Las compañías argentinas dejaron de adquirir soluciones digitales por impulso o por seguir una moda y están imponiendo una regla más pragmática: primero el problema, después la tecnología. Ese cambio de enfoque, que ya aplican grandes actores como Quilmes, Andreani y TGN, redefine cómo se obtienen resultados con la inteligencia artificial (IA) y otras herramientas.
Un giro desde la consultoría al piso de la operación
La frase que resume el nuevo momento proviene de Valeria Forte, directora de Business & Transformation de KPMG Argentina, quien, según el informe, dijo que “hay una necesidad de entender dónde genera valor para que eso sea rentable”. El contraste es claro: en lugar de repartir licencias y mostrar instalaciones en una presentación, las empresas ahora buscan que la tecnología mueva indicadores concretos del negocio.
Ese cambio no es sólo semántico. La diferencia entre asignar 200 licencias de un asistente de IA y rediseñar un proceso logístico para reducir, por ejemplo, un 30% el tiempo de gestión es la distancia entre gastar presupuesto y mejorar la operación.
Casos argentinos que ilustran la regla
- Cervecería y Maltería Quilmes: Eugenio Cucú Raffo, VP de Marketing para Latinoamérica Sur, afirmó que la IA aceleró y potenció la toma de decisiones, aunque preservando la dimensión humana del trabajo.
- Andreani: su CTO, Sebastián Sarasate, sintetizó la práctica operativa: “La clave es empezar por no elegir qué tecnología, sino qué problema tenemos que resolver”, un método que funciona como guía para founders y equipos operativos.
- TGN: citado por el mismo artículo del Cronista como ejemplo más de la adopción orientada a resultados.
El patrón —identificar necesidades, medir impacto y luego seleccionar herramientas— complica el trabajo comercial de proveedores de software, que tradicionalmente han vendido soluciones replicables sin adaptar procesos. Para los equipos internos de tecnología y los fundadores (founders), en cambio, la norma resulta saludable: obliga a priorizar casos de uso con retorno claro.
Qué dicen los datos sobre la adopción de IA
Un análisis de SVAM citado en la nota revela que sólo el 34% de las organizaciones está reimaginando su negocio con IA. El resto se concentra en implementar herramientas, sin necesariamente cambiar procesos ni indicadores.
| Concepto | Indicador |
|---|---|
| Organizaciones reimaginando el negocio con IA | 34% |
| Ejemplo de impacto operativo mencionado | 30% reducción en tiempo de gestión (caso ilustrativo) |
| Ejemplo de despliegue sin impacto | 200 licencias repartidas sin rediseño de procesos |
Consecuencias para el mercado y para los emprendedores
El enfoque “problem-first” tiene varias implicancias concretas:
- Los proveedores deberán ofrecer propuestas centradas en métricas y procesos, no sólo en funciones y pantallas.
- Los equipos de TI y los responsables de transformación deberán demostrar retorno de inversión con indicadores operativos antes de escalar proyectos.
- Los founders enfrentan una oportunidad: las soluciones que ayudan a resolver problemas medibles serán más demandadas que plataformas genéricas.
En la práctica, esto significa que muchas iniciativas dejarán de ser pruebas de concepto puras y pasarán a proyectos con metas cuantificables. La frase de Andreani —no elegir la tecnología sino el problema— funciona como una regla operativa que obliga a mapear procesos, medir tiempos y definir objetivos antes de firmar contratos.
El desafío ahora es institucional: que las compras en empresas públicas y privadas en Argentina incorporen este criterio y que los equipos comerciales se adapten. Si el objetivo es mover la aguja del negocio, la tecnología pasa a ser una herramienta al servicio de un resultado y no el fin en sí misma.
“Hay una necesidad de entender dónde genera valor para que eso sea rentable”, dijo Valeria Forte, directora de Business & Transformation de KPMG Argentina.
La transición ya empezó en sectores clave y marca una agenda para los próximos años: medir, priorizar y aplicar tecnología donde realmente transforme procesos y costos.
