CASOS DE ESTUDIO: LA IMPLEMENTACIÓN DE IA EN LA GESTIÓN ADMINISTRATIVA DESDE UNA PERSPECTIVA SUSTENTABLE

La inteligencia artificial (IA) avanza en América Latina de manera desigual, marcada por oportunidades de modernización y limitaciones estructurales asociadas a la informalidad laboral y a la insuficiente formación de capital humano avanzado. En este contexto, el presente artículo examina la implementación de IA en la gestión administrativa en Argentina desde una perspectiva sustentable, integrando indicadores regionales, estimaciones de economía informal y análisis de casos organizacionales. La metodología se basó en triangulación de fuentes cuantitativas y cualitativas. En el plano estadístico se utilizaron las ediciones 2023 y 2024 del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) y series del Banco Mundial, aplicadas al modelo de Múltiples Indicadores y Múltiples Causas (Multiple Indicators Multiple Causes, por sus siglas en inglés, MIMIC) y a un análisis de correlaciones. Las variables incluyeron conectividad digital, talento científico-tecnológico y comercio exterior. En el plano cualitativo se incorporaron dos estudios de caso: uno vinculado al sector salud, limitado a entrevistas preliminares, y otro correspondiente a una entidad colegiada de regulación profesional, analizado mediante documentos institucionales y observación participante. Los resultados muestran que Argentina presenta un posicionamiento superior al promedio regional en gobernanza y factores habilitantes, pero persiste una debilidad estructural en capital humano avanzado. La digitalización básica (telefonía móvil, uso de internet) y el fortalecimiento científico-tecnológico se asocian a menores niveles de informalidad, mientras que la sola infraestructura avanzada y las exportaciones externas no generan impactos significativos. En los casos empíricos se evidenció que las configuraciones organizacionales condicionan la adopción tecnológica: los canales minoristas de expendio de medicamentos y, en menor medida, de perfumería, presentan resistencias culturales frente a la automatización, mientras que una entidad colegiada de regulación profesional consolida procesos estandarizados con firma digital y ERP. En conclusión, el estudio confirma que el avance de la IA en Argentina depende de tres factores principales: el liderazgo estatal en la agenda tecnológica, la consolidación de capacidades científicas que reduzcan la informalidad y la adaptación de los diseños organizacionales para integrar procesos digitalizados con flexibilidad operativa.