Para qué se usa ChatGPT en la Argentina, y dónde es más popular, según OpenAI

Tecno13/10/2025
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Argentina Productivity Report es el primer estudio de OpenAI que analiza cómo la adopción del ChatGPT está generando un salto de productividad y transformando la economía local.

Según el informe, millones de argentinos utilizan ChatGPT y el número de usuarios se triplicó en el último año.

Argentina figura entre los cinco países de América Latina con más suscripciones pagas y con mayor crecimiento de desarrolladores que integran la tecnología de OpenAI en sus aplicaciones. Ese doble fenómeno,consumo y creación local, explica por qué el país se está consolidando como un polo regional de experimentación en inteligencia artificial.

La incorporación de la inteligencia artificial no se limita a los grandes centros urbanos, sino que se extiende a distintas provincias y sectores, modificando la forma en que las personas aprenden, trabajan y desarrollan sus proyectos.

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El documento subraya que el impacto más visible está en las pequeñas y medianas empresas, que adoptan herramientas basadas en IA para automatizar tareas, mejorar la atención al cliente y acelerar la creación de contenido.

Entre los principales usos detectados se destacan las búsquedas de tareas específicas, las recomendaciones paso a paso, tutorías personalizadas , que van desde consultas técnicas hasta guías prácticas para el trabajo cotidiano.

En educación y capacitación, se usa como asistente de estudio, especialmente entre jóvenes de 18 a 34 años, el grupo que lidera la adopción en el país.

El mapa del uso también revela una geografía en expansión. Buenos Aires concentra el 46,6 % de los usuarios, seguida por Córdoba (12,3%), Santa Fe (9,1%), Mendoza (4%) y Tucumán (3,2%).

El informe describe un efecto transversal de la inteligencia artificial en los principales sectores de la economía. En el comercio minorista y la logística, compañías locales aplican modelos de predicción y generación automática de textos para mejorar la eficiencia. En el agro, la IA combina datos del clima y sensores de suelo para optimizar el uso del agua y detectar enfermedades en cultivos. En salud, instituciones experimentan con algoritmos que respaldan diagnósticos por imágenes y reducen la carga administrativa.

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