Una de las acepciones de la palabra “País” en el Diccionario de la Real Academia Española es “Tira de papel, piel o tela que cubre la parte superior del varillaje del abanico”. Es lo que integra a las partes, lo que une a la estructura. 

Hay preguntas que olvidamos hasta que vuelven, una y otra vez. ¿Qué producimos? ¿Qué lugar ocupa el trabajo de valor en nuestra sociedad? ¿Qué capacidades institucionales, productivas, científicas y tecnológicas tenemos? ¿Qué Estado necesitamos para que esas capacidades no se pierdan? Y, detrás de todo, insistente, ¿Qué país queremos ser?

Bernardo Kosacoff (2026), propone una imagen potente para pensar la Argentina. No existe una sola Argentina productiva, sino tres. Hay una Argentina moderna, competitiva, integrada a las fronteras tecnológicas internacionales; otra enorme, vinculada fundamentalmente al mercado interno y con una función central en la generación de empleo; y una tercera marcada por la informalidad, la baja productividad y la exclusión. Son tres estructuras económicas con su correlato social. La pregunta por el desarrollo es, esencialmente, una pregunta por la posibilidad de integrarlas.

La primera es extraordinariamente valiosa. Reúne sectores capaces de competir internacionalmente, exportar, invertir en investigación y desarrollo y emplear trabajadores altamente calificados. Allí aparecen las capacidades más sofisticadas que construyó nuestro país y están en los sectores de agroindustria, energía, biotecnología, industria nuclear y satelital y servicios basados en conocimiento. Kosacoff señala que son capacidades que pocos países en desarrollo poseen y que constituyen un activo estratégico.

La segunda es más amplia y está vinculada al mercado interno. Allí se encuentran buena parte de las empresas PyMEs y actividades que generan empleo y que acumularon capacidades productivas durante décadas. Sin embargo, están lejos de las mejores prácticas internacionales, con problemas de productividad, escala, financiamiento e innovación. Su importancia no radica solo en cuánto produce hoy, sino en su capacidad de generar empleo de calidad y en que allí pueden desarrollarse capacidades que mañana permitan crear nuevos sectores exportadores.

La tercera Argentina es la de la informalidad, la baja productividad y la exclusión en la que se encuentran amplias capas de la población. Para Kosacoff, el desafío no es simplemente asistirla, sino encontrar caminos para brindarle capacidades, formación, empleo y oportunidades de integración.

Las tres Argentinas no pueden pensarse como compartimentos estancos. El verdadero desafío del desarrollo es trabajar sobre las necesidades de cada una de ellas.

La industria tiene una característica decisiva para el desarrollo: genera encadenamientos, vínculos con el resto de la economía. Una nueva actividad productiva demanda insumos, maquinaria, servicios profesionales, conocimiento y nuevas capacidades. Determinadas actividades pueden generar nuevas inversiones y empresas a su alrededor y modificar progresivamente la estructura productiva. Albert Hirschman llamó la atención sobre estos efectos de “enlace” hacia atrás y hacia adelante: el desarrollo no consiste simplemente en producir más, sino en generar conexiones capaces de multiplicar las oportunidades productivas. 

Por eso, hablar de industria es hablar de capacidades. Y las capacidades no aparecen espontáneamente. Se construyen durante años, y hasta durante décadas.

Friedrich List, el economista alemán del siglo XIX planteó una idea que Ha-Joon Chang recuperaría mucho después en Kicking Away the Ladder (2002). Los países hoy desarrollados utilizaron protección, promoción industrial, políticas tecnológicas y otras herramientas para consolidar sus capacidades productivas y alcanzar posiciones de liderazgo internacional. No construyeron necesariamente sus capacidades productivas siguiendo desde el comienzo las mismas reglas de libre comercio que posteriormente recomendaron a otros. 

La cuestión no es copiar mecánicamente esas políticas, sino saber que el desarrollo tiene historia y que las ventajas competitivas se construyen. Tampoco es hacer una defensa automática del proteccionismo, sino saber que el desarrollo es un proceso de construcción de capacidades y, por lo tanto, requiere estrategia.

En Argentina esta discusión suele plantearse como una disyuntiva: mercado interno versus exportaciones, pero quizás la cuestión sea otra: cómo lograr que ambos se refuercen.

Una economía compleja necesita exportar para generar las divisas que permiten sostener el crecimiento y financiar importaciones. Pero también necesita un mercado interno dinámico, que puede ofrecer escala, aprendizaje, desarrollo de proveedores e incorporación tecnológica.

Un problema cierto es que una economía puede necesitar simultáneamente expandir el consumo y la inversión internos y generar un superávit externo suficiente para financiar sus importaciones. Allí aparece uno de los dilemas macroeconómicos argentinos: cómo crecer sin que el crecimiento de la demanda vuelva a producir rápidamente una crisis de divisas.

El desafío es construir una relación virtuosa: que el mercado interno contribuya a desarrollar capacidades productivas y tecnológicas, y que esas capacidades puedan traducirse en mayor productividad y capacidad exportadora. A su vez, que las exportaciones no sean solo una fuente de divisas, sino también una oportunidad de aprendizaje e innovación.

Entonces, ¿Qué estructura productiva necesitamos para que ambos se potencien? 

El planteo de Aldo Ferrer en La economía argentina: desde sus orígenes hasta principios del siglo XXI (2004), continúa vigente. Su idea de desarrollo combinaba industrialización, innovación, mercado interno, estabilidad macroeconómica, empleo y distribución del ingreso. Hablaba de construir una economía “integrada y abierta”; integrada internamente pero abierta al mundo, capaz de generar tecnología y exportaciones, pero también de sostener una sociedad con empleo y demanda.

La discusión, entonces, no debería ser “cerrarnos o abrirnos”. Debería ser: ¿qué capacidades necesitamos construir para poder abrirnos al mundo sin quedar reducidos a aquello que el mundo ya nos compra?

La velocidad tecnológica parece arrasar todo.

Hay, sin embargo, una nueva cuestión. El cambio tecnológico actual parece avanzar a una velocidad que desafía el actual paradigma económico. Una tecnología puede transformar una industria completa en pocos años.

¿Tiene sentido entonces que cada país intente desarrollar sus propias capacidades? No se trata de desarrollar tecnología de frontera en todo, sino de tener capacidad de absorción. La diferencia entre importar una tecnología y tener capacidades para comprenderla, adaptarla, mejorarla y desarrollar riqueza a partir de ella puede ser decisiva.

En una época en la que el ritmo es inédito, la pregunta por las capacidades nacionales se vuelve todavía más importante porque un país puede tener recursos, capital, científicos, empresas y mercado, pero si no consigue articularlos en una estrategia sostenida, difícilmente esos activos se conviertan en desarrollo.

Aquí aparece Mariana Mazzucato con El Estado emprendedor (2013). Su planteo cuestiona la idea de que el Estado solamente debe corregir las fallas del mercado y dejar que la innovación ocurra exclusivamente en el sector privado. La investigación pública, las universidades, el financiamiento de largo plazo y las compras estatales pueden asumir riesgos que luego permiten la aparición de nuevas empresas, mercados y tecnologías.

Esto no significa reemplazar al sector privado. Significa reconocer que las grandes transformaciones tecnoeconómicas suelen requerir el desarrollo de ecosistemas donde Estado, empresas, universidades y sistema científico interactúen y generen sinergias de desarrollo.

El think tank Fundar plantea en La política industrial en el siglo XXI (2024), que necesitamos conectar mejor el conocimiento científico y tecnológico con el aparato productivo y construir una política industrial capaz de seleccionar objetivos, evaluar resultados y desarrollar capacidades estatales.

Karl Polanyi aporta otra pieza a este rompecabezas. En La gran transformación (1944) mostró que los mercados no existen separados de las instituciones y de la sociedad que los organiza. Las reglas, derechos de propiedad, sistemas financieros, infraestructura, educación, moneda y legislación son parte de la arquitectura institucional sobre la cual funcionan los mercados.

Por eso, la discusión no debería ser simplemente “mercado o Estado”. Debería ser, ¿Qué instituciones necesitamos para que el mercado contribuya a construir las capacidades que nuestro país necesita?

Y aquí aparece uno de los desafíos centrales de la Argentina. Construir políticas que no sean ni protecciones eternas ni abandonos repentinos. 

Hay empresas que necesitan integrarse más al mundo. Otras necesitan desarrollar productividad. Otras necesitan financiamiento, escala, tecnología o nuevas formas de organización. Algunas pueden ser futuras grandes exportadoras. Otras cumplen funciones decisivas por su empleo y por su presencia territorial aunque tengan escasas posibilidades de exportar.

Una política industrial moderna necesita objetivos, evaluación, plazos y exigencias de productividad, innovación y exportación. Fundar señala que la política industrial no debe ser solamente defensiva, debe promover inversión, investigación, productividad, exportaciones y nuevos sectores de alta intensidad tecnológica.

La industria, por lo tanto, no debería ser protegida por el simple hecho de existir, pero tampoco debería ser abandonada simplemente porque hoy no puede competir en igualdad de condiciones con empresas que operan con escalas, tecnologías o políticas estatales diferentes.

La cuestión es saber qué capacidades puede generar, qué encadenamientos produce, qué aprendizaje permite y qué objetivos puede alcanzar con políticas adecuadas.

La discusión sobre desarrollo debe recuperar una pregunta que parece sencilla, pero es compleja, y es económica, social y política:

¿Qué país vamos a construir?

¿Uno que se especialice en exportar recursos naturales? 

¿Uno que aproveche esos recursos para generar cadenas de valor cada vez más sofisticadas? 

¿Uno que desarrolle industrias capaces de exportar conocimiento? 

¿Uno que convierta su sistema científico en nuevas empresas, tecnologías y soluciones productivas?

¿Uno que fortalezca sus instituciones para sostener capacidades generadas durante décadas, más allá de los ciclos políticos?

¿Uno que tenga un mercado interno capaz de generar empleo, aprendizaje y oportunidades para amplios sectores de la sociedad?

¿Uno que pueda hacer todo esto al mismo tiempo?

No hay una respuesta sencilla. Tampoco hay una receta universal, pero la historia económica muestra que los países desarrollados no llegaron a serlo simplemente porque dejaron que sus ventajas naturales determinaran qué producir y venderle al mundo. Construyeron empresas, conocimiento, infraestructura, instituciones, mercados y capacidades.

El mundo cambió. La velocidad tecnológica es otra. Las cadenas globales son más complejas. La inteligencia artificial transforma actividades enteras. El capital se mueve con una velocidad que hace más difícil sostener estrategias nacionales.

Argentina tiene activos valiosos. Tiene empresas con capacidades sofisticadas. Tiene recursos naturales. Tiene un mercado interno significativo. Tiene universidades, científicos, ingenieros y una historia industrial que constituye un activo que muchos países no poseen. La cuestión es cómo articularlos.

Que los recursos naturales generen divisas, pero también proveedores, tecnología e industria.

Que el mercado interno genere empleo, pero también aprendizaje y nuevas empresas exportadoras.

Que la ciencia produzca conocimiento, pero también nuevas actividades económicas.

Que el Estado financie riesgos, pero exija resultados.

Que las empresas inviertan, innoven, exporten y desarrollen proveedores.

Que la apertura al mundo sea una oportunidad para aumentar capacidades y no solo un mecanismo para reemplazar producción local por importaciones.

Que el desarrollo económico tenga también su dimensión social; que las capacidades creadas por una sociedad puedan ampliar las oportunidades de quienes hoy están afuera de sus circuitos productivos.

Desarrollar un país es construir la capacidad integrada de saber y decidir cómo generar riqueza y bienestar para la sociedad que imaginamos.

Quizás, entonces, se trate de pensar en un país, eso que une las partes, eso que integra la estructura. Como en el abanico. 

Quizás, entonces, todas las preguntas remitan a una primigenia. Esa sobre la cual Argentina aún no genera consensos mínimos. 

Esa pregunta inquietante y necesaria: ¿Qué país?

Cuando Jean Bodin la definió en 1576 como el “el poder absoluto y perpetuo de una República”, es decir, la capacidad de decisión sobre un territorio y su población; o cuando la Paz de Westfalia de 1648 consagró que ningún poder externo puede intervenir en los asuntos internos de un Estado, nadie pensaba en litio, en centros de datos ni en modelos de lenguaje. Y sin embargo pocas categorías políticas resultan hoy tan vigentes. La Cuarta Revolución Industrial (Schwab, 2016) está reescribiendo qué cuenta como recurso estratégico, y con ello qué significa ser un país soberano en el siglo XXI. La discusión actual sobre Inteligencia Artificial no inaugura el debate sobre soberanía tecnológica, lo resignifica.

La soberanía nunca fue solamente una cuestión jurídica. Siempre tuvo una dimensión material. Es soberano quien posee alguna capacidad efectiva para tomar decisiones y sostenerlas. Un país puede tener bandera, Constitución, territorio y representación internacional, pero si no controla su energía, sus recursos estratégicos, sus sistemas de comunicación, sus capacidades industriales o sus infraestructuras fundamentales que le permitan desarrollarse en el orden mundial vigente, su autonomía puede convertirse progresivamente en una ficción.

Durante el siglo XX, la soberanía estuvo estrechamente asociada al control de recursos como el petróleo, el gas, los minerales, los alimentos y las rutas comerciales. En el siglo XXI esos recursos siguen siendo fundamentales pero se les suma una nueva capa: datos, capacidad de cómputo, semiconductores, software, telecomunicaciones y sistemas de Inteligencia Artificial. Esto no significa que los viejos recursos hayan perdido importancia. Al contrario: significa que han adquirido nuevos usos estratégicos.

La transición tecnológica está generando una competencia mundial por aquello que permite alimentar la infraestructura digital. Estados Unidos y China protagonizan la rivalidad más visible en materia de chips, Inteligencia Artificial y capacidad de cómputo. Pero la competencia involucra a muchas otras regiones. Taiwán ocupa una posición decisiva en la fabricación avanzada de semiconductores. Europa intenta reducir sus dependencias tecnológicas a través de regulación e inversión industrial. India busca fortalecer sus capacidades digitales. Los países productores de minerales críticos adquieren una importancia geoeconómica creciente.

Vili Lehdonvirta, en el trabajo Cloud Empires: How Digital Platforms Are Overtaking the State and How We Can Regain Control (MIT Press, 2022), llama la atención sobre una desigualdad fundamental: la concentración geográfica de la capacidad de cómputo avanzada. Plantea que una parte importante del planeta corre el riesgo de convertirse en un “desierto de cómputo”, es decir, en una región capaz de consumir Inteligencia Artificial pero sin infraestructura suficiente para desarrollarla en condiciones de autonomía.

Aquí aparece una nueva definición posible de la soberanía. Ya no alcanza con preguntar quién posee los recursos. Hay que preguntar quién puede transformarlos, quién controla la infraestructura, quién posee la tecnología para convertir una materia prima en conocimiento, quién administra los datos y quién obtiene finalmente la renta económica.

Un país que exporta litio pero importa las tecnologías construidas con ese litio puede conservar la propiedad jurídica de un recurso y, al mismo tiempo, ocupar una posición subordinada en la cadena de valor. Lo mismo ocurre con el talento. Un país puede formar excelentes programadores que trabajen a distancia para empresas extranjeras generando ingresos para sus habitantes pero sin que esa capacidad se traduzca necesariamente en empresas nacionales, infraestructura propia, patentes, investigación o capacidades estatales.

La inserción internacional no es, por lo tanto, un problema de apertura o cierre. La cuestión es más compleja: en qué parte de la cadena de valor decide ubicarse un país.

Sería ingenuo suponer que, porque las formas cambiaron, desaparecieron las relaciones de dependencia. Autores como Nick Couldry y Ulises A. Mejias, en su trabajo The Costs of Connection (Stanford University Press, 2019) han desarrollado el concepto de “colonialismo de datos” para describir la expansión de relaciones de apropiación sobre la información producida por la vida social. Kate Crawford, en The Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence (Yale University Press, 2021), muestra cómo la IA depende de cadenas extractivas de minerales, energía, datos y trabajo. Karen Hao, en Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman's OpenAI (2025), ha popularizado recientemente la idea de una nueva frontera imperial de la Inteligencia Artificial, donde grandes empresas tecnológicas extienden su poder sobre territorios, recursos y poblaciones de distintas partes del mundo.

La cuestión no consiste en afirmar que toda inversión extranjera es colonialismo ni que toda tecnología desarrollada fuera de las fronteras nacionales constituye una amenaza. El problema aparece cuando una relación de dependencia se vuelve estructural y no existen capacidades propias para negociar.

La diferencia es decisiva. Un país puede recibir inversión extranjera en condiciones de fortaleza relativa, estableciendo requisitos de transferencia tecnológica, asociación con universidades, contratación de proveedores locales, desarrollo de capacidades nacionales y protección de recursos estratégicos; o puede limitarse a ofrecer recursos baratos -energía, agua, minerales, territorio, datos y trabajo calificado- para que el mayor valor agregado se produzca en otro lugar.

La soberanía, en este sentido, no significa autarquía. Ningún país moderno produce por sí solo todos los componentes de un sistema de Inteligencia Artificial. La soberanía consiste más bien en poseer capacidades suficientes para que la interdependencia no se convierta en dependencia absoluta.

Argentina llega a esta transformación con una combinación particularmente interesante de recursos y capacidades.

Posee importantes recursos minerales, entre ellos litio y cobre, que resultan estratégicos para la transición energética y tecnológica (CEPAL, 2022). Tiene capacidad industrial, agua dulce, recursos energéticos y un extenso territorio. En determinadas regiones cuenta además con condiciones climáticas relevantes para la instalación de infraestructura tecnológica aunque ningún recurso natural, por sí mismo, garantiza desarrollo.

Argentina posee, sin embargo, otra ventaja menos visible: capital humano. Tiene una larga tradición en educación universitaria, investigación científica, ingeniería, informática y desarrollo tecnológico. Su ecosistema de programadores y profesionales de software constituye una fuente real de capacidades. El problema es que ese talento puede seguir dos caminos muy diferentes. Puede convertirse en la base de una economía nacional de alto valor agregado o transformarse en una suerte de “minería a cielo abierto del talento”, profesionales formados localmente cuya capacidad productiva es capturada principalmente por empresas y economías externas.

La exportación de servicios tecnológicos puede ser positiva pero no debería ser el único horizonte. Un proyecto de soberanía tecnológica, del que vienen dando cuenta la literatura latinoamericana de CEPAL y la UNCTAD, exige preguntarse cómo transformar talento individual en capacidad colectiva: empresas, centros de investigación, infraestructura pública, modelos propios, sistemas de cómputo, desarrollo de software estratégico y aplicaciones destinadas a resolver problemas nacionales.

La Inteligencia Artificial ofrece aquí una oportunidad. Argentina no está en condiciones de competir inmediatamente con Estados Unidos o China en todos los segmentos de la frontera tecnológica pero tampoco necesita hacerlo. Puede desarrollar capacidades especializadas en sectores donde ya posee conocimiento: agroindustria, salud, energía, industria nuclear, satélites, logística, biotecnología, educación y clima, por enumerar algunos.

La pregunta más importante es: ¿qué capacidades tecnológicas necesita Argentina que aporten a resolver sus propios problemas y para participar con mayor autonomía en la economía mundial?

Si la IA será una tecnología cada vez más intensiva en energía, la política energética se convierte también en política tecnológica.

Esto vuelve especialmente relevante la discusión sobre las capacidades científicas y tecnológicas acumuladas por la Argentina, que posee una historia singular en materia nuclear. Desde la creación de la Comisión Nacional de Energía Atómica en 1950 (Decreto 10.936/50, 31 de mayo de 1950) y el desarrollo posterior de reactores, centros de investigación, producción de radioisótopos y centrales nucleares, Argentina construyó un entramado de conocimiento que no surgió espontáneamente ni de la importación ocasional de tecnología. Fue el resultado de décadas de formación de científicos, técnicos e ingenieros y de una política estatal de largo plazo. El propio informe nacional argentino sobre seguridad nuclear destaca que el reactor RA-1, puesto en funcionamiento en 1958, fue el primer reactor de investigación construido en América Latina.

Ese ejemplo permite comprender algo fundamental: las capacidades estratégicas pueden tardar décadas en construirse y, sin embargo, pueden deteriorarse mucho más rápidamente. Una nación no conserva soberanía tecnológica simplemente porque alguna vez haya desarrollado una tecnología. Debe sostener universidades, laboratorios, salarios capaces de retener investigadores, programas de formación, empresas tecnológicas y proyectos de largo plazo. Cuando esos sistemas se debilitan, no sólo se pierden empleos o presupuestos, se pierde trayectoria institucional.

En la economía de la Inteligencia Artificial, esta cuestión será todavía más importante. La disponibilidad de energía puede atraer centros de datos, pero tener centros de datos no equivale automáticamente a poseer soberanía tecnológica. Es necesario preguntarse quién es dueño de la infraestructura, quién controla el hardware, dónde están los datos, qué legislación los protege, qué conocimiento queda en el país y qué capacidad local se desarrolla a partir de esas inversiones.

Argentina no tiene por qué elegir entre dos extremos: aislamiento tecnológico o subordinación. Existe una tercera posibilidad: la inserción soberana. 

Eso implica negociar inversiones pero negociar desde una estrategia nacional. Recibir capital extranjero pero exigir desarrollo local. Exportar recursos pero avanzar hacia su industrialización. Aprovechar el talento para exportar servicios pero construir también empresas y conocimiento propios. Utilizar plataformas globales pero desarrollar infraestructura pública y capacidades nacionales en áreas estratégicas.

La soberanía del siglo XXI no será la autosuficiencia absoluta. Será la capacidad de elegir las dependencias que un país acepta y aquellas que no.

Para Argentina, eso exige un plan que conecte recursos naturales, energía, ciencia y tecnología, industria y formación de recursos humanos. El litio sin industria puede ser extractivismo. El talento sin empresas nacionales puede ser dilapidación de trabajo calificado. La energía sin control de la infraestructura puede ser un subsidio territorial a la acumulación externa. Los datos sin jurisdicción propia pueden convertirse en una nueva forma de extractivismo.

Esos mismos elementos, articulados mediante una estrategia, pueden constituir una plataforma extraordinaria de desarrollo.

Quizás la mayor paradoja de nuestro tiempo sea que, en el momento de mayor sofisticación tecnológica de la historia, volvemos a discutir problemas aparentemente antiguos: quién controla el territorio, quién decide sobre los recursos, quién domina las rutas comerciales, quién posee la energía y quién tiene la capacidad de defender sus intereses.

Sólo que ahora las rutas comerciales también son cables submarinos y redes de datos. Las materias primas incluyen minerales críticos. Las fábricas son también centros de datos. Las fronteras atraviesan servidores. Y el poder militar, económico y cultural depende cada vez más de la capacidad de procesar información.

La soberanía no desapareció, sólo cambió de forma. En la era de la Inteligencia Artificial, un país soberano no será necesariamente aquel que produzca todo por sí mismo; será aquel que comprenda cuáles son las infraestructuras que sostienen su autonomía y sea capaz de defenderlas, desarrollarlas y ponerlas al servicio de un proyecto colectivo.

Argentina tiene recursos que el mundo necesita: agua, energía, minerales, territorio y conocimiento. Tiene una tradición científica y tecnológica que costó décadas construir. Tiene profesionales capaces de participar en la economía digital global. La cuestión es qué hará con todo eso.

La transición tecnológica mundial no espera. La Inteligencia Artificial está reorganizando la división internacional del trabajo mientras se escriben estas líneas. Algunos países construirán la infraestructura, diseñarán los sistemas y capturarán el mayor valor. Otros aportarán energía, minerales, territorio, datos y trabajadores. La discusión sobre la soberanía consiste, finalmente, en qué parte de esa ecuación quiere estar la Argentina.

No se trata de rechazar el mundo. Se trata de estar en él de forma estratégica.

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.