A comienzos de noviembre, Tesla confirmó oficialmente que el 20 de ese mes concretaría su desembarco en la Argentina. Ahora, a través de un comunicado, la automotriz detalló cuáles serán los dos modelos con los que iniciará sus operaciones en el mercado local.

Se trata del Model 3 y el Model Y, que estarán disponibles para realizar pedidos a partir de esa fecha. De esta manera, la compañía de Elon Musk dará el primer paso de su operación comercial en el país.

Los dos vehículos elegidos para iniciar su operación comercial son 100% eléctricos y forman parte de los modelos más representativos de la marca. El Model 3 es un sedán, mientras que el Model Y es un SUV con una configuración interior orientada al uso familiar. Ambos incorporan funciones de seguridad y asistencia a la conducción que, según informó la compañía, reciben mejoras mediante actualizaciones periódicas de software.

Ahora bien, Tesla todavía no comunicó los precios que tendrán los vehículos en el mercado argentino ni detalló qué versiones y configuraciones estarán disponibles, ni precisó las condiciones comerciales para realizar los pedidos.

Los cambios regulatorios que facilitaron su llegada

El desembarco se produce en un escenario de importación más favorable para los vehículos eléctricos. Uno de los cambios más relevantes llegó a fines de septiembre, cuando el Gobierno elevó de US$16.000 a US$35.000 el valor Free On Board (FOB) máximo de los autos completamente eléctricos que pueden ingresar al país sin pagar el arancel extrazona del 35%.

La modificación, establecida mediante el Decreto 1128/2026 y vigente desde el 1° de octubre, amplió el universo de modelos que pueden acceder al beneficio. Con el límite anterior, los precios de origen de los vehículos de Tesla representaban un obstáculo para ingresar bajo ese régimen.

De todas formas, el tope de US$35.000 corresponde al valor FOB del vehículo, es decir, su precio en origen para la exportación. No contempla el flete, el seguro ni los impuestos y gastos posteriores, por lo que no implica que los modelos de la marca vayan a comercializarse en la Argentina por ese monto. Además, la exención alcanza al arancel extrazona y no elimina el resto de las cargas impositivas.

A esa modificación se sumó otro cambio normativo. En agosto, el Decreto 796/2026 habilitó un mecanismo para reconocer vehículos fabricados bajo las normas federales de seguridad de Estados Unidos mediante una documentación emitida por la autoridad de ese país, la NHTSA, conocida como Blue Ribbon Letter. Esto permite acreditar determinados estándares sin exigir requisitos de seguridad adicionales a los contemplados por la normativa estadounidense.

Por otra parte, el acuerdo comercial entre la Argentina y Estados Unidos contempla un cupo anual de 10.000 vehículos de origen estadounidense que pueden ingresar con arancel cero. Para Tesla, representa otra alternativa de importación con una carga arancelaria menor, aunque la compañía también produce vehículos en China y Alemania.

El gobernador de Florida, Ron DeSantis, aprobó en abril de este año la ley HB 991, una reforma electoral que también cambia las reglas de las licencias de conducir. En ese sentido, el texto exige incluir el estatus de ciudadanía en los documentos.

Licencia de conducir en Florida: qué exige el artículo 322.034

• De acuerdo con el texto aprobado de la ley, las licencias y tarjetas de identificación deben incluir el estatus legal de ciudadanía a más tardar el 1° de julio de 2027.
• La regla aplica a quienes el sistema registre como ciudadanos estadounidenses, en emisiones nuevas, renovaciones o reemplazos.

Cambio de estatus y renovación gratuita de la licencia

• Si un titular actualiza a tiempo su estatus al hacerse ciudadano, el Departamento de Seguridad Vial y Vehículos Motorizados de Florida (Flhsmv, por sus siglas en inglés) debe emitir la renovación o el reemplazo sin costo.
• La obligación de actualizar el estatus está en el artículo 322.19.

Qué se sabe de los datos de no ciudadanos y registro de votantes en Florida

• Según el artículo 98.093, el Flhsmv debe enviar información semanal sobre las personas que presentaron prueba de no ciudadanía al obtener una licencia nueva o renovada.
• El envío incluye nombre, dirección, fecha de nacimiento, número de licencia y número de registro de extranjero u otro identificador de estatus legal. También incluye los últimos cuatro dígitos del Seguro Social, si corresponde.
• Cuando los registros indiquen que quien se inscribe para votar no es ciudadano, o que no presentó un documento válido, se notificará al supervisor electoral. Así lo establecen los artículos 97.0525 y 97.053.
• El Departamento de Estado debe identificar a los votantes que podrían no ser elegibles por su estatus de ciudadanía y notificar al supervisor, según el artículo 98.075.

Cuándo entra en vigor la ley HB 991

• El proyecto fija el 1° de enero de 2027 como fecha general de vigencia. La sección que crea el artículo 322.034 no tiene una fecha propia.
• Algunas partes de la ley rigen desde el 1° de julio de 2026

Este contenido fue producido por un equipo de LA NACION con la asistencia de la IA.

En la segunda parte de El Diablo viste a la moda, hasta la temible Miranda Priestly (Meryl Streep), aquella jefa autoritaria, implacable y aparentemente indestructible de la primera película, tiene que rendirse ante los nuevos tiempos.

Entre las humillaciones que debe soportar está recibir a un grupo de consultores, aparentemente de McKinsey, dispuestos a poner patas para arriba su revista. Miranda los observa con una mezcla de resignación y desprecio. Seguramente, el director financiero mira la escena con verdadero espanto, imaginando la factura que llegará por las horas de esos carísimos consultores.

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La ironía es que hoy son las propias consultoras las que están siendo puestas patas para arriba. Y esta vez no tienen a quién contratar para que les explique cómo reinventarse. ¿Qué sucede cuando quienes predicaban la transformación deben transformarse ellos mismos?

La consultoría construyó buena parte de su prestigio sobre una promesa seductora: aportar una mirada externa, conocimiento especializado y una metodología propia capaz de ordenar problemas complejos. También construyó un negocio formidable alrededor de ejércitos de analistas, innumerables entrevistas, matrices sofisticadas y presentaciones impecables. A veces, el resultado era una transformación profunda. Otras, un PowerPoint muy caro que terminaba cajoneado.

La inteligencia artificial llegó para cuestionar esa ecuación. Investigar mercados, comparar competidores, procesar entrevistas, sintetizar documentos y elaborar escenarios ya no requiere necesariamente semanas de trabajo de equipos numerosos. No significa que la máquina pueda resolver una transformación organizacional, pero buena parte de lo que antes justificaba facturar muchas horas empieza a convertirse en una mercancía accesible.

Las grandes firmas lo saben. McKinsey atravesó recortes significativos de personal en los últimos años; Accenture, Deloitte y PwC vienen revisando capacidades y maneras de prestar servicios. La señal es clara: las consultoras ya no pueden dar por sentado que crecer equivale a contratar más gente. Y PwC fue particularmente explícita: su conducción estadounidense advirtió en 2026 que adoptar la IA dejó de ser opcional para sus profesionales.

El terremoto alcanza también a los honorarios. Business Insider informó en junio de 2026 que firmas como Boston Consulting Group y Accenture estaban avanzando hacia contratos vinculados con resultados, especialmente en proyectos de inteligencia artificial. El cliente empieza a decir algo bastante razonable: si me prometés productividad, ahorro o mejores decisiones, ¿por qué debería pagarte únicamente por la cantidad de personas que sentaste en mi oficina?

Erik Brynjolfsson y Georgios Petropoulos, en un trabajo de Stanford de 2026 sobre los precios de los servicios de consultoría en la era de la IA, explican que la elección entre cobrar por horas, proyectos o resultados depende, entre otras cosas, de cuánto pueden observarse los resultados y los costos. No todo impacto es inmediato ni atribuible.

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Para comprender la magnitud del desafío, conviene volver a la literatura sobre las empresas de servicios profesionales. Andrew von Nordenflycht, en la Academy of Management Review (2010), identificó tres rasgos distintivos de estas empresas: intensidad de conocimiento, baja intensidad de capital y una fuerza laboral profesionalizada. La IA tensiona especialmente el primero: si el conocimiento codificable se vuelve abundante, ¿dónde queda la diferencia que justifica pagar una prima por asesoramiento?

Mi respuesta es que el consultor no desaparece. Desaparece, o al menos pierde valor, una forma de ejercer la consultoría. El profesional que recopila información pública, la acomoda en un marco conceptual conocido y entrega recomendaciones genéricas tendrá cada vez más dificultades para explicar sus honorarios. El que interpreta lo que no figura en las bases de datos, confronta las certezas de la dirección y acompaña decisiones difíciles puede volverse más necesario que nunca.

Porque una empresa no es una planilla de cálculo. Tiene, por sobre todo, una historia detrás y personas que interpretan de maneras diferentes una misma decisión. La IA puede sugerir una nueva estructura, pero difícilmente consiga, por sí sola, que dos directores enfrentados colaboren o que un equipo vuelva a confiar en una conducción que lo decepcionó. Allí aparecen el oficio y la capacidad del consultor de intervenir en sistemas humanos complejos.

También cambia la formación del consultor. Si la tecnología absorbe tareas iniciales, ¿cómo se formarán los futuros socios? Reducir analistas puede mejorar los márgenes hoy y destruir el semillero mañana. El oficio se aprende observando clientes y descubriendo por qué una solución elegante fracasa en la realidad. No formar el semillero de consultores porque la IA es más eficiente para tareas iniciales; es pan para hoy y hambre para mañana.

Harán falta consultores que combinen tecnología, conocimiento sectorial y sensibilidad política. Menos fabricantes de diagnósticos y más generadores de cambios posibles. El consultor valioso detectará la pregunta que nadie se anima a formular. Ahí hay un gran diferencial.

¿Y qué deberían exigir las empresas? Primero, claridad sobre el problema que quieren resolver. Contratar una consultora porque el directorio necesita tranquilidad o porque un logo prestigioso legitima una decisión ya tomada puede ser una forma muy costosa de evitar responsabilidades. Además, colaboración en la implementación y transferencia de capacidades. El cliente no debería comprar dependencia perpetua, sino mayor autonomía para decidir y actuar.

Obvio que la consultoría puede usar (y va a usar) de la IA para producir más documentos o para liberar tiempo y dedicarse a lo difícil: pensar, discutir, persuadir e implementar.

Durante años, los consultores les preguntaron a sus clientes si estaban preparados para el futuro. Llegó el momento de que respondan ellos. Porque el futuro no necesita más gente que explique el cambio desde un PowerPoint. Necesita profesionales capaces de producirlo, hacerse cargo de sus consecuencias y demostrar que su intervención dejó a la organización mejor de lo que la encontró.

En la última década, la experiencia de usuario (UX) evolucionó como nunca, especialmente en el entorno digital. El cliente pasó a ocupar un lugar central, pero hoy surge una pregunta: ¿quién es realmente el cliente, una persona o un algoritmo? Hoy, con la irrupción de los agentes de inteligencia artificial (IA) el paradigma cambia, y se vuelve necesario crear plataformas en las que tanto humanos como agentes puedan vivir la mejor experiencia para concretar la compra.

“Las marcas empiezan a tener dos audiencias: las personas y las máquinas que toman o influyen en decisiones por ellas. Con este cambio, la UX deja de ser solamente una interfaz y empieza a ser también una infraestructura de información. Una persona necesita entender, confiar y navegar; un agente necesita poder encontrar, interpretar y comparar. Cambia bastante la lógica”, explica Lucía Gonçalves da Cruz, Head of Content, Media & Growth de la agencia GUT BA Marketing Services.

El desafío de las métricas digitales

Hasta acá la UX giraba alrededor de una persona: qué ve, qué entiende, qué le genera confianza y qué la lleva a hacer clic. “Pero el e-commerce nunca tuvo necesariamente un único usuario: en el caso de los pañales, el usuario final es el bebé, pero quien compra y decide es el padre o la madre. Con los agentes de IA pasa algo parecido: la persona sigue siendo quien necesita el producto, pero puede haber un intermediario que busca, compara y filtra las opciones antes de que ella las vea”, describe María Aued, directora Digital General de Carat, la agencia de medios del grupo Dentsu.

En sintonía, Natalia Alventosa, SEO & CX Coordinator de VML Argentina, añade que “el usuario final sigue siendo una persona, lo que cambia es su rol. Las personas pasan de hacer tareas paso a paso a guiar, supervisar y aprobar lo que hace un agente por ellas. En ese contexto, uno de los grandes desafíos de UX es generar confianza”.

Pensando en los agentes

Diseñar para agentes implica un cambio de paradigma. Durante décadas, el objetivo fue captar y retener la atención de las personas. Pero los agentes de IA no se comportan como usuarios humanos. No se distraen, no sienten curiosidad, no se cansan ni toman decisiones impulsivas. “No le importa si un banner es verde o rojo, sino entender exactamente qué y cómo es el producto, cuánto cuesta, para quién y para qué sirve, y por qué debería recomendarlo. Eso obliga a sumar a la UX visual una capa de información clara, estructurada, actualizada y accesible para las máquinas”, dice Gonçalves da Cruz.

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Daniel Jejcic, CEO de avenida+, empresa argentina especializada en soluciones de comercio electrónico, agrega una capa de complejidad, teniendo en cuenta que muchas páginas venden en diferentes mercados. “Los agentes tienen que entender las promociones bancarias, las reglas impositivas, los programas de beneficios, los medios de pago locales y hasta los hábitos culturales de consumo. La IA no va a borrar esas diferencias; los agentes tendrán que aprenderlas.”

“Ya no alcanza con pensar en pantallas; también hay que diseñar la capa que un agente puede leer, interpretar y accionar. Yo lo entiendo como una UX de dos niveles: una interfaz para la persona, que define objetivos, límites y preferencias, y una infraestructura de datos, APIs y reglas para que el agente encuentre, compare y compre con precisión. La calidad deja de medirse sólo por clics y empieza a medirse por si el sistema entrega el resultado correcto, con transparencia y control”, afirma Juan Pablo Broens, CEO de OMD Argentina, la agencia de medios y comunicación del grupo Omnicom Media Group.

¿Qué pasa con el storytelling y el diseño gráfico en este escenario? “Un agente no necesita quedarse más tiempo en un sitio ni ser persuadido visualmente. Necesita entender con precisión qué ofrece el sistema, qué datos son válidos, qué acciones puede ejecutar y cuál fue el resultado de cada operación. En términos de ingeniería, esto se parece mucho más a diseñar una buena API o un buen contrato entre sistemas: entradas claras, salidas previsibles, errores explícitos, estados consistentes y semántica estable”, define Carlos Ramonda, decano de Ciencias Aplicadas de la Universidad Siglo 21.

Lo que las personas necesitan

Antes de hablar de cómo se diseña para un agente de IA, para Cecilia Gargiulo, gerente de Visión 360 Individuos de Banco Macro y socio DEC, “hay que volver al origen: a los agentes los creamos las personas. Un agente no tiene necesidades propias. Actúa en función de objetivos, preferencias y restricciones que le damos los humanos. Y cuanto mejor conozca a la persona –qué quiere, qué valora, qué necesita y en qué contexto está– mejor podrá representarla”.

Diferentes modelos de IA, como ChatGPT o Claude, están acostumbrando a las personas a expresar lo que necesitan en lenguaje natural y esperar que el sistema interprete el contexto y haga parte del trabajo por ellas. “Eso cambia la matriz de esfuerzo en UX. Hasta ahora, en un ecommerce el esfuerzo recaía principalmente sobre el usuario: tenía que entender las categorías, navegar, aplicar filtros, comparar alternativas y finalmente elegir. Hoy empieza a esperar poder delegar ese trabajo en un agente”, advierte Martin Pilossof, cofundador de la empresa de tecnología Prometheo.ai.

Damián García, Lead of Generative AI de Ingenia -la compañía argentina especializada en desarrollo de software- , observa cómo “el recorrido tradicional (home, categorías, producto, carrito y checkout) se comprimirá en una conversación. El consumidor podrá expresar una necesidad compleja y recibir pocas alternativas razonadas, en lugar de recorrer cientos de resultados”.

El desafío de las métricas digitales

“Deberíamos ver surgir interfases agénticas para muchos casos de uso, pero seguramente existirán compras manuales. No creo que en todos los casos sea una delegación total pero sí una compra asistida. No es lo mismo comprar leche, huevos y café en el super de siempre que comprar un auto o contratar un seguro”, asegura Charly Lizarralde, cofundador y CEO de 7Puentes.

En este escenario, además de pensar cómo se presenta un producto hay que contemplar cómo un sistema interpreta la información. “Las descripciones completas, los precios y la disponibilidad actualizados, más las condiciones de entrega y financiación adquieren especial relevancia. Al mismo tiempo, la compra mantiene una dimensión emocional. Las personas tienen hábitos, marcas preferidas y ganas de descubrir productos. Una experiencia digital debe contemplar esa diversidad con propuestas como los cupones personalizados o las sugerencias de productos complementarios”, cuenta Berenice Fraga, directora de E-commerce Comercial de Carrefour Argentina.

El próximo paso

Mirando al futuro, Lorena Cabrera, directora de BI & Research en la consultora Human Connections Media, cree que aunque el “tráfico sintético (las interacciones de los agentes) crecerá, durante bastante tiempo convivirá con el humano. Esta coexistencia se explica por el nivel actual de adopción: cerca del 35% de la población mayor de 12 años en Argentina utiliza IA de forma periódica, mientras que el 65% restante no la utiliza o lo hace esporádicamente”.