Argentina no tiene un problema menor: tiene un problema estructural de supervivencia y escala empresarial. Y cuando eso sucede en un país donde las PyMEs concentran una parte decisiva del empleo, el impacto no es “de algunos negocios”, sino del tejido social completo.
Por eso, creo que necesitamos implementar Inteligencia Artificial (IA) en PyMEs nacientes o con dificultades económicas, pero con una condición central: que los ahorros y eficiencias generadas por esa incorporación no se “diluyan” en el día a día, sino que se conviertan, de manera verificable, en inversión directa en producto y publicidad durante un plazo acotado (3 a 5 años). La lógica es simple: la IA baja fricción, mejora caja y acelera ejecución; la reinversión sistemática convierte esa eficiencia en crecimiento. Y una PyME que crece, tarde o temprano, necesita contratar gente y se vuelve fuente genuina de empleo.
Este artículo propone el marco, los datos y el diseño de un esquema medible para lograrlo.
1) Las PyMEs no son “un sector”: son el núcleo del empleo formal
Los números son contundentes:
- Según un informe de UCEMA, a abril de 2025 existían 515.599 PyMEs registradas, equivalentes al 98% de las firmas empleadoras del sector formal (definidas allí como empresas empleadoras con 100 empleados o menos). Además, generan el 50% del empleo asalariado registrado y explican el 35% de la masa salarial formal.
- En una publicación oficial del Estado nacional (Ministerio de Economía / Secretaría de Industria y Desarrollo Productivo), se señala que las MiPyMEs representan el 99,4% del total de empresas y emplean al 64% de los asalariados registrados. (Argentina)
- Un informe del entonces Ministerio de Producción (2018) indica que, sobre empleo formal privado, las pymes concentran el 77% de los puestos de trabajo (frente a 23% en grandes empresas).
Esto explica por qué el debate sobre PyMEs, en Argentina, es en realidad un debate sobre empleo, salario, estabilidad social y desarrollo.
2) Aclaración necesaria sobre la “tasa de fracaso 95%”
En conversaciones de negocios suele circular una cifra fuerte: que “fracasa el 95%”. Lo importante es entender qué se está midiendo.
Esa cifra suele aparecer como estimación amplia cuando se mezcla el universo de emprendimientos, microemprendimientos, iniciativas informales y empresas jóvenes, no necesariamente comparable con la definición estricta de “PyME empleadora formal” (con empleados registrados, actividad sostenida, etc.). En otras palabras: no es una cifra homogénea ni una única estadística oficial.
Si nos enfocamos en el universo empresarial formal con fuentes trazables, el panorama sigue siendo duro, pero es más preciso:
- Un trabajo académico (USAL) citando al entonces Ministerio de Desarrollo Productivo sintetiza la supervivencia de nuevas empresas: 6 de cada 10 llegan a los 2 años y solo 3 de cada 10 llegan a los 8 años.
La conclusión es clara: aun sin “casarnos” con el 95% como cifra técnica única, la mortalidad temprana y la dificultad de sostenerse son reales, y justifican una intervención de productividad y eficiencia.
3) El contexto macro que agrava el problema: menos empresas empleadoras
Cuando cae la cantidad de empresas empleadoras, cae la capacidad del país para crear empleo y sostener movilidad social.
Fundar (Argendata), con datos del OEDE (Ministerio de Trabajo), estima que hoy hay alrededor de 565.000 empresas empleadoras formales, menos que el pico de 2013 (en torno a 610.000). (Argendata)
Esto no es un detalle: es la foto de una economía donde cuesta nacer, cuesta sobrevivir y cuesta escalar.
4) Por qué es estratégico que prosperen: trabajo y PBI
Empleo (la base social)
Si las PyMEs concentran porciones tan altas del empleo asalariado registrado (UCEMA: 50%) y del empleo asalariado registrado total (publicación oficial: 64% para MiPyMEs), entonces cada PyME que se estabiliza es una barrera contra la informalidad y la precarización.
PBI (la base productiva)
El aporte al PBI suele expresarse como rango, dependiendo de definiciones y fuentes. En medios y verificadores se mencionan estimaciones en torno al 40% del PBI (Chequeado), y también aparece el dato de 44% en informes sectoriales que citan fuentes gubernamentales provinciales.
Más allá del número exacto, la idea es consistente: sin PyMEs fuertes, el producto se achica y el empleo se debilita.
5) La IA como palanca: no es “reemplazar gente”, es comprar eficiencia, caja y velocidad
En una PyME naciente o con dificultades, el problema raramente es falta de ganas. Suele ser una combinación de:
- caja frágil y decisiones sin información,
- tareas manuales repetitivas (administración, seguimiento, soporte),
- costos tercerizados que pesan (agencias, freelancers, gestoría, atención),
- dependencia extrema del dueño (todo pasa por una persona),
- lentitud para vender y para ejecutar.
La IA bien aplicada no “soluciona el mercado”, pero sí puede atacar lo que más mata PyMEs: la fricción operativa.
Dónde impacta primero (y por qué)
- Atención al cliente y ventas: respuestas, calificación, seguimiento y recuperación de oportunidades.
- Administración y finanzas: control, alertas, cobranza, análisis de rentabilidad.
- Marketing y contenido: producción, variaciones, tests, velocidad de campañas.
- Operaciones y stock: sugerencias de reposición, quiebres, demanda simple.
- Capacitación interna: manuales, soporte a empleados, estandarización.
El objetivo no es “hacer todo con IA”, sino hacer más con la misma estructura durante el período crítico, hasta que el negocio tenga margen para crecer y contratar.
6) Cómo bajar la tasa de fracaso con un plan medible de adopción de IA
Si se quiere sostener una afirmación seria —que la tasa de fracaso puede bajar— hay que proponer un mecanismo replicable y auditable. El programa, en términos simples, debería funcionar así:
Paso 1: establecer una línea base (antes de IA)
Medir durante 2 a 4 semanas:
- horas mensuales en tareas repetitivas (administración, soporte, coordinación),
- costos a terceros (gestión, marketing, atención, contenido, reporting),
- tiempos de respuesta al cliente,
- tasa de conversión y tasa de seguimiento efectivo,
- mora / cobranza,
- rotación y quiebres de stock (si aplica).
Sin baseline, todo “mejoró” por percepción; con baseline, se puede demostrar.
Paso 2: implementar IA por módulos de alto retorno (no todo de golpe)
Prioridad para PyMEs con riesgo:
- Módulo de ventas y atención (impacto inmediato en ingresos y conversión),
- Módulo administrativo-financiero (impacto inmediato en caja y control),
- Módulo de marketing de performance (impacto en demanda),
- luego, operaciones y capacitación.
Paso 3: tablero de control con métricas simples
- Ahorro: costos evitados de terceros + horas liberadas valorizadas + reducción de errores/retrabajos.
- Productividad: menor tiempo de respuesta, más seguimiento, más conversiones, mejor cobranza, menos quiebres.
- Crecimiento: ventas netas, margen, recurrencia, CAC/ROAS (si hay pauta).
Paso 4: certificar el “ahorro atribuible” para activar la reinversión
Acá entra el componente que cambia el juego: no basta con ahorrar, hay que transformar ahorro en crecimiento.
7) El convenio clave: reinvertir el ahorro en producto y publicidad (3 a 5 años)
La propuesta es un acuerdo claro:
Regla central
Todo el dinero proyectado como ahorro y eficiencia generado por incorporar IA debe destinarse a:
- Producto (calidad, catálogo, experiencia, capacidad de entrega, packaging, mejoras que el cliente perciba), y
- Publicidad / demanda (performance, embudos, contenido, distribución, campañas y pruebas).
Plazo
3 a 5 años como tope.
¿Por qué? Porque el objetivo no es eternizar una PyME “ultra liviana”. Es darle aire y velocidad para que crezca, y una PyME que crece termina necesitando personas: ventas, operación, logística, soporte, administración. Es decir: más empleo genuino.
Gobernanza mínima (para que no quede en discurso)
- tableros mensuales con métricas y evidencia,
- auditoría interna del cálculo del ahorro atribuible,
- revisión trimestral de prioridades (más producto o más publicidad, según etapa).
Este es el punto más importante del enfoque: la IA no es el fin; es el medio para financiar crecimiento sin asfixiar la caja en la etapa crítica.
8) Beneficio país: menos cierres, más escala, más empleo
Si las PyMEs sostienen una parte central del empleo registrado y son la enorme mayoría del universo empresario, entonces bajar el cierre de empresas, aunque sea por pocos puntos, implica:
- miles de empresas que no desaparecen,
- miles de puestos de trabajo que se preservan y se crean,
- una base productiva más amplia y más competitiva.
Y todo esto no requiere ciencia ficción. Requiere lo que Argentina muchas veces posterga: gestión por indicadores, disciplina de reinversión y mejora continua, apalancadas por IA para acelerar decisiones y ejecución.
La discusión real no es si la IA “llega” a las PyMEs: ya llegó. La discusión es si la vamos a usar para sobrevivir mejor o para crecer más rápido.
Hoy sabemos dos cosas con datos:
- que las PyMEs tienen un rol crítico en empleo y estructura productiva , y
- que sostener un negocio en el tiempo es difícil y que la supervivencia cae fuerte con los años .
Frente a eso, un programa medible de adopción de IA (con un convenio de reinversión del ahorro en producto y publicidad por 3 a 5 años) es una propuesta concreta para torcer la curva: menos cierres en el período crítico, más empresas que escalan y, en consecuencia, más empleo genuino y más valor para el país.
Fuentes (principales)
- UCEMA – Evolución de las PyMEs en Argentina y su impacto en el empleo (datos a abril 2025).
- Fundar (Argendata) – Demografía empresarial (con datos OEDE). (Argendata)
- USAL – Análisis de mortalidad en empresas argentinas (cita supervivencia 2 y 8 años).
- Ministerio de Producción (Biblioteca Producción) – Panorama de las empresas en Argentina (empleo formal y participación PyME).
- Argentina.gob.ar – Nota oficial sobre relevancia MiPyME (99,4% empresas; 64% asalariados registrados; creación de empleo y exportaciones). (Argentina)
- Referencias sobre aporte al PBI en el debate público (estimaciones 40% y reportes que citan 44%). (Chequeado)
