Silicon Pampas - Pensar una estrategia para la IA
El investigador principal de Fundar, Daniel Yankelevich, alerta sobre los riesgos de encarar la inteligencia artificial como espectáculo antes que como política pública. En diálogo con Todo es Fake, reflexiona sobre el impacto en el trabajo, la formación, la desigualdad y el rol que podría asumir un Estado que se piense más allá del marketing.
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“Decir que Argentina será el tercer polo mundial de inteligencia artificial es, cuanto menos, un disparate.” Con esa contundencia, el economista Daniel Yankelevich comienza su crítica al enfoque grandilocuente y desarticulado con el que, en ocasiones, se presentan políticas tecnológicas en el país. En la entrevista con Tomás Vizzon, el investigador de Fundar desarma uno de los relatos más repetidos de los últimos años y propone un enfoque más pragmático: entender la IA no como una promesa de futuro, sino como una transformación ya en curso.
El foco de Yankelevich está en el trabajo. “No es que vamos todos a quedarnos sin empleo, pero el problema no es la IA en sí, sino cómo está organizada la estructura laboral actual para recibirla”, advierte. En este sentido, más que “inventar trabajo”, el desafío es reorganizar las condiciones laborales, formar en el uso de nuevas herramientas, y sobre todo, construir redes de capital social que den sustento a trayectorias vitales en un entorno cada vez más volátil.
Un punto clave de la entrevista es la figura del “jefe algorítmico”, ya presente en plataformas como Uber o Rappi. Sistemas que toman decisiones en milisegundos y tensionan la relación humana en el trabajo. La inteligencia artificial ya está reconfigurando roles y jerarquías. Por eso, Yankelevich insiste: “Esto requiere rediseñar la estructura del trabajo, no solo adaptarla”.
También hay una crítica al modo en que se enuncia la política tecnológica en Argentina. “Tener data centers no es tener una estrategia de IA. Es alquilarle el campo a alguien más”, ironiza. Y aunque reconoce que puede haber buenos empleos vinculados, subraya que no se trata de una política transformadora si no se construyen capacidades locales: datos propios, energía sustentable, profesionales formados, servicios inteligentes para el Estado.
El contraste lo pone con Chile, que avanza en el desarrollo de IA con una mirada más articulada. En cambio, Argentina “se queda atrás”, dice, no por falta de talento, sino por la debilidad estructural de su enfoque.
Yankelevich cierra con una sugerencia que vale más que cualquier algoritmo: además de estudiar, “háganse amigos”. En la era del capital social, las redes humanas también son una herramienta de futuro.