Inteligencia Artificial Generativa, Comunicación Institucional y Relaciones Públicas: Impactos, desafíos y evidencias globales y argentinas (2023 - 2025) PDF Free Download
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Revista Cuadernos de Comunicólogos - Año 13 - Nro. 13 - 2025 - ISSN 2314-3754
Inteligencia Artificial Generativa, Comunicación
Institucional y Relaciones Públicas: Impactos, desafíos
y evidencias globales y argentinas (2023 - 2025)
Alejandro Ruiz Balza
1
, Sonia Zahalsky
2
y Karina Aphal
3
Resumen
La expansión acelerada de la inteligencia artificial generativa (IAG) desde fines de 2022 ha
transformado de manera significativa las prácticas de la comunicación institucional y las
relaciones públicas. Aunque el uso individual de estas tecnologías es ampliamente mayoritario,
la adopción organizacional aún se encuentra en una etapa temprana y caracterizada por
experiencias piloto, aprendizajes exploratorios y ausencia de políticas institucionales
consolidadas. La Encuesta Nacional sobre Adopción de IA en Argentina (2025) muestra que el
78 % de los usuarios emplea IAG en su vida cotidiana, pero solo el 32 % lo hace como parte de
sus tareas laborales, lo que evidencia una brecha entre experimentación personal y aplicación
profesional. Asimismo, los principales usos se concentran en redacción, análisis de información
y generación de ideas, mientras persisten preocupaciones asociadas con la transparencia
algorítmica, la privacidad y la desinformación. En paralelo, diversos casos nacionales - como
Banco Galicia, YPF, Mercado Libre, Globant y los grupos mediáticos La Nación y Clarín - ilustran
un escenario donde la IA se incorpora para mejorar la atención, automatizar procesos
comunicacionales, anticipar crisis o acelerar la producción de contenidos. A nivel internacional,
organizaciones como Siemens, Netflix, Amazon y Disney muestran modelos avanzados de
integración, que combinan personalización, análisis predictivo y experiencias inmersivas. Este
contraste evidencia que la adopción organizacional en Argentina todavía transita la frontera
entre las etapas de introducción y crecimiento del ciclo de innovación tecnológica. El análisis
permite concluir que la IAG está redefiniendo la profesión, pero su consolidación como
capacidad institucional dependerá de la creación de marcos éticos, regulatorios y formativos
que garanticen un uso estratégico y responsable. A medida que las organizaciones desarrollen
infraestructura, competencias y gobernanza, la IA podrá avanzar hacia etapas superiores de
madurez e integración en sus políticas y prácticas comunicacionales.
Palabras clave: Inteligencia Artificial, Comunicación Institucional, Relaciones Públicas.
1
PhD Ciencia Política. Comunicólogo.
2
Mg. En Marketing y Comunicación Publicitaria. Lic. en Relaciones Públicas y Comunicación Institucional.
3
Especialista en Tecnología Educativa. Lic. en Ciencias de la Comunicación.
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Abstract
The rapid expansion of generative artificial intelligence (GAI) since late 2022 has significantly
transformed institutional communication and public relations practices. Although individual
use of these technologies is widespread, organizational adoption remains at an early stage,
characterized by pilot initiatives, exploratory learning, and the absence of consolidated
institutional policies. The National Survey on AI Adoption in Argentina (2025) shows that 78%
of respondents use GAI in their daily lives, yet only 32% do so as part of their professional
duties. This reflects a clear gap between personal experimentation and formal organizational
integration. The main uses of GAI involve text generation, information analysis, and idea
development, while concerns related to algorithmic transparency, privacy, and misinformation
persist. Simultaneously, several Argentine cases—such as Banco Galicia, YPF, Mercado Libre,
Globant, and major media outlets like La Nación and Clarín—illustrate emerging applications of
AI to enhance customer service, automate communication processes, anticipate crises, and
accelerate content production. International cases, including Siemens, Netflix, Amazon, and
Disney, demonstrate more advanced models, combining personalization, predictive analytics,
and immersive experiences. This contrast indicates that organizational adoption in Argentina is
still moving along the boundary between the introduction and growth phases of the
technological innovation cycle. The analysis suggests that GAI is reshaping professional
practices, yet its consolidation as an institutional capability will depend on the development of
ethical, regulatory, and training frameworks that ensure responsible and strategic use. As
organizations strengthen their internal infrastructure, competencies, and governance, AI will
be able to advance toward higher stages of maturity and integration into organizational
communication policies and practices.
Keywords: Artificial Intelligence, Institutional Communication, Public Relations.
Introducción: IA generativa y ciclo de innovación tecnológica
La expansión de la inteligencia artificial generativa desde 2022 ha impulsado un
proceso acelerado de cambios culturales, profesionales y organizacionales. Sin
embargo, para comprender su impacto real en la comunicación institucional y en las
relaciones públicas, nos parece imprescindible, a para enfocar su estadio actual,
enmarcar la expansión de esta tecnología, dentro del el ciclo de vida de la
innovación tecnológica cuyas fases incluyen: introducción, crecimiento, madurez y
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declive. A pesar del entusiasmo público, según los datos de diferentes encuestas y
publicaciones disponibles (que trabajaremos más adelante en este artículo), la IA
generativa se encuentra todavía en una etapa dominada por adoptantes
individuales, con una adopción organizacional aún fragmentaria y experimental.
Esta tensión histórica entre disponibilidad técnica y uso institucional no es nueva.
Por ejemplo, la electrificación ofrece un ejemplo paradigmático: aunque la
electricidad ya estaba disponible a fines del siglo XIX, las fábricas tardaron décadas
en reorganizar sus procesos productivos para aprovecharla, colocando toma
corrientes cerca de cada puesto de trabajo, etc. David Edgerton (2006) lo sintetiza
al afirmar que: “la historia de la tecnología no es solamente la historia de lo nuevo,
sino la historia de cómo lo viejo persiste mientras lo nuevo tarda en incorporarse”.
Un fenómeno similar se observó con la adopción de Microsoft Office durante la
década del 90 del siglo XX, inicialmente resistido por muchas organizaciones que
consideraban innecesaria la sustitución de procesos basados en papel y máquinas
de escribir. Incluso tecnologías que hoy parecen triviales, como los enchufes
urbanos para cargar teléfonos móviles, se incorporaron tardíamente a los espacios
públicos, mucho después de que la telefonía móvil se hubiera masificado. Estos
ejemplos, entre otros que enumeramos a continuación, muestran que la adopción
organizacional requiere, además de tecnología disponible, cambios profundos en
infraestructura, cultura institucional, capacitación y marcos normativos.
Comparaciones históricas:
Electricidad: 30 años hasta adopción industrial.
PC + Office: 10 años hasta uso corporativo masivo.
Smartphone: 8 años hasta apps empresariales.
IA generativa: aún en fase individual.
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La inteligencia artificial generativa enfrenta hoy ese mismo dilema. Tal y como
advierte Éric Sadin (2020), estamos ante “un viraje antropotécnico en el que las
tecnologías se adelantan a las instituciones y comienzan a organizar la vida social
antes de que existan marcos capaces de contenerlas” (p. 45). Por su parte, Amy
Webb (2021) señala que las tecnologías disruptivas suelen atravesar una “brecha
entre expectativa social y preparación institucional”, en la cual los usuarios adoptan
rápidamente herramientas que las organizaciones solo podrán asimilar cuando se
desarrollen políticas internas, protocolos de gobernanza y capacidades
profesionales suficientes para ello.
Figura 1. Ciclo histórico de adopción tecnológica aplicado a IA
Innovación → Uso Individual → Uso Profesional → Adopción Organizacional → Madurez
IA generativa
(2023–2024) (2023–2025) (2025–2030?) (2030+)
|-----------------------------|------------------------------|--------------------------------|
Fuente: Elaboración Propia.
En la comunicación institucional y las relaciones públicas, esta brecha es
especialmente visible: mientras profesionales utilizan cotidianamente
herramientas como ChatGPT, Gemini o Claude para producir borradores,
monitorear conversaciones o automatizar tareas, las organizaciones aún no han
integrado estas tecnologías como prácticas sistemáticas. Este artículo se inscribe
en dicho contexto y busca analizar el proceso de adopción de la IA en Argentina,
identificando las oportunidades, desafíos y tensiones presentes entre la innovación
y su institucionalización.
Marco contextual internacional
La adopción de inteligencia artificial en comunicación atraviesa un proceso global
caracterizado por tres grandes tendencias: 1) expansión acelerada de herramientas
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generativas; 2) creciente discusión ética y 3) aumento del interés regulatorio. El AI
Action Summit de Naciones Unidas celebrado en 2025 sostuvo que “el despliegue
de sistemas de IA en comunicación pública tiene impactos directos sobre la
confianza, la transparencia y la integridad informacional, y debe ser abordado
desde marcos internacionales comunes” (ONU, 2025). En paralelo, la Unión Europea
avanzó con el AI Act y Estados Unidos con lineamientos federales de uso
responsable.
En el plano profesional de la comunicación y las relaciones públicas, autores como
Martin Waxman (2022) han identificado cuatro tendencias críticas: la voz sintética
de alta fidelidad, la manipulación audiovisual mediante deepfakes, la generación
automática de lenguaje natural y la inteligencia relacional basada en datos. A estas
aportaciones, Smith y Waddington (2023) agregan el imperativo ético como
dimensión clave del ejercicio profesional, dada la centralidad de la confianza en la
construcción de reputación.
Asimismo, Kate Crawford (2022) propone un abordaje crítico que reconoce el
carácter sociotécnico y material de la IA, desmitificando la idea de neutralidad
algorítmica y subrayando los impactos ambientales, económicos y políticos de su
infraestructura. Estas discusiones proporcionan un marco indispensable para
analizar el fenómeno en Argentina, donde la adopción tecnológica ocurre en un
contexto de desigualdades estructurales y asimetrías de acceso entre
organizaciones.
Marco teórico
El enfoque teórico de este trabajo se estructura en tres ejes. En primer lugar,
siguiendo a Crawford (2022) quien afirma que “la inteligencia artificial no es ni
artificial ni inteligente, sino el resultado de trabajo humano, recursos naturales y
decisiones políticas” (p. 12), se adopta una perspectiva crítica que reconoce a la IA
como fenómeno complejo, atravesado por relaciones de poder, infraestructura
material y procesos de extracción de datos.
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En segundo lugar, se retoman los aportes de Sadin (2020), quien conceptualiza la IA
como un régimen que redefine las condiciones de la acción humana y la delegación
de decisiones: “la automatización inteligente no reemplaza simplemente tareas:
reconfigura las modalidades de interpretación de la realidad” (p. 57).
Finalmente, se incorpora la perspectiva de Amy Webb (2021) sobre los “nueve
gigantes” del ecosistema digital, un análisis que permite comprender la
concentración de poder en el desarrollo de IA y su impacto en la comunicación
institucional, ya que las organizaciones dependen crecientemente de plataformas
cuyos criterios algorítmicos son opacos y cambiantes.
Este marco permite analizar la IA no solo como herramienta, sino como actor
comunicacional, que participa activamente en la circulación, producción y
jerarquización de contenidos, afectando la relación entre organizaciones y públicos.
Metodología
El estudio se realizó con un enfoque cualitativo y diseño exploratorio, adecuado
para el análisis de fenómenos emergentes.
Para ello se combinaron cuatro técnicas:
1. Análisis de casos de implementación de IA en organizaciones argentinas y
globales.
2. Entrevistas en profundidad a profesionales de comunicación institucional y
relaciones públicas.
3. Encuestas a usuarios y profesionales sobre adopción de IA en Argentina,
utilizando el estudio publicado en 2025 como insumo empírico central.
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4. Análisis documental de informes sectoriales, normativas internacionales y
literatura académica.
El análisis triangulado permitió identificar patrones de adopción, resistencias,
motivaciones y expectativas organizacionales.
Resultados: Adopción de IA en Argentina (Encuesta 2025)
Los resultados de la Encuesta Nacional sobre Adopción de IA en Argentina (2025)
permiten identificar tendencias críticas que explican el estado actual del proceso
de incorporación de la IA generativa en la comunicación institucional y las
relaciones públicas.
Figura 2. Adopción de IA en Argentina (Encuesta 2025)
Uso personal de IA generativa ████████████████████ 78%
Uso laboral de IA ████████ 32%
Uso en organizaciones (sistematizado) ███ 14%
Profesionales formados en IA █████ 22%
Demanda de regulación █████████████████████ 85%
Riesgo percibido (desinformación) █████████████ 68%
Fuente: Elaboración Propia.
1. Adopción individual versus adopción organizacional: una brecha estructural
El primer hallazgo relevante es la marcada diferencia entre uso personal y uso
laboral. Mientras el 78% de las personas encuestadas declara usar IA generativa
en su vida cotidiana, solo 32% lo hace como parte de sus tareas profesionales (p.
4). La encuesta señala: “La adopción personal es ampliamente mayor que la
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organizacional, lo que indica que las empresas aún no han incorporado la IA en sus
procesos formales, pese a la masificación del uso individual” (p. 5).
Esta brecha constituye un indicador claro de que Argentina atraviesa la frontera
entre la fase de introducción y crecimiento del ciclo de innovación tecnológica. Los
profesionales utilizan IA como apoyo operativo informal, pero las instituciones
todavía no la incorporan como política o capacidad estratégica.
Este rezago institucional replica patrones históricos observados con tecnologías
previas y mencionados más arriba como: la electrificación industrial, la adopción de
software como Microsoft Office o la instalación de cargadores de móviles en el
espacio urbano, mostrando procesos en los que la tecnología se expande, adopta y
adapta socialmente antes de institucionalizarse.
2. Tipos de herramientas utilizadas: predominio del texto sobre lo audiovisual
La encuesta revela que las herramientas más empleadas son las generativas
textuales.
ChatGPT: 72%
Gemini/Bard: 41%
Copilot: 28%
En contraste, solo un 17% usa herramientas audiovisuales como Runway o Pika (p.
6). Esto señala dos dinámicas:
1. La infraestructura argentina favorece herramientas de baja complejidad
técnica, con requisitos mínimos de hardware.
2. Las organizaciones exploran la IA desde “tareas seguras”: redacción,
borradores, resúmenes, ideas iniciales.
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La dificultad de acceso a recursos computacionales avanzados limita la adopción
audiovisual y de modelos locales de entrenamiento propio.
3. Finalidades de uso: mejora de la productividad individual
Los tres usos predominantes son:
Redacción/edición de textos → 69%
Análisis de información → 47%
Generación de ideas → 45%
Esto sugiere que la IA funciona principalmente como asistente competente para
tareas que tradicionalmente se consideraban propias del “núcleo profesional” de la
comunicación y las relaciones públicas y, por ende, solo a cargo de profesionales
del área.
4. Riesgos percibidos: un sistema de alerta temprana
El estudio muestra un alto nivel de preocupación por los riesgos:
Pérdida de empleo: 63%
Falta de transparencia algorítmica: 59%
Violación de privacidad: 52%
Desinformación: 44%
Estos indicadores revelan que, si bien existe entusiasmo, también se observa un
marco emocional defensivo, reflejado de modo resumido en la encuesta en
extractos tales como: “La IA despierta simultáneamente fascinación y temor,
especialmente en sectores donde el trabajo intelectual es central” (p. 8).
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En comunicación institucional y relaciones públicas, donde la confianza, la
reputación y la integridad informativa son claves, estos temores se amplifican y
condicionan la adopción.
5. Brecha regulatoria y falta de políticas internas
El 71% considera que el país carece de un marco normativo adecuado para regular
el uso laboral de IA (p. 11). La ausencia de políticas internas genera un vacío
operativo:
No hay criterios claros para uso ético.
No existen protocolos de revisión humana obligatoria.
No se han definido estándares de transparencia.
Las organizaciones temen “riesgos reputacionales”.
Este vacío conduce a un fenómeno que el informe llama “experimentación
individual institucionalizada de facto”: los empleados usan IA sin que la
organización lo sepa o sin que exista regulación interna. En conjunto, los resultados
de la Encuesta Nacional sobre Adopción de IA en Argentina (2025) permiten afirmar
que el proceso de incorporación de la inteligencia artificial generativa en la
comunicación institucional y las relaciones públicas se encuentra en una fase
transicional, caracterizada por una alta apropiación individual y una débil
institucionalización organizacional.
Como se observa en la misma, la brecha entre uso personal, uso laboral informal y
adopción sistémica revela que la IA opera actualmente más como una herramienta
utilizada según las competencias de cada profesional a nivel individual que como
una capacidad estratégica integrada a políticas, procesos y culturas
organizacionales.
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Al mismo tiempo, el predominio de usos textuales, la focalización en mejoras de
productividad personal y la elevada percepción de riesgos éticos y reputacionales
configuran un escenario de adopción cautelosa, fragmentada y defensiva.
Finalmente, pero no menos importante, es la ausencia de marcos regulatorios
claros y de protocolos internos consolida prácticas de uso “invisible” que, lejos de
potenciar el valor organizacional de la IA, refuerzan tensiones entre innovación,
control y responsabilidad.
Estos hallazgos confirman que el principal desafío no reside en la disponibilidad
tecnológica, sino en la capacidad de las organizaciones para traducir la
experimentación individual en estrategias institucionales sostenibles, éticas y
alineadas con los principios fundamentales de la comunicación y las relaciones
públicas para la construcción y consolidación de procesos que faciliten integrar
estas exploraciones y transformarlos en aprendizajes organizacionales para la
puesta en valor de y consolidación de los mismos como activos intangibles.
Casos argentinos de IA en comunicación institucional y relaciones públicas
Uno de los ejes centrales de esta investigación es el análisis de los casos argentinos
de implementación de inteligencia artificial en comunicación institucional y
relaciones públicas, dado que permite observar cómo las organizaciones locales
transitan las primeras etapas de adopción tecnológica, alineándose parcialmente
con tendencias globales, pero conservando particularidades derivadas del contexto
económico, regulatorio y cultural del país.
A partir de experiencias documentadas en empresas del sector financiero,
energético, tecnológico, mediático y del comercio electrónico, es posible identificar
patrones emergentes, como la automatización de la atención al cliente, la
personalización de comunicaciones, el análisis predictivo de reputación y la
incorporación de IA generativa en flujos editoriales. Estos casos ofrecen una
ventana empírica para comprender la madurez actual del ecosistema argentino,
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visibilizando avances concretos y también las tensiones propias de un proceso de
transformación aún incipiente.
A continuación, se presenta una breve descripción y análisis de cada caso,
incorporando contexto sectorial, interpretación de sus usos comunicacionales y
conexiones con las dinámicas y desafíos observados a nivel internacional.
1. Banco Galicia: IA conversacional y análisis de sentimiento: ha
incorporado herramientas de IA generativa y automatización para mejorar la
atención al cliente, por ejemplo, mediante Gala, un asistente virtual omnicanal
que ya gestiona millones de interacciones en 2024 (Banco Galicia, La Nación,
30/06/2025). Además, iniciativas como la plataforma de NLP desarrollada con
Red Hat han reducido drásticamente tiempos de verificación de nuevos
clientes (Red Hat Summit, 22/05/2023).
La expansión de la IA también incluye la adopción de asistentes generativos y
sistemas internos para apoyo a colaboradores (iProUP, 2025), así como
mejoras en gestión del talento mediante soluciones de IA en SAP
SuccessFactors (SAP Noticias, 30/10/2024).
Galicia se encuentra en una fase intermedia: automatiza tareas simples, pero
no delega decisiones de alto riesgo. Además, comenzó a explorar
herramientas de análisis de sentimiento para monitorear conversaciones en
redes sociales.
Este tipo de aplicación coincide con tendencias globales donde las
instituciones financieras priorizan IA para eficiencia operativa, según
reportes de Deloitte (2023).
2. YPF / Y-TEC: IA para crisis y reputación: integra IA para el análisis
predictivo de escenarios críticos, especialmente ambientales, sindicales y
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territoriales. El documento indica que la tecnología permite anticipar estados
de opinión pública y detectar patrones emergentes.
Esta práctica se alinea con modelos avanzados de gestión de riesgo utilizados
en energía a nivel internacional (PwC, 2023). YPF se destaca como uno de los
pocos casos de IA estratégica, más allá de la tarea operativa.
3. Mercado Libre: personalización comunicacional y cultura IA-first: es un
caso híbrido: combina madurez tecnológica con prácticas comunicacionales
avanzadas. El documento señala que la empresa organiza eventos propios
sobre IA y promueve una cultura de innovación interna. Su adopción es
comparable a la de Amazon a escala global, por lo que Mercado Libre
constituye un referente regional a partir de los siguientes ejes:
Uso intensivo de machine learning.
Algoritmos propios de recomendación.
Automatización comunicacional.
Posicionamiento como empresa tecnológica.
4. Globant: exportación de tecnología y comunicación estratégica: es el
caso argentino que se encuentra más cerca de la fase de madurez, dado que
exporta soluciones como:
MagnifAI (calidad de software).
Navigate (experiencias digitales).
Augoor (productividad).
GeneXus (automación de software).
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Su campaña “I AI” evidencia una comunicación institucional que incorpora IA
como parte de su identidad. Globant opera en la frontera entre innovación
tecnológica y comunicación corporativa.
5. La Nación y Clarín: IA generativa en periodismo: ambos medios
argentinos experimentan con IA para:
Redacción asistida.
Análisis de datos.
Generación de títulos.
Automatización de resúmenes.
Apoyo en la verificación de datos.
Es importante señalar que las dos organizaciones reconocen límites éticos: la
IA no reemplaza al periodista, pero acelera la producción, reflejando la
creciente tensión global entre innovación y riesgo en los medios, también
visible en estudios del Reuters Institute (2024).
En conjunto, los casos argentinos analizados muestran que, si bien la adopción de
IA en comunicación institucional y relaciones públicas es todavía fragmentaria y
heterogénea, existen señales claras de consolidación futura. Las organizaciones
más avanzadas comienzan a pasar de la experimentación táctica a la integración
estratégica, replicando patrones observados en mercados globales y validando la
relevancia de la IA para la gestión reputacional, la experiencia del cliente y la toma
de decisiones basada en datos.
Al mismo tiempo, estos casos destacan la necesidad de desarrollar capacidades
internas, marcos éticos robustos y políticas organizacionales que acompañen la
aceleración tecnológica.
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El panorama argentino configura un escenario de transición donde conviven
innovaciones significativas con desafíos estructurales, delineando un campo fértil
para investigaciones futuras orientadas a comprender cómo estas tecnologías
transformarán de manera duradera las prácticas comunicacionales del país.
Casos globales
El análisis de casos globales resulta fundamental para contextualizar el desarrollo
de la inteligencia artificial en el campo de la comunicación institucional y las
relaciones públicas, ya que permite comparar el estado de adopción argentino con
experiencias consolidadas en organizaciones líderes del sistema internacional.
Empresas como Siemens, Netflix, Amazon y Disney funcionan como casos
frontera: representan niveles más avanzados de integración de IA en procesos
comunicacionales, productivos y estratégicos, y ofrecen modelos posibles - aunque
no necesariamente replicables de manera lineal - para comprender hacia dónde se
dirige la industria. Estos referentes globales evidencian que la IA no solo opera
como herramienta táctica para automatizar flujos o personalizar mensajes, sino
como infraestructura estructural que reorganiza ecosistemas informacionales,
redefine la experiencia de empleados y usuarios, y amplía la escala de operación
comunicacional en escenarios cada vez más complejos, híbridos y algorítmicamente
mediados.
1. Siemens – IA para comunicación interna y experiencia de empleados: está
implementando asistentes de IA y chatbots que mejoran la comunicación interna
y la experiencia laboral, automatizando soporte y facilitando acceso a
información corporativa sin intervención humana directa. Por ejemplo, su AI
Assistant global puede resolver problemas de TI en tiempo real y ofrecer ayuda
multilingüe, reduciendo tiempos de espera y mejorando la satisfacción de los
empleados al mismo tiempo que se recopilan insights importantes sobre
necesidades internas. La implementación paulatina y la medición de métricas
como la adopción de autoservicio y satisfacción del usuario son parte de su
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estrategia para integrar IA en procesos organizacionales de forma escalable
(Siemens AG, 2025).
2. Netflix – Personalización extrema mediante IA: emplea inteligencia artificial
y aprendizaje automático para impulsar su motor de recomendaciones,
personalizando la experiencia de consumo de contenidos para cada usuario.
Los sistemas de IA analizan historiales de visualización, interacciones y
preferencias para ofrecer sugerencias dinámicas y organizar las interfaces de
usuario en función de sus gustos. Esta personalización es responsable de una
proporción significativa del contenido consumido en la plataforma, lo que mejora
la retención de suscriptores y la satisfacción del usuario (Zahara, 2025).
3. Amazon – IA y comunicaciones con clientes: utiliza inteligencia artificial en
múltiples frentes: desde Alexa, su asistente por voz que interactúa con clientes
para búsquedas, compras o consultas, hasta motores de recomendación
personalizados y descripciones generadas por IA en su comercio electrónico.
Servicios como Amazon Personalize permiten la creación de experiencias de
recomendación únicas basadas en datos de comportamiento de compra y
preferencias individuales, reforzando la comunicación cliente–empresa y
optimizando la relación con los usuarios (Amazon Web Services, s. f.).
4. Disney – IA en experiencias inmersivas y storytelling: incorpora IA y
tecnologías inmersivas en sus operaciones creativas y de parque temático.
Además de iniciativas de inteligencia artificial para generar contenido narrativo y
experiencias interactivas, proyectos de Disney Imagineering emplean robótica
avanzada y animatrónica con IA para construir personajes hiperrealistas (como el
animatrónico de Olaf), que interactúan con visitantes en tiempo real integrando
IA para movimientos y expresiones sofisticadas.
Esta integración resalta cómo la IA contribuye al storytelling y a crear
experiencias más profundas y personalizadas para el público (Disney Experiences,
s. f.).
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En conjunto, los casos globales analizados evidencian que la integración plena de la
inteligencia artificial en comunicación institucional depende de una combinación
madura de capacidades tecnológicas, cultura organizacional orientada a la
innovación, inversión sostenida y marcos éticos y regulatorios robustos. Siemens,
Netflix, Amazon y Disney muestran que la IA se vuelve verdaderamente estratégica
cuando trasciende la experimentación y se incorpora como parte central del diseño
de experiencias, la gestión del conocimiento y la toma de decisiones. En contraste
con el escenario argentino previamente descripto, estas organizaciones operan en
un estadio más avanzado del ciclo de adopción, lo que permite visualizar brechas,
oportunidades y rutas de convergencia.
A la vez, funcionan como horizonte de sentido para pensar cómo las organizaciones
locales podrían evolucionar hacia modelos comunicacionales aumentados por IA,
preservando siempre el equilibrio entre eficiencia algorítmica, transparencia,
creatividad humana y responsabilidad social. A modo de cierre y comparación de los
casos locales y los casos globales mencionados presentamos a continuación la
siguiente tabla:
Tabla 1. Casos Argentinos y Globales de IA en Comunicación
Sector
Organización
Aplicación IA
Bancario
Banco Galicia
Chatbots; IA generativa; onboarding digital;
HR analytics.
Energía
YPF / Y-TEC
Análisis predictivo; gestión de crisis; análisis
reputacional.
E-commerce
Mercado Libre
Personalización masiva; segmentación;
machine learning.
Software
Globant
Plataformas de IA exportadas;
automatización de QA.
Medios
La Nación / Clarín
Redacción asistida; SEO inteligente; IA
generativa en contenidos.
Industria
Siemens
IA para cultura organizacional; asistentes
internos.
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Streaming
Netflix
Sistemas de recomendación; marketing
algorítmico.
Retail / Tech
Amazon
A9 Search; Alexa; automatización
conversacional; ML predictive.
Entretenimiento
Disney
Experiencias inmersivas; asistentes virtuales;
IA en storytelling.
Fuente: Elaboración Propia.
Discusión
Los resultados permiten comprender que la adopción de inteligencia artificial en
comunicación institucional en Argentina se encuentra en una fase intermedia
situada entre la introducción y el crecimiento, en consonancia con los modelos
clásicos del ciclo de innovación tecnológica (Rogers, 1995) y con los análisis de
largo plazo propuestos por Webb (2021) sobre la dinámica de consolidación de
tecnologías emergentes.
La encuesta nacional de 2025 muestra una adopción personal elevada (78%) frente
a un uso laboral mucho más reducido (32%), lo que evidencia un proceso en el que
los individuos funcionan como adoptantes tempranos, por curiosidad, presión
social y facilidad de acceso, mientras que las organizaciones avanzan con mayor
lentitud, en línea con la observación de Sadin (2020) respecto del rezago
institucional frente a sistemas algorítmicos que transforman infraestructuras de
trabajo.
La comparación con los casos argentinos analizados refuerza este diagnóstico:
Banco Galicia, Mercado Libre, Globant y YPF muestran avances relevantes, pero
mayormente focalizados en áreas específicas como atención al cliente,
personalización, mantenimiento predictivo o automatización del onboarding/
incorporación de recursos humanos a la organización. Ninguna de estas iniciativas
constituye aún un sistema comunicacional integral diseñado, gestionado o mediado
por IA.
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En contraste, los casos globales descriptos (Siemens, Netflix, Amazon y Disney)
evidencian integraciones más profundas, donde la IA opera como infraestructura
transversal que organiza experiencias internas, decisiones estratégicas,
personalización extrema y storytelling inmersivo. Estas diferencias ilustran la
brecha entre un ecosistema local que experimenta de manera incremental y un
sistema global que ya transita etapas superiores del ciclo de madurez tecnológica.
Asimismo, la discusión ética emerge como un componente central del proceso de
adopción. Los hallazgos revelan que la preocupación por privacidad, transparencia
algorítmica y sesgos coincide con lo planteado por Smith y Waddington (2023),
quienes sostienen que la legitimidad profesional de la comunicación y las
relaciones públicas depende de la confianza de los públicos y de la integridad de los
procesos de mediación.
Observado en línea con los aportes de Crawford (2022), resulta evidente que el
despliegue de IA en organizaciones no puede desligarse de los sistemas materiales,
laborales y políticos que sustentan su funcionamiento: comprender la IA como
estrategia, política e infraestructura y no solo como herramienta resulta esencial
para evitar usos acríticos o dependencias tecnológicas regresivas.
Un punto relevante que emerge del análisis es la tensión entre automatización y
autonomía profesional. Los sistemas estudiados muestran que la IA agrega valor en
tareas de personalización, clasificación, síntesis y simulación, pero aún requieren de
supervisión humana para garantizar precisión, oportunidad y sensibilidad
contextual.
Tanto en los casos globales como en los locales, la IA funciona mejor como
amplificadora de capacidades humanas que como sustituto de las mismas,
reforzando la perspectiva de que la comunicación institucional y las relaciones
públicas seguirán siendo un ejercicio relacional, situado y ético, incluso en
escenarios de alta automatización.
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Finalmente, a partir de todos los elementos examinados, puede afirmarse que el
desafío central para las organizaciones argentinas consiste en desarrollar políticas,
protocolos y competencias profesionales que permitan integrar la IA de manera
estratégica, ética y sostenible. Esto implica avanzar hacia marcos de gobernanza de
datos, fortalecer la alfabetización algorítmica de los equipos de comunicación y
relaciones públicas, generar indicadores claros que permitan evaluar impacto, y
construir una cultura organizacional capaz de incorporar tecnología sin sacrificar
valores esenciales como transparencia, responsabilidad y autenticidad. Solo bajo
estas condiciones será posible transitar desde la experimentación hacia una
verdadera capacidad institucional basada en inteligencia artificial.
Conclusiones
La IA generativa está transformando la comunicación institucional, pero su
adopción organizacional en Argentina aún se encuentra en una fase inicial. El país
presenta un alto nivel de uso individual, una baja adopción estructural y un
ecosistema emergente de casos que demuestran potencial, pero también
limitaciones. Para avanzar hacia fases de crecimiento y madurez, será necesario
fortalecer la regulación, la capacitación profesional y la integración de IA en
procesos internos.
Los resultados del estudio permiten afirmar que la IA constituye una nueva
infraestructura crítica para la comunicación institucional y las relaciones públicas.
Su impacto no es meramente operativo, sino estructural: transforma los modos de
producir información, relacionarse con las audiencias, gestionar riesgos, construir
reputación y generar valor organizacional.
Argentina se encuentra en un punto intermedio del proceso de adopción: los
individuos utilizan IA cotidianamente, pero las organizaciones avanzan con
prudencia, cautela y fragmentación. Para que la IA alcance su fase de crecimiento
sostenido, y posteriormente su madurez, se requiere un proceso de
institucionalización iterativo que incluya: formación profesional sistemática, marcos
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éticos claros, regulación robusta, leyes aprendientes, infraestructura digital,
inversión sostenida y una cultura organizacional abierta a la innovación social como
proceso permanente.
Las experiencias analizadas, tanto locales como internacionales, muestran que la IA
puede mejorar la eficiencia, enriquecer la experiencia de usuarios, anticipar riesgos
y potenciar la toma de decisiones, pero al mismo tiempo también plantean dilemas
éticos profundos relacionados con privacidad, transparencia, sesgos algorítmicos,
sesgos cognitivos, integridad informativa y autonomía profesional.
En este sentido, la IA no debe ser concebida como un reemplazo de la
comunicación humana, sino como un amplificador de capacidades, siempre y
cuando se preserve el juicio crítico, la sensibilidad contextual y los valores públicos
que estructuran la comunicación institucional. El desafío central será, entonces,
diseñar ecologías híbridas donde humanos y máquinas colaboren en un copilotaje
ético, transparente y estratégico, que fortalezca tanto a las organizaciones como a
la ciudadanía.
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