Adopción e integración de inteligencia artificial en el proceso gerencial de toma de decisiones: un estudio exploratorio en empresas de servicios tecnológicos argentinas

Abstract

La adopción de Inteligencia Artificial ha experimentado una aceleración sin precedentes desde 2022, pero persiste una brecha significativa entre el potencial tecnológico y el valor organizacional efectivamente capturado. Este estudio analiza la adopción e integración de herramientas de IA en los procesos gerenciales de toma de decisiones en empresas del sector de servicios tecnológicos en Argentina, explorando las percepciones directivas sobre los desafíos y oportunidades que presenta este fenómeno. La investigación adopta un diseño metodológico mixto que combina datos cuantitativos de 26 organizaciones mediante cuestionario estructurado con hallazgos cualitativos de seis entrevistas semiestructuradas con líderes empresariales. El análisis se estructura mediante un marco conceptual de cuatro niveles que examina el contexto sectorial, los factores organizativos, los procesos de adopción y los resultados capturados. Los hallazgos revelan que el sector se encuentra en una fase de adopción amplia pero predominantemente superficial. El 73% de las organizaciones utiliza herramientas de IA, con predominio de asistentes generativos (94.7% de usuarios), pero la integración permanece mayormente instrumental-táctica más que estratégica-transformadora. La penetración de IA es significativamente mayor en decisiones operativas que en estratégicas, con solo el 26% de los encuestados percibiendo mejoras en la objetividad de las decisiones. Los beneficios más reportados se concentran en eficiencia operativa: velocidad de análisis (73%), automatización de tareas (69%) e identificación de patrones (58%). El estudio confirma la primacía de factores organizacionales sobre limitaciones técnicas como determinantes del éxito: el 65% identifica falta de conocimiento técnico como barrera principal, el 54% problemas de calidad de datos, y el 46% dificultades de integración con sistemas existentes. Las estructuras de gobernanza permanecen mayormente informales, con solo el 23% de organizaciones reportando políticas formales de uso de IA. Los hallazgos sugieren que la adopción efectiva constituye fundamentalmente un desafío de gestión del cambio más que un desafío técnico.

Artificial intelligence adoption has accelerated unprecedentedly since 2022, yet a significant gap persists between technological potential and effectively captured organizational value. This study analyzes the adoption and integration of AI tools in managerial decision-making processes within technology services companies in Argentina, exploring executive perceptions of the challenges and opportunities this phenomenon presents. The research adopts a mixed-method design combining quantitative data from 26 organizations through structured questionnaires with qualitative findings from six semi-structured interviews with business leaders. The analysis is structured through a four-level conceptual framework examining sectoral context, organizational factors, adoption processes, and captured results. Findings reveal the sector is in a phase of broad but predominantly shallow adoption. While 73% of organizations use AI tools, with predominance of generative assistants (94.7% of users), integration remains mostly instrumental-tactical rather than strategic-transformational. AI penetration is significantly higher in operational than strategic decisions, with only 26% of respondents perceiving improvements in decision objectivity. Most reported benefits concentrate on operational efficiency: analysis speed (73%), task automation (69%), and pattern identification (58%). The study confirms the primacy of organizational factors over technical limitations as success determinants: 65% identify lack of technical knowledge as the main barrier, 54% data quality issues, and 46% integration difficulties with existing systems. Governance structures remain mostly informal, with only 23% of organizations reporting formal AI use policies. Findings suggest that effective adoption fundamentally constitutes a change management challenge rather than a technical one.