Negocios · IA · Transformación
La investigación de UdeSA también dimensiona la presión sobre el mercado de trabajo. En las empresas que adopten IA, estima que podrían desaparecer entre 212.000 y 416.000 puestos en 2030, según el criterio de exposición que se use. Frente a eso, la demanda de trabajadores especializados en IA llegaría a 160.000 en ese año.
Los autores aclaran que no hay una correspondencia directa entre unos y otros, y que la cifra mide una presión de transición. En las entrevistas realizada por los autores del informe, ninguna empresa dijo "haber despedido personal por la IA", aunque aparece un fenómeno que llaman “contratación evitada”: compañías que absorbieron más demanda sin sumar gente.
Por Redacción Adaptant · Infobae (Mariano Zalazar), sobre un estudio de la Universidad de San Andrés; cruce con ITSitio
Un estudio de la Universidad de San Andrés estima que la IA aportaría USD 17.714 millones a la economía argentina en 2030 (2,13 % del PBI) si se acelera la adopción, y USD 12.708 millones (1,5 %) sin cambios; el aporte suma gasto en productos y servicios de IA y derrame sobre la productividad. Según la misma nota, 34,7 % de unas 4.000 grandes empresas adoptó alguna aplicación de IA; 42,5 % de los consultados dice tener una estrategia estructurada y comunicada, pero solo 17,6 % exige un caso de negocio con retorno financiero para aprobar proyectos; entre 212.000 y 416.000 puestos podrían desaparecer en empresas adoptantes hacia 2030 según el criterio de exposición, mientras la demanda de especialistas llegaría a 160.000; en las entrevistas a ejecutivos de 30 compañías ninguna dijo haber despedido por IA y el informe describe «contratación evitada», empresas que absorbieron más demanda sin sumar gente. Según ITSitio (30 de octubre), el estudio se titula «Una estrategia de competitividad en Inteligencia Artificial para la Argentina», es de la Cátedra de Competitividad Jorge H. Forteza de UdeSA y lo dirigieron Raúl Katz, Luciana Pagani y Natalia Méndez Huergo.
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El CEO de Palantir, Alex Karp, sostuvo que el movimiento de la IA soberana está generando la división más drástica entre organizaciones que «tienen» y las que «no tienen» que vio en treinta años de carrera, y que gobiernos y empresas están siendo empujados a una de esas dos categorías, quieran o no. Presentó los resultados del trimestre como prueba de esa tesis y afirmó que este momento está hecho a medida para los productos de la compañía.
En la presentación de resultados, el CTO de la empresa, Shyam Sankar, afirmó que los clientes que más dificultades tienen para obtener valor de la IA son los que se enfocan solo en reducir costos. No presentó datos que respalden esa observación.
El CFO atribuyó el aumento de gastos a inversión en la plataforma de IA y a la contratación técnica de recién graduados. El CTO Shyam Sankar afirmó que «los clientes a los que más les cuesta son los que se enfocan estrechamente en reducir costos» y que se puede hacer más productivo a cualquier grupo de trabajadores «sin generar ningún retorno real».
Las dos transcripciones coinciden en ingresos, segmentos, margen y guía anual; Singju Post transcribe mal la regla del 40 (dice «158 billion» por 158 %). Sin dato de plantilla ni de capex en las fuentes leídas.
Palantir Technologies, comunicado de resultados del 3T 2026 (Exhibit 99.1 del 8-K); transcripciones de Singju Post e Investing.com · 3 NOV
Transformación · IA
El uso consistente de nuevas formas de trabajo es más del doble cuando el gerente también las usa (49 % frente a 22 %)
Una encuesta de TalentLMS a 1.500 empleados de tiempo completo de Estados Unidos, realizada en septiembre de 2026, analiza qué ocurre después de una capacitación en herramientas o procesos nuevos. Todos los participantes se capacitaron en los 12 meses previos. Según sus propias respuestas, el 41% usa la nueva forma de trabajo de manera consistente, el 52% la usa pero a veces vuelve a la anterior y el 8% no la adopta. El 42% afirma seguir usando herramientas o procesos que, según cree, su superior considera reemplazados.
La encuesta se realizó en línea en septiembre de 2026 y los participantes tenían entre 25 y 64 años. La muestra estuvo compuesta por un 49,6 % de hombres y un 50,4 % de mujeres.
TalentLMS (equipo de investigación: Ana Casic, Giota Gavala, Elena Koumparaki, Fiona McSweeney) · 1 NOV