La IA llegó a las empresas, pero todavía no al depósito

El 12 de septiembre pasado, Dario Amodei —CEO de Anthropic— publicó un ensayo pidiendo que la industria de inteligencia artificial frene deliberadamente el ritmo al que desarrolla modelos cada vez más potentes. Lo acompañaron Sam Altman, Elon Musk, Demis Hassabis y Satya Nadella. Al día siguiente, Donald Trump rechazó el planteo. El lunes 14 cayeron las acciones de Intel, AMD y Nvidia. En 48 horas, la discusión sobre si la IA avanza demasiado rápido movió miles de millones de dólares en la bolsa.

Mientras tanto, en algún depósito de Argentina, una empresa mediana que factura decenas de millones de dólares al año sigue decidiendo qué mercadería comprar con una planilla de Excel y la memoria del encargado de compras.

Ese contraste no es una anécdota. Es el problema que quiero plantear acá.

Durante quince años trabajé como gerente en retailers —Viasono, Aldo— viendo de cerca cómo la tecnología transformaba la forma en que las empresas venden. Y también viendo, del otro lado del mostrador, a los mayoristas y distribuidores que nos abastecían seguir operando casi exactamente igual que hace treinta años. Hoy, desde nBlock, trabajo todos los días con ese sector. Y lo que veo confirma algo que un estudio reciente puso en números.

La Encuesta Nacional sobre Adopción de IA en Pequeñas y Medianas Empresas de la Argentina —hecha por nadIA, una iniciativa del CEPE de la Universidad Torcuato Di Tella y Fundar, con la Fundación Observatorio PyME y apoyo del BID, publicada en abril de este año— encontró que el 41,6% de las pymes argentinas ya usa alguna herramienta de inteligencia artificial. Es un número alto: la IA dejó de ser cosa de empresas grandes.

Pero cuando se mira en qué áreas la usan, aparece el dato que me interesa: 54,7% en marketing y ventas, 45,1% en administración, 40% en producción. Logística, apenas 6,2%. De cada diez empresas que hoy usan IA, más de cinco la usan para vender mejor y menos de una la usa para decidir mejor qué tener en stock. El estudio ni siquiera mide específicamente al canal mayorista —los distribuidores e importadores que abastecen a cada comercio de barrio del país—, y esa ausencia dice tanto como los números: es un sector que quedó, literalmente, fuera del radar.

¿Por qué pasó esto? No es lo que se suele asumir. El mismo estudio muestra que ninguna de las explicaciones fáciles —sistemas viejos, costo, cultura— alcanza para explicar la brecha por sí sola. La razón es más simple: el comercio que le vende al público estuvo obligado a digitalizarse cuando explotó el e-commerce, y al hacerlo generó, sin proponérselo, una base de datos ordenada. El mayorista nunca pasó por eso. Su cliente lo llama por teléfono o le manda un WhatsApp. Nunca hubo un hecho que lo obligara a ordenar su información, y sin datos ordenados, la inteligencia artificial no tiene con qué trabajar.

Esto empezó a cambiar, no porque el mayorista lo decidiera, sino porque el terreno se movió debajo de sus pies. Entre enero y mayo de este año, las compras que los argentinos hicieron directamente en plataformas del exterior como Shein, Temu o Amazon sumaron 518 millones de dólares —113% más que en el mismo período de 2025, según Analytica sobre datos del INDEC—. En el mismo lapso, las ventas en autoservicios mayoristas cayeron 5%. Cada compra que se hace afuera es una venta que no pasa por el comercio de barrio ni, por lo tanto, por su proveedor mayorista.

Frente a esto, cuando hablo con empresas del sector, la resistencia casi nunca viene de arriba: el gerente general suele llegar convencido, viendo lo que hacen sus competidores. Las dudas aparecen en los mandos medios —el jefe de depósito, el encargado de compras— que son quienes tienen que cambiar cómo trabajan todos los días. Y la objeción más repetida, “los operarios no lo van a entender”, es también la más equivocada: esa misma gente usa home banking y WhatsApp a diario. La resistencia no es a la tecnología; es a una herramienta que no les resuelve nada concreto.

Y acá está, para mí, el hallazgo más importante de estos meses trabajando con el sector: cuando una empresa mira por primera vez sus costos reales —flete, impuestos de importación, el capital inmovilizado mientras el producto espera en el depósito, el costo de financiar a un cliente que paga a 90 días— descubre que algunos de los productos que más vendía en realidad le hacían perder plata, sin que nadie lo supiera. No es que le faltara inteligencia artificial: es información que durante años nadie había podido ver.

La tecnología para resolver esto ya existe, ya es accesible y no exige tirar abajo el sistema que la empresa ya usa. Lo que falta no es más IA. Es que alguien se tome el trabajo de traducirla a los problemas concretos de un depósito, un catálogo y una lista de clientes reales. Esa traducción es, en definitiva, el trabajo que tenemos por delante.

* Cofundador y COO de Nblock.

por Gastón Kehyaian

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