datos y una fuerza laboral de magnitud. En ese contexto, el continente es hoy escenario de competencia activa entre China, que avanza con infraestructura y financiamiento, Estados Unidos, con sus empresas, e India, con soluciones de bajo costo adaptadas a mercados emergentes.

La región llegó a Nueva Delhi fragmentada, sin posición común y sin anuncios de infraestructura regional. Esa ausencia no es un detalle: es un síntoma. América Latina corre el riesgo de repetir con la IA un patrón histórico de inserción global: proveer insumos -en este caso, datos- sin capturar el valor que generan. La "reprimarización digital" es una tendencia posible si no se adoptan estrategias nacionales o regionales activas. Brasil se destaca con una estrategia basada en atraer infraestructura de cómputo y escalar el uso productivo de la IA con política industrial y regulación propia, para ganar autonomía tecnológica y liderazgo regional.

Sin infraestructura de cómputo regional, sin empresas que operen infraestructura de computación en la nube propios, con baja inversión en I+D y con marcos regulatorios fragmentados, la región difícilmente pueda competir en las capas superiores de la cadena de valor. Sin embargo, hay una ventana de oportunidad en el eslabón de las aplicaciones: la IA aplicada a sectores donde América Latina ya tiene ventajas comparativas reales. Agrotecnología, energía, minería inteligente, biotecnología y servicios basados en conocimiento son los campos donde la región puede desarrollar soluciones exportables de alto valor.

Argentina encarna con particular claridad la tensión entre limitaciones y oportunidades. Las debilidades son evidentes: ausencia de infraestructura de cómputo soberana, estabilidad macroeconómica bajo revisión, baja inversión sostenida en I+D y una tendencia preocupante a la emigración de talento calificado.

Las fortalezas también son reales. El país cuenta con un ecosistema científico-tecnológico consolidado, talento reconocido en software y ciencia de datos y sectores productivos complejos que generan información de alta calidad. La agroindustria argentina es una de las más tecnificadas del mundo y ofrece un campo fértil para desarrollar modelos predictivos de rendimiento, optimización climática, trazabilidad inteligente y gestión de insumos. El sector energético, Vaca Muerta, renovables y nuclear puede incorporar IA en exploración, mantenimiento predictivo y eficiencia operativa. La bioeconomía y los servicios profesionales de alto nivel completan un conjunto de nichos donde el talento local puede combinarse con la IA para generar soluciones exportables.

El lugar estratégico posible es el de un proveedor de IA aplicada de alto valor agregado para los sectores en los que Argentina ya es competitivo globalmente. Es un nicho pequeño en el mapa mundial pero propio, sostenible y difícil de replicar por otros.

La cumbre y el mapa del poder: una síntesis

La cumbre de Nueva Delhi convocó a mirar la IA desde la perspectiva del desarrollo y fijó un nuevo marco narrativo de la IA como infraestructura para lograrlo. Puso en la mesa el debate sobre su gobernanza y legitimó al Sur Global como actor, pero no generó instrumentos para redistribuir el poder material ni creó reglas globales obligatorias. Es más bien un acuerdo político general de dirección.

También dejó una definición de época. La IA ya no es solo una tecnología: es un sistema que reorganiza el poder global y redefine las estrategias de desarrollo. Nueva autonomías y dependencias están configurándose en base a lo computacional. Los países que no desarrollen capacidades propias en algún eslabón de la cadena quedarán rezagados frente a quienes sí lo hagan. Claro está que el poder en la era de la IA ya tiene ciertas configuraciones.

La pregunta es en qué dinámicas económicas y políticas se van a configurar en los próximos tiempos en torno de la IA. Dependerán del lugar de cada quien, en su cadena de valor, del poder de países y regiones para imponer que haya reglas, y luego de participar en la definición de esas reglas. Todo lo cual sucederá algo más rápido de lo que imaginamos

Aunque en medio de una coyuntura compleja la industria argentina tiene una nueva cita histórica. Mientras el mundo transita la Cuarta Revolución Industrial, el tejido productivo nacional enfrenta el desafío de actualizarse aprovechando su capacidad manufacturera tradicional, al tiempo que emerge un robusto sector de economía del conocimiento que ya representa el tercer complejo exportador del país.

La Cuarta Revolución Industrial viene desarrollándose desde finales de los años 90 y principios de los 2000, se consolida a partir de la década del 2010 y trae la fusión de tecnologías que permiten integrar cada vez más las esferas física, digital y biológica. Incluye la creciente convergencia de internet, la computación móvil, sensores, nanotecnología, biotecnología y posteriormente internet de las cosas (IoT), big data, computación en la nube, impresión 3D, robótica avanzada y la inteligencia artificial. Según Klaus Schwab (2016), fundador del Foro Económico Mundial, se distingue de las anteriores por tres características fundamentales: su velocidad de cambio exponencial, su alcance sin precedentes y el impacto sistémico en todos los aspectos de la producción, la economía, la sociedad y hasta el cuerpo humano.

En su contexto, y colocando el foco en la transformación industrial, surge el concepto de Industria 4.0 en la Feria de Hannover de 2011 en Alemania, que fue adoptado como política de Estado alemana en 2013. La Industria 4.0 es la manifestación en el piso de fábrica de lo que la Cuarta Revolución Industrial representa para toda la civilización.

Refiere a una nueva manera de producir mediante la adopción de tecnologías 4.0: soluciones enfocadas en la interconectividad, la automatización y los datos en tiempo real. Incluyen sistemas ciber-físicos, sensores inteligentes, manufactura aditiva, realidad aumentada, ciberseguridad y análisis de datos masivos. Estos componentes permiten crear las denominadas "fábricas inteligentes" donde máquinas, productos y sistemas intercambian información de forma autónoma para optimizar procesos en tiempo real.

La transformación no se limita a la producción; reconfigura toda la cadena de valor desde los procesos de elaboración hasta la gestión empresarial, las relaciones con clientes y proveedores y los modelos de negocio centrados en la digitalización y en el trabajo colaborativo. Países considerados desarrollados y otros de industrialización reciente han adoptado estrategias que representan la Industria 4.0 con diferentes nombres, enfoques y especializaciones. Los más destacados son Alemania, Estados Unidos, China, Japón y Corea del Sur y Brasil en la América Latina.

La adopción de tecnologías 4.0 en Argentina muestra velocidades muy diferentes según el sector productivo y el tamaño de las empresas. Esta heterogeneidad refleja tanto las características intrínsecas de cada industria como su nivel de exposición a la competencia internacional.

El estudio Travesía 4.0: Hacia la transformación industrial argentina, publicado por el BID-INTAL (Banco Interamericano de Desarrollo), CIPPEC (Centro de Implementación de Políticas Públicas para la Equidad y el Crecimiento) y la UIA (Unión Industrial Argentina) en 2020, ofrece un diagnóstico riguroso sobre la penetración de estas tecnologías en el país. Los resultados, basados en encuestas a empresas de seis ramas manufactureras mostraban que "en términos de adopción tecnológica, el pasaje hacia la Industria 4.0 en Argentina recién comienza". La adopción, parcial y heterogénea, sucede en convivencia de tecnologías de diferentes generaciones incluso dentro de una misma empresa. La tasa de adopción en grandes empresas 20% superior a la media nacional. Tales tendencias continúan.

En Argentina, los sectores exportadores de commodities como la minería, la producción de hidrocarburos y el agro muestran mayor nivel de penetración de tecnologías 4.0, lo que amplía la brecha de productividad respecto a los sectores no transables. La necesidad de competir globalmente y los altos volúmenes de inversión impulsaron la adopción temprana de tecnologías como IoT para monitoreo de procesos, big data para optimización de operaciones y sistemas de automatización avanzada. Tenaris, por ejemplo, implementó hace más de 20 años modelos colaborativos con YPF para provisión just-in-time, incorporando tecnologías de tracking y gestión de inventarios en tiempo real.

El sector automotriz, aunque más limitado que en Brasil o México, fue históricamente pionero en automatización. Las terminales instaladas en el país incorporan sistemas robóticos para el ensamblaje y control de calidad. Sin embargo, la dependencia de casas matrices limita la capacidad de innovación local en procesos productivos.

En sectores como servicios y logística, empresas como Mercadolibre lideran la transformación digital en logística y comercio electrónico, implementando sistemas de automatización en centros de distribución, inteligencia artificial para predicción de demanda y robótica para manejo de inventarios. Este sector muestra cómo la presión competitiva acelera la adopción tecnológica.

Según el estudio del BID (2020), las PyMEs manufactureras tradicionales del sector textil, alimentos, metalmecánica y construcción muestran los menores niveles de adopción tecnológica. Existe un porcentaje importante de firmas operando aún con tecnologías de primera y segunda generación y las tecnologías 4.0 son aún de uso marginal.

Las limitantes son múltiples: sumadas a la discontinuidad de las políticas públicas en el mediano plazo; las principales son restricciones de capital, falta de capacitación del personal, incertidumbre sobre el retorno de inversión y dificultades para acceder a financiamiento y resistencia al cambio y la innovación. Estas últimas evidencian que el desafío no es meramente tecnológico sino también cultural y organizacional.

Mientras la industria tradicional transita su modernización con velocidades dispares, Argentina viene desarrollando un sector de economía del conocimiento, que abarca software y servicios informáticos, producciones audiovisuales, biotecnología, ingeniería, servicios profesionales especializados y desarrollo de videojuegos; que se consolida como motor de crecimiento. Datos de Argencon (2024, 2025) muestran que las exportaciones de servicios basados en conocimiento alcanzaron un récord histórico entre julio de 2024 y junio de 2025, representando un crecimiento interanual del 20,8% que duplica el promedio mundial del 9,5% reportado por la OMC. El informe muestra que este desempeño la posiciona como el tercer complejo exportador del país, detrás del oleaginoso y el energético, superando incluso al sector automotriz.

Según el Observatorio de la Economía del Conocimiento del entonces Ministerio de Desarrollo Productivo (2019), Argentina es el país con mayor cantidad de unicornios tecnológicos por habitante de la región y posee el 30% de las startups de deeptech en América Latina, compartiendo el liderazgo con Brasil y es líder regional en habilidades tecnológicas y ciencia de datos, con fortalezas notables en visualización y gestión de datos, programación estadística e ingeniería de software.

El verdadero potencial transformador surge de la trabajosa pero necesaria sinergia entre la industria manufacturera tradicional y la economía del conocimiento. Esta convergencia ya está ocurriendo en varios frentes. Si bien las tecnologías 4.0 son una compleja articulación, y requiere de inversión, es posible que surjan y se consoliden procesos de adopción escalonados y progresivos. Para comenzar, las capacidades desarrolladas en el sector de software permiten crear soluciones específicas para la industria manufacturera local.

El potencial de impacto transversal es significativo. Desde la metalmecánica y la construcción hasta el comercio y los servicios profesionales, todas las ramas productivas pueden beneficiarse de la digitalización, el análisis de datos y la automatización. Muchas de las actividades de la economía del conocimiento tienen el gran potencial de aumentar la productividad de la industria argentina. El desafío es acompañar a las empresas tradicionales en su camino progresivo hacia las capacidades 4.0, empezando por la implementación de sistemas de gestión y digitalización hasta la organización estratégica de su producción.

Argentina se encuentra en una encrucijada -una más- para continuar su transformación industrial. Por un lado, cuenta con activos significativos: un tejido industrial diversificado, capital humano altamente calificado en ciertas áreas, capacidades científico-tecnológicas desarrolladas y un sector de economía del conocimiento dinámico. Por otro lado, enfrenta limitaciones estructurales de alta heterogeneidad del tejido industrial, de financiamiento, de infraestructura y de formación de recursos humanos especializados.

Es necesario construir puentes. La industria manufacturera tiene la posibilidad de aprovechar las capacidades locales en software, ingeniería y servicios profesionales para digitalizarse y modernizarse. La economía del conocimiento puede aprovechar la existencia del aparato productivo argentino como mercado local para desarrollar sus servicios. Ésta construcción tiene varias dimensiones.

Una pertenece a la esfera de las políticas públicas de diferentes niveles de lo estatal. Otra a los programas de las organizaciones empresariales y sectoriales que puedan fomentar y consolidar éstas tendencias. Y otra pertenece a las dinámicas de adopción tecnológica y generación de capacidades que se puedan generar dentro de las empresas a partir de la concientización y la inversión, en un momento en que es necesario accionar para no perder espacio en medio de la fuerte competencia nacional y principalmente internacional. Quienes queden rezagados saben que más tarde o más temprano pueden entrar en riesgo.

La Cuarta Revolución Industrial y la Industria 4.0 ya están transformando cadenas de valor, modelos de negocio y mercados laborales en todo el mundo. ¿Argentina -y cada empresa- tomará ésta nueva posibilidad de insertarse en esta transformación de forma inteligente y estratégica, construyendo sobre sus fortalezas manufactureras históricas y las capacidades en economía del conocimiento que el país ofrece? Esto no es el futuro: el desafío es mayúsculo y está aquí. También lo están las oportunidades.