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La motosierra de Milei no funciona: los alimentos aumentaron cerca de 5% mientras salarios y jubilaciones cayeron 20%

A más de dos años de gestión, el Gobierno libertario no logra contener los precios pese al brutal recorte sobre los ingresos de trabajadores y jubilados. El INDEC difundió el dato con metodología cuestionada tras echar a Lavagna y archivar el nuevo sistema de medición que estaba listo desde 2024.

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★ El dato de inflación de enero difundido este martes por el INDEC expone la cruda realidad que el relato oficial intenta ocultar: a más de dos años de gestión, el gobierno de Javier Milei fracasó en su objetivo central de contener los precios, pese a haber aplicado el ajuste más brutal sobre salarios, jubilaciones y subsidios de las últimas décadas.

El 2,9% de inflación mensual, con un alza interanual del 32,4% y un devastador 4,7% en alimentos, confirma que la estrategia de licuar ingresos para «ordenar la economía» no funcionó: los precios siguen subiendo por encima del 2% mensual desde septiembre de 2025, mientras millones de argentinos vieron desplomar su poder adquisitivo entre un 15% y 20% en términos reales desde diciembre de 2023.

El costo social de un ajuste que no controló la inflación

La paradoja es dolorosa: los trabajadores, los jubilados y los sectores populares pagaron el precio del ajuste con caída de salarios, congelamiento de haberes, recortes en subsidios y eliminación de programas sociales, pero la inflación no cedió. El gobierno libertario prometió que el sacrificio de la mayoría iba a traducirse en estabilidad de precios. Los datos oficiales lo desmienten mes a mes.

El 4,7% de aumento en alimentos y bebidas no alcohólicas registrado en enero, principalmente por las subas en carnes y verduras, golpea directamente a los sectores de menores ingresos, que destinan más del 50% de sus magros presupuestos familiares a la alimentación básica.

Restaurantes y hoteles subieron 4,1%, los precios estacionales se dispararon 5,7%, y el IPC núcleo creció 2,6%, evidenciando que la presión inflacionaria atraviesa todos los rubros de la canasta básica, sin que el brutal ajuste fiscal haya logrado contenerla.

Metodología bajo sospecha: del archivo de Lavagna a la dilación hasta 2030

El dato de inflación se conoció en un contexto de profunda desconfianza institucional sobre el INDEC. La salida de Marco Lavagna, quien dirigía el organismo desde 2019 y había desarrollado una nueva metodología de medición lista desde mediados de 2024, expone la manipulación política del gobierno sobre las estadísticas oficiales.

Según explicó el exnúmero dos del ministro Luis Caputo, Joaquín Cottani, la nueva metodología estaba preparada y lista para implementarse. Sin embargo, el Gobierno nacional decidió archivarla y anunció que diseñará una completamente nueva, cuya implementación se dilataría hasta 2030.

La pregunta es inevitable: ¿por qué el gobierno de Milei rechazó una metodología técnicamente desarrollada durante años y optó por postergar cualquier cambio hasta el final de su eventual segundo mandato? La respuesta parece evidente: porque la nueva fórmula probablemente mostraría una inflación aún más alta que la actual, desmontando el relato oficial de la «desinflación consolidada».

CABA registró 3,1%: la brecha que delata la subestimación oficial

El dato de 3,1% de inflación en la Ciudad de Buenos Aires difundido por la Dirección General de Estadística y Censos porteña el mismo día que el INDEC informó su 2,9% nacional alimenta las sospechas sobre la subestimación del índice oficial.

Históricamente, el IPCBA ha sido un indicador adelantado y confiable de la tendencia nacional. La brecha de 0,2 puntos porcentuales, aunque parezca menor, representa una diferencia significativa cuando se proyecta en términos interanuales y expone las limitaciones de la metodología utilizada por el INDEC.

Las consultoras privadas, que habían proyectado cifras de entre 2,2% y 2,6%, también quedaron por debajo del dato oficial, pero el índice porteño las supera ampliamente, sugiriendo que la inflación real en los centros urbanos donde se concentra la mayoría de la población podría ser incluso superior al 2,9% informado.

El fracaso del modelo: ajuste sobre los que menos tienen, inflación para todos

El gobierno de Milei implementó durante sus primeros dos años una política económica basada en tres pilares: ajuste fiscal brutal, licuación de ingresos y eliminación de regulaciones y subsidios. La promesa era que este sacrificio de la mayoría iba a «ordenar la economía» y contener la inflación.

Los datos evidencian que la estrategia fracasó en su objetivo central. Mientras los salarios estatales se congelaron, las jubilaciones se licuaron, los programas sociales se recortaron y los subsidios al transporte y la energía se eliminaron, la inflación continuó su marcha por encima del 2% mensual, acumulando un 32,4% interanual.

El resultado es una transferencia regresiva de ingresos: los sectores populares absorbieron el costo del ajuste sin que esto se tradujera en beneficio alguno en materia de estabilidad de precios. Por el contrario, la inflación siguió erosionando su ya deteriorado poder adquisitivo.

Las 45 renuncias y la crisis de gestión que agrava la incertidumbre

La inflación persistente se desarrolla en un contexto de crisis de gestión sin precedentes. Como reveló el politólogo Pablo Salinas, el gobierno de Milei acumuló 45 renuncias de altos funcionarios solo entre diciembre y febrero, con 224 recambios desde la asunción presidencial, un promedio de uno cada cuatro días.

Las salidas de figuras clave en organismos sensibles como la SIDE, el INDEC, la UIF, ARCA y Transporte, en medio de disputas entre las tribus libertarias lideradas por Santiago Caputo, Karina Milei, Luis Caputo y Guillermo Francos, generan parálisis administrativa y temor en otros empleados a tomar decisiones.

Esta inestabilidad política interna se traduce en incertidumbre económica que, como señalaron las propias consultoras afines al gobierno, deprecia la moneda y presiona sobre los precios de productos comerciables, alimentando la inflación que supuestamente el ajuste debía contener.

La variable cambiaria y el círculo vicioso del modelo

La Fundación Libertad y Progreso, cercana al pensamiento liberal, reconoció en su informe que «la leve aceleración inflacionaria que hemos visto es el reflejo de la baja de la demanda de pesos por la creciente incertidumbre electoral que depreció nuestra moneda», admitiendo que el modelo económico del gobierno genera su propia dinámica inflacionaria.

El esquema cambiario del gobierno, con un dólar oficial controlado y brechas cambiarias que reaparecen periódicamente, genera expectativas de devaluación que se trasladan inmediatamente a los precios, especialmente en alimentos y productos importados.

El resultado es un círculo vicioso: el ajuste sobre salarios y jubilaciones no controla la inflación, la incertidumbre política y económica presiona sobre el dólar, la presión cambiaria se traslada a precios, y el gobierno responde con más ajuste sobre los ingresos populares, perpetuando el ciclo sin resolver el problema de fondo.

El costo político de la inflación persistente

A más de dos años de gestión, el gobierno de Milei enfrenta el costo político de haber aplicado el ajuste más brutal de las últimas décadas sin lograr contener la inflación. La promesa de que el sacrificio de la mayoría iba a traducirse en estabilidad de precios quedó desmentida por los propios datos oficiales.

La manipulación del INDEC mediante la salida de Lavagna y el archivo de la nueva metodología, la brecha con el dato de CABA, las contradicciones entre las estimaciones privadas y el índice oficial, y sobre todo el fracaso en contener los precios pese al ajuste sobre salarios y jubilaciones, configuran un panorama de deterioro económico e institucional que el relato oficial no puede ocultar.

La inflación de enero, con su 2,9% mensual y su devastador 4,7% en alimentos, es la confirmación empírica de que el modelo económico del gobierno libertario no funciona: los que menos tienen pagaron el precio del ajuste, pero la inflación sigue sin freno, erosionando el poder adquisitivo de todos los argentinos.

Puntos clave:

• A más de dos años de gestión, Milei no logró contener la inflación pese al ajuste brutal sobre salarios y jubilaciones que cayeron entre 15% y 20% en términos reales

• La inflación de enero (2,9%) con alimentos al 4,7% evidencia que el sacrificio de los sectores populares no se tradujo en estabilidad de precios

• El gobierno archivó la nueva metodología del INDEC que estaba lista desde 2024 y dilató su implementación hasta 2030, generando sospechas de manipulación

• La brecha entre el 2,9% nacional y el 3,1% de CABA alimenta las dudas sobre la confiabilidad de los datos oficiales

• Las 45 renuncias en dos meses y la crisis de gestión agravan la incertidumbre económica que presiona sobre el dólar y los precios ★

Tecnología & Ciencia 📡

Argentina aprende con IA, pero el 59% tuvo problemas para aplicar lo aprendido

El 93% de los profesionales argentinos ya usa inteligencia artificial para aprender, lo que ubica al país en el primer puesto junto a Polonia entre nueve mercados. Sin embargo, solo el 33% recibe financiamiento de su empleador y la brecha entre aprender y aplicar es la más ancha del relevamiento, según el Informe del Progreso de Preply.

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El 93% usa IA para aprender, pero casi 6 de cada 10 tuvo problemas para aplicar lo aprendido.

Argentina es el país con más profesionales que tropiezan al aplicar lo que aprenden (59%, frente al 49% global) y, a la vez, uno de los que declara mayor satisfacción con su propio progreso: 8,3 sobre 10. La contradicción atraviesa un estudio que muestra cuánto se usa la inteligencia artificial para formarse y cuán poco alcanza eso para transformar el conocimiento en habilidades concretas.

El dato surge del Informe del Progreso de Preply, la plataforma de clases particulares online, un relevamiento sobre más de 5.000 profesionales en actividad de nueve países que analizó cómo la tecnología cambia la experiencia de aprendizaje. Su principal conclusión es una desconexión entre la actividad de aprendizaje y la capacidad de aplicar esos conocimientos en situaciones reales.

Un récord de adopción que no garantiza progreso

El 93% de los profesionales argentinos encuestados ya utiliza herramientas de IA como parte de su aprendizaje: el 29% recurre a ellas semanalmente y el 22% de manera ocasional. Con esos niveles, Argentina comparte con Polonia el primer lugar en adopción de IA para aprender, mientras que Estados Unidos y Japón registran los niveles más bajos, con un 85%.

Las áreas donde los argentinos buscan desarrollar nuevas habilidades reflejan esa lógica: Data Science e IA (29%), idiomas extranjeros para el trabajo (24%), marketing y marketing digital (22%), finanzas y contabilidad (19%) y economía (15%). Las motivaciones están ligadas al empleo: el 36% aprende para mejorar su desempeño en su rol actual y el 33% para mantenerse competitivo en el mercado laboral. Otros objetivos incluyen acceder a posiciones de mayor jerarquía, iniciar un emprendimiento o desarrollar un proyecto paralelo.

A nivel global, el uso de IA para aprender también cambia según el escalafón: el 47% de los líderes senior la usa a diario, frente al 35% de los managers junior y middle managers y el 31% de los empleados sin roles de gestión. Los líderes senior, además, tienen casi el doble de probabilidades de querer que la IA conduzca su proceso de aprendizaje: 16%, contra entre 8% y 10% en los otros grupos.

La “brecha de progreso”: se estudia más, se aplica menos

La investigación bautizó esa tensión como “The Progress Gap” (la brecha de progreso): la distancia entre el avance que las personas sienten que logran mientras aprenden y la confianza que tienen para aplicar esas habilidades en la vida real. Contar con más recursos para aprender no significa necesariamente aprender mejor.

El fenómeno no es solo argentino. A nivel global, el 76% afirma dedicar hoy más tiempo a aprender que hace dos años, pero el 52% reconoce que ese mayor esfuerzo no siempre se traduce en mejores resultados. La Generación Z ilustra el problema: tiene un 92% de adopción de IA, pero el 71% siente que dedica mucho tiempo a aprender sin mejorar (contra el 56% de la Generación X) y el 57% tuvo dificultades para aplicar lo aprendido en la vida real (contra el 40% de la Generación X).

Pese a todo, el 75% de los profesionales encuestados afirma preferir una experiencia de aprendizaje que combine IA y experiencia humana para progresar a largo plazo.

Argentina se forma con IA, pero sus empresas son las que menos invierten en aprendizaje

Solo el 33% de los profesionales argentinos afirma que su aprendizaje es financiado total o parcialmente por su empleador, frente al 51% a nivel global. El 30% financia su formación por cuenta propia y el 36% recurre exclusivamente a recursos gratuitos. Argentina combina así una de las mayores adopciones de IA para aprender con el nivel más bajo de inversión empresarial en aprendizaje entre los mercados relevados.

La lectura que habilitan los números es que el esfuerzo de actualización recae en buena medida sobre el propio trabajador, que se capacita con herramientas gratuitas o con su bolsillo, mientras las empresas aportan menos que en el resto de los países analizados.

Capítulo especial: de la IA que responde a los agentes que ejecutan

La conversación sobre inteligencia artificial ya no se agota en chatbots para aprender o redactar. La llamada IA agéntica propone sistemas capaces de coordinar acciones, razonar sobre la información disponible y tomar decisiones dentro de reglas definidas, a diferencia de la automatización tradicional, que resuelve una tarea aislada como copiar datos entre sistemas o validar campos.

Fernanda Velázquez, socia líder de Operate de Deloitte Cono Sur, explicó la diferencia con el caso de la incorporación de personal. Un bot tradicional puede leer un contrato y extraer el nombre, la fecha de ingreso o el área de destino; un esquema con agentes puede registrar al nuevo empleado en recursos humanos, coordinar con tecnología la entrega de equipos y preparar la información para la liquidación de haberes. Para la ejecutiva, el salto consiste en dejar de automatizar tareas sueltas para rediseñar procesos completos.

El entusiasmo ya llegó al discurso comercial local. Gabriela Renaudo, CEO de Visa Argentina, sostuvo en julio que “la IA agéntica va a cambiar radicalmente cómo consumimos”.

Mucho pilotaje, pocos resultados

Los datos disponibles enfrían la promesa. El “Observatorio Agentic AI 2026” de NTT Data, elaborado a partir de entrevistas con 130 directivos de grandes compañías de España y América Latina (no es un recorte exclusivo de Argentina), reveló que el 59% de las organizaciones iberoamericanas opera con pilotos dispersos y sin conexión con los procesos centrales del negocio, y que solo el 3,8% logró un despliegue industrial. El 58% de las empresas considera que el impacto global de la IA agéntica en su organización es bajo, y apenas el 4% reporta un retorno financiero real.

  • El 79% de los agentes desarrollados no está conectado al núcleo del negocio.
  • Solo el 10% de las iniciativas cuenta con patrocinio directo de los CEO.
  • El 40% de los directivos reconoce que no logra construir un caso económico sólido para justificar la implementación.
  • El 66% de las empresas destina menos del 5% de su presupuesto de TI a IA agéntica.

El informe concluye que el problema no es tecnológico ni presupuestario, sino organizacional. Pablo Saez, Head de Data y Analytics de NTT Data para Iberoamérica, planteó que la IA agéntica necesita su propio presupuesto, un responsable definido dentro de la compañía y un lugar en la mesa del CEO.

En la misma línea, un informe de Harvard Business Review Analytic Services, impulsado por Deloitte, advierte que hasta el 40% de los proyectos de IA agéntica podría cancelarse antes de 2027, por la distancia entre la ambición de las empresas y su preparación real para cambiar procesos, datos, sistemas y formas de gestión. Velázquez alertó que las compañías que solo buscan reducir costos tratan esta tecnología como una tercerización tradicional, sin resolver la “deuda” de procesos, datos, sistemas heredados y resistencia cultural, y que sin gobernanza sólida la ventaja competitiva es efímera.

El cruce de ambos estudios deja una tensión que el discurso de la innovación suele esquivar: los trabajadores argentinos adoptan la IA a un ritmo récord y financian en buena medida su propia capacitación, mientras que en las empresas de la región los proyectos de agentes y automatizaciones avanzan con baja conexión al negocio, escaso patrocinio ejecutivo y retornos que todavía no aparecen. En los resultados conocidos de los estudios sobre IA agéntica no figura una medición del efecto de estas automatizaciones sobre el empleo ni sobre las condiciones de trabajo, un debate que sigue abierto.

Lo que tenés que saber:

  • El 93% de los profesionales argentinos usa IA para aprender, igual que Polonia y por encima del 85% de Estados Unidos y Japón (Informe del Progreso de Preply, más de 5.000 profesionales de nueve países).
  • El 59% tuvo dificultades para aplicar una habilidad aprendida en la vida real, frente al 49% global, el porcentaje más alto del relevamiento.
  • Solo el 33% tiene su formación financiada total o parcialmente por el empleador, contra el 51% global.
  • El 58% de las empresas iberoamericanas relevadas por NTT Data considera bajo el impacto de la IA agéntica y solo el 4% reporta retorno financiero real.
  • Hasta el 40% de los proyectos de IA agéntica podría cancelarse antes de 2027, según un informe de Harvard Business Review Analytic Services impulsado por Deloitte.
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