16 Startups de IA Que Están Transformando Argentina en 2026
En 2026, la inteligencia artificial dejó de ser una curiosidad y se convirtió en una herramienta de trabajo. Empresas de todos los tamaños buscan soluciones que ahorren tiempo, reduzcan errores y mejoren la experiencia del cliente. En ese escenario, ai startups argentina se volvió una búsqueda común para encontrar quién está construyendo productos útiles y aplicables.
Esta guía reúne 16 empresas emergentes con enfoques concretos. Vas a ver qué problema atacan, cómo lo resuelven, qué beneficios suelen generar y qué conviene probar primero. La idea es que termines con un mapa claro para aprender, comparar y tomar decisiones.
Por Qué Este Tema Importa en 2026
La inteligencia artificial impacta porque cambia la forma de producir resultados. Una misma persona puede hacer más trabajo de calidad si automatiza tareas repetitivas, prioriza con datos y recibe ayuda para resolver dudas. Eso hace que el costo por tarea baje y que la velocidad de respuesta suba. En Argentina, el valor es doble. Por un lado, hay talento técnico y capacidad de crear productos competitivos. Por otro lado, muchas industrias todavía tienen procesos manuales, lo que abre espacio para mejoras rápidas. Cuando una empresa pasa de “hacer todo a mano” a “trabajar con automatización”, el salto se nota en tiempos, ventas y orden interno.
También importa por el empleo. La inteligencia artificial no elimina la necesidad de personas, pero sí cambia qué tareas conviene hacer. Lo repetible tiende a automatizarse, y lo humano gana peso en decisión, criterio, supervisión, creatividad, trato y estrategia. Por eso, entender este ecosistema ayuda a adaptarse. Finalmente, este tema importa porque la competencia ya está usando estas herramientas. Quien aprende antes suele ganar eficiencia antes. Y quien implementa bien, suele construir ventajas que duran.
Qué Está Cambiando en el Ecosistema de Inteligencia Artificial Argentino
El cambio más grande es que se está pasando de “herramientas sueltas” a “soluciones completas”. Antes, muchas empresas probaban un asistente y lo dejaban. Ahora, buscan integrar la inteligencia artificial con procesos reales: atención, ventas, inventario, reclutamiento, diagnóstico, control de calidad y campo. Otro cambio es la especialización. Crecen los productos pensados para un sector específico. Eso mejora la precisión y reduce el tiempo de implementación. Una solución enfocada entiende mejor el lenguaje del rubro, los datos típicos y las decisiones que hay que tomar.
También se ve una mejora en la forma de medir resultados. Las empresas están aprendiendo a exigir indicadores simples: tiempo de resolución, tasa de conversión, reducción de costos, disminución de errores o satisfacción del cliente. Esa disciplina hace que los proyectos funcionen más. Por último, aparece una prioridad clara: seguridad y control. Las organizaciones quieren saber qué datos se usan, quién puede acceder, cómo se registra lo que se hizo y cómo se evita que un sistema “invente” respuestas en casos críticos. Esa preocupación está elevando el estándar del mercado.
Startups de IA en Argentina
Este listado está diseñado para lectura rápida, pero con detalle útil. Cada punto incluye una explicación práctica y una tabla corta para comparar. Si estás evaluando implementar soluciones, te conviene leer con una pregunta en mente: qué proceso concreto quiero mejorar primero. Una buena forma de usar esta guía es elegir un solo objetivo y buscar el punto que mejor encaja. Por ejemplo, si tu cuello de botella es atención, mirá soluciones conversacionales.
Si tu problema es contratación, mirá reclutamiento. Si tu dolor es operación y datos, mirá ciencia de datos y plataformas. Otra recomendación es evitar la ansiedad por “hacer todo”. La inteligencia artificial se adopta mejor por etapas. Primero un caso, después otro. Así se aprende más rápido, se cometen menos errores y se mantiene el control.
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16 Empresas: Qué Hacen y Cómo Aprovecharlas
1) Patagon AI: Automatización Comercial para Equipos de Ventas
Patagon AI se orienta a mejorar tareas comerciales que consumen tiempo y energía. Muchas empresas pierden oportunidades por demoras, falta de seguimiento o mensajes inconsistentes. La propuesta es ordenar el proceso y asistir al equipo con automatización inteligente. Un buen uso inicial es concentrarse en el seguimiento. Cuando un contacto queda sin respuesta, la venta se enfría. Con automatización, se puede responder más rápido, recordar próximos pasos y mantener consistencia sin saturar al equipo. Eso también ayuda a detectar dónde se caen las conversaciones.
Para sacarle más valor, conviene definir reglas simples antes de automatizar. Por ejemplo, qué tipo de consultas pasan a una persona, cuáles se resuelven con respuestas estándar y cuándo se debe insistir. La tecnología funciona mejor cuando el proceso está claro. Finalmente, es clave medir con dos indicadores. Uno de velocidad, como tiempo de respuesta. Otro de resultado, como reuniones agendadas o ventas cerradas. Sin medición, es fácil confundirse y no saber si realmente mejoró.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Seguimiento débil y tareas repetitivas |
| Beneficio principal | Más orden y respuesta más rápida |
| Qué probar primero | Automatizar seguimiento de consultas frecuentes |
| Cómo medir | Tiempo de respuesta y tasa de avance en el proceso |
2) Botmaker: Conversaciones Automáticas para Atención y Ventas
Botmaker ayuda a automatizar conversaciones en canales de mensajería. En muchas empresas, el mayor problema no es la falta de intención del cliente, sino la lentitud para responder. Cuando la respuesta llega tarde, se pierden ventas y se acumulan quejas. La automatización bien hecha no busca “hablar bonito”. Busca resolver lo común y derivar lo difícil. Por ejemplo, responder preguntas frecuentes, guiar al usuario a una opción, pedir datos básicos y luego pasar a una persona cuando la situación lo requiere.
Para que funcione, es importante diseñar un guion simple. Empezá con las preguntas que más se repiten. Después agregá opciones claras y mensajes cortos. Si el flujo se vuelve largo, el usuario se cansa y abandona. Otro consejo práctico es incluir control humano. Revisá conversaciones reales cada semana, detectá fallos y corregí. Esa rutina mejora mucho el rendimiento y evita que el sistema quede desactualizado.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Demoras y saturación en atención |
| Beneficio principal | Respuesta inmediata y menor carga humana |
| Qué probar primero | Responder las 15 consultas más comunes |
| Cómo medir | Resolución sin intervención y satisfacción |
3) Intuitivo AI: Comercio Minorista Autónomo con Visión por Cámara
Intuitivo AI propone una experiencia de compra más rápida mediante análisis visual. En lugar de depender de filas y cajas, el sistema busca reconocer productos, registrar acciones y facilitar una salida ágil. Esto puede cambiar el funcionamiento de espacios con alto tránsito. La ventaja más visible es la reducción de fricción. Menos espera suele significar mejor experiencia. Además, cuando la operación está bien diseñada, se obtiene un registro más claro de inventario y movimiento de productos, lo que ayuda a reducir pérdidas.
Un punto crítico es el entorno. La iluminación, el tipo de producto y el diseño del espacio influyen. Por eso conviene empezar con un piloto simple. Elegí un catálogo reducido y un lugar controlado, para ajustar antes de crecer. También conviene preparar al equipo. Aunque el punto sea “autónomo”, siempre hay tareas humanas: reposición, soporte, supervisión y mejora continua. La tecnología se sostiene con operación, no solo con cámaras.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Filas, fricción y control de inventario |
| Beneficio principal | Compra ágil y mejor trazabilidad |
| Qué probar primero | Piloto con pocos productos y espacio simple |
| Cómo medir | Tiempo promedio de compra y pérdidas |
4) Sirvana: Búsqueda de Compras Inteligente para Comparar Mejor
Sirvana apunta a mejorar el descubrimiento de productos y la comparación entre opciones. Cuando un comprador no encuentra rápido lo que quiere, abandona o compra sin seguridad. Una búsqueda útil reduce dudas y acelera decisiones. La ventaja de una búsqueda inteligente es que entiende intención. No solo busca palabras exactas. Puede agrupar productos similares, ordenar por relevancia y ayudar a filtrar de manera más natural. Eso cambia la experiencia del usuario, sobre todo cuando hay miles de productos.
Para marcas y tiendas, esto suele traer dos beneficios. Primero, más visibilidad para productos que suelen quedar ocultos. Segundo, mejor calidad de tráfico, porque llega gente con intención más clara. Un consejo práctico es ordenar el catálogo. Si los nombres están incompletos y las descripciones son confusas, ninguna búsqueda puede hacer magia. Un catálogo limpio mejora resultados y reduce reclamos.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Dificultad para encontrar y comparar |
| Beneficio principal | Mejor descubrimiento y decisión más rápida |
| Qué probar primero | Optimizar fichas y activar comparación |
| Cómo medir | Búsquedas exitosas y tasa de conversión |
5) Delfi: Recomendación en Moda para Vender con Menos Dudas
Delfi se enfoca en moda y recomendación. En este rubro, el reto suele ser la abundancia de opciones. Cuando hay demasiados productos, la gente se pierde. Una buena recomendación ordena el recorrido y ayuda a elegir. La recomendación no solo mejora ventas. También reduce devoluciones porque orienta mejor. Cuando el usuario entiende por qué ese producto encaja, compra con más confianza. Eso baja frustración y costos operativos.
Para implementar bien, conviene combinar datos y reglas del negocio. Por ejemplo, tener en cuenta talles, colores, disponibilidad y estilos. También ayuda registrar señales simples: qué mira, qué guarda, qué compara, qué abandona. Una práctica útil es revisar “descubrimiento”. Si el sistema solo muestra lo más vendido, no aporta. Un buen recomendador ayuda a vender productos que antes no se veían, sin perder relevancia.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Exceso de opciones y abandono |
| Beneficio principal | Más conversión y menos devoluciones |
| Qué probar primero | Recomendación en inicio y páginas clave |
| Cómo medir | Tasa de conversión y devoluciones |
6) Kieddi: Orden Comercial en Canales Digitales
Kieddi apunta a organizar ventas y atención en canales digitales, con foco especial en mensajería. Muchas empresas venden por mensajes, pero lo hacen de forma informal. Eso genera desorden, respuestas tardías y oportunidades perdidas. La solución suele empezar por estructurar el proceso. Definir etapas, asignar responsables, estandarizar respuestas y establecer tiempos. Con automatización, se puede escalar ese orden sin crecer en caos.
Un beneficio clave es la trazabilidad. Cuando todo queda registrado, se puede aprender. Se detectan consultas que se repiten, pasos que fallan y tiempos que se alargan. Con ese diagnóstico, se mejora rápido. Para que sea útil, evitá complicar el flujo. Empezá por lo básico: respuesta inicial, toma de datos, seguimiento y cierre. Cuando eso funciona, recién ahí agregá sofisticación.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Caos en ventas por mensajería |
| Beneficio principal | Orden, rapidez y seguimiento |
| Qué probar primero | Etapas simples con respuestas estándar |
| Cómo medir | Conversión por etapa y tiempo de cierre |
7) RockingData: Ciencia de Datos para Predecir y Optimizar
RockingData trabaja con modelos y análisis para convertir datos en decisiones. Muchas empresas ya tienen información, pero no la usan para anticiparse. El valor aparece cuando se predice demanda, se detecta riesgo o se optimiza una operación. Un caso típico es la predicción de demanda. Si se compra stock “a ojo”, se pierde dinero por exceso o falta. Con modelos simples, se puede mejorar planificación, reducir quiebres y bajar costos de almacenamiento.
Otro caso común es detectar comportamientos anómalos. En operaciones o pagos, pequeñas señales pueden anticipar problemas. Pero hace falta convertir esas señales en alertas útiles, con reglas claras y seguimiento humano. Para empezar bien, elegí un caso con retorno rápido y datos disponibles. Evitá proyectos enormes al inicio. Una mejora de 5 a 10 por ciento en un proceso repetido puede tener impacto muy grande.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Decisiones sin predicción ni control |
| Beneficio principal | Menos error y más eficiencia |
| Qué probar primero | Un modelo de demanda o alertas simples |
| Cómo medir | Reducción de quiebres o errores operativos |
8) MUTT DATA: Pasar de Pruebas a Implementación Real
MUTT DATA acompaña a organizaciones en datos y modelos con foco en resultados sostenibles. Muchas empresas hacen pruebas que quedan a mitad de camino. El problema suele ser la falta de base: datos desordenados, responsabilidades difusas y ausencia de monitoreo. La implementación real requiere disciplina. Hay que definir objetivos, preparar datos, construir modelos, integrarlos con sistemas y luego medir en producción. Sin esa cadena completa, el proyecto se vuelve un informe bonito que nadie usa.
Un punto clave es el monitoreo. Los modelos pueden degradarse con el tiempo. Cambian hábitos, precios, temporadas y condiciones. Por eso, se necesita una rutina de revisión, alertas y ajustes. Si tu empresa quiere avanzar, empezá por una auditoría de datos y procesos. Muchas veces el mayor impacto inicial viene de ordenar fuentes, eliminar duplicados y construir un tablero simple de seguimiento.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Pruebas sin continuidad y datos débiles |
| Beneficio principal | Resultados estables y operables |
| Qué probar primero | Auditoría de datos y un caso priorizado |
| Cómo medir | Uso real en equipo y mejora de indicador |
9) Blumie: Soluciones Útiles, No Solo Análisis
Blumie combina datos, modelos y construcción de soluciones. Esto es importante porque muchas organizaciones no necesitan “ciencia de datos” como concepto. Necesitan una herramienta que resuelva un problema específico con buena experiencia de uso. Un error común es crear análisis que nadie consulta. Para evitarlo, el foco debe estar en integrar el resultado al trabajo diario. Si el equipo puede usar la solución sin fricción, el valor aparece.
Una forma práctica de encarar proyectos es definir una versión mínima útil. Esa versión debe entregar algo concreto: una alerta, una recomendación o una predicción que se usa en una decisión real. Luego se mejora con iteración corta. También conviene acordar un solo indicador principal para el inicio. Cuando se intentan medir diez cosas a la vez, se pierde foco. Mejor un indicador claro y un segundo de apoyo.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Análisis que no se usan |
| Beneficio principal | Solución integrada al trabajo real |
| Qué probar primero | Versión mínima útil con un indicador |
| Cómo medir | Uso semanal y mejora del indicador |
10) RecordAi: Recordatorios con Contexto para Mejor Productividad
RecordAi apunta a un problema cotidiano: olvidar tareas o perder continuidad. Un recordatorio clásico suena como alarma y se ignora. Un recordatorio con contexto puede guiar mejor y aumentar cumplimiento. Esto es útil para tareas repetidas y seguimiento. Por ejemplo, pagar cuentas, confirmar turnos, revisar un informe, preparar una reunión o enviar un mensaje. Lo importante es que el recordatorio no sea solo “hacelo”, sino “por qué” y “qué sigue”.
Para aprovecharlo, conviene definir prioridades. Si cargás veinte recordatorios, se vuelven ruido. Mejor empezar con tres tareas críticas por semana y ajustar según resultados. También es útil para hábitos. La clave de un hábito no es la motivación, sino la continuidad. Un recordatorio bien diseñado reduce fricción y ayuda a sostener el ritmo.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Olvido y falta de continuidad |
| Beneficio principal | Más cumplimiento con menos esfuerzo |
| Qué probar primero | 3 recordatorios semanales críticos |
| Cómo medir | Cumplimiento y reducción de olvidos |
11) Menta: Acceso a Bienestar con Asistencia Inteligente
Menta trabaja en bienestar emocional y acceso a profesionales. En este campo, el mayor obstáculo suele ser comenzar. Muchas personas no saben a quién consultar, qué tipo de profesional necesitan o cómo sostener el proceso. La asistencia inteligente puede ayudar en dos puntos. Primero, orientar para elegir mejor desde el inicio. Segundo, reducir fricciones en turnos, continuidad y seguimiento. Eso mejora la adherencia y el resultado.
En organizaciones, este tipo de solución se vuelve un beneficio atractivo. Pero la adopción depende del diseño. Si el ingreso es complicado, la gente abandona. Si la experiencia es clara, el uso crece. Para hacerlo bien, conviene cuidar privacidad, claridad y límites. La tecnología debe apoyar, no reemplazar. El valor real está en acelerar acceso y orden, sin invadir ni confundir.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Dificultad para iniciar y sostener |
| Beneficio principal | Acceso más simple y mejor continuidad |
| Qué probar primero | Piloto con orientación y turnos rápidos |
| Cómo medir | Adopción, continuidad y satisfacción |
12) Bitgenia: Interpretación de Datos Genéticos para Decisiones Más Claras
Bitgenia se mueve en genética y bioinformática. Este mundo tiene un reto básico: el dato existe, pero interpretarlo no es simple. Los informes deben ser útiles para profesionales y comprensibles para decisiones concretas. El valor aparece cuando se reduce complejidad. Una buena interpretación permite identificar riesgos, variantes relevantes y posibles acciones. En investigación, también acelera descubrimientos y priorización de estudios.
La implementación requiere mucho cuidado. Se trabaja con datos sensibles. Por eso, la seguridad, el control de acceso y la trazabilidad son imprescindibles. También es vital que los resultados estén validados y explicados. Si querés explorar este tipo de solución, empezá con un caso acotado. Definí un panel, un objetivo y un circuito de validación. Luego escalá con aprendizaje.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Complejidad de interpretación genética |
| Beneficio principal | Reportes más útiles y decisiones más rápidas |
| Qué probar primero | Caso acotado con validación clínica |
| Cómo medir | Tiempo de análisis y calidad del reporte |
13) DeepAgro: Precisión en el Campo para Ahorrar Insumos
DeepAgro aplica inteligencia artificial al agro con foco en precisión. Un problema común es el uso excesivo de insumos por falta de identificación fina. La tecnología puede detectar malezas o variaciones y actuar con mayor exactitud. El beneficio se ve en ahorro y sustentabilidad. Menos insumo desperdiciado significa menos costo, menos impacto y mejor control. También mejora la planificación cuando se registran datos por lote.
Para que funcione, se necesita un buen despliegue. Equipos calibrados, operadores capacitados y medición constante. No alcanza con instalar y esperar. El aprendizaje del equipo es parte del éxito. Un consejo práctico es comenzar con una prueba controlada. Compará un lote con el método tradicional contra un lote con precisión. Medí consumo, resultado y tiempo. Con eso, la decisión se vuelve objetiva.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Uso ineficiente de insumos |
| Beneficio principal | Ahorro y mayor precisión |
| Qué probar primero | Prueba controlada por lote |
| Cómo medir | Consumo de insumo y rendimiento |
14) Emi Labs: Selección de Personal Más Rápida en Contratación Masiva
Emi Labs se orienta a contratación masiva. En sectores con alta rotación, el problema no es publicar una vacante, sino sostener el flujo de entrevistas, seguimiento y comunicación. Muchas candidaturas se pierden por falta de respuesta. La automatización ayuda a ordenar etapas. Se puede filtrar, coordinar entrevistas y responder preguntas frecuentes sin saturar al equipo. Eso mejora la experiencia de quien busca trabajo y reduce abandono.
Para que sea útil, hay que definir criterios claros. Si el filtro es injusto o confuso, se pierde calidad y confianza. Es mejor empezar con criterios simples y corregir con revisión humana. Medí lo esencial. Tiempo desde postulación hasta entrevista y tasa de asistencia. Si esos dos números mejoran, el impacto suele ser real y visible en operación.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Demoras y abandono en selección masiva |
| Beneficio principal | Más velocidad y mejor experiencia |
| Qué probar primero | Coordinación automática y filtro inicial |
| Cómo medir | Tiempo a entrevista y tasa de asistencia |
15) Entelai: Apoyo Diagnóstico en Salud con Modelos para Imágenes
Entelai se enfoca en salud y apoyo diagnóstico. En centros médicos, parte del problema es el volumen: muchos estudios, poco tiempo, presión por precisión. Un apoyo inteligente puede ayudar a priorizar, detectar señales y reducir errores. El valor no es reemplazar profesionales. Es aportar consistencia, velocidad y doble control. Cuando hay herramientas que resaltan hallazgos posibles, el profesional puede revisar con más foco y tomar mejores decisiones.
Para adoptar este tipo de solución, necesitás protocolos. Definir cuándo se usa, cómo se registra y quién es responsable final. También debés asegurar integración con sistemas del centro y capacitación del personal. Un buen inicio es un piloto en un solo tipo de estudio. Elegí un flujo claro, medí tiempos y compará resultados. Si el equipo confía y el rendimiento mejora, la expansión se vuelve natural.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Volumen alto y riesgo de error |
| Beneficio principal | Mayor eficiencia y apoyo a precisión |
| Qué probar primero | Piloto en un estudio específico |
| Cómo medir | Tiempo por estudio y consistencia diagnóstica |
16) Aivo: Atención Automatizada a Escala en Empresas
Aivo se asocia a automatización conversacional en empresas grandes. El desafío típico es el volumen: cientos o miles de consultas al día, muchas repetidas, pocas urgentes. Sin automatización, los tiempos crecen y el costo sube. Una buena automatización hace dos cosas. Resuelve lo común con claridad. Y deriva lo complejo con información previa, para que la persona no tenga que preguntar todo de nuevo. Esa combinación sube satisfacción y baja fricción.
Para implementarlo bien, conviene mapear motivos de contacto. Empezá por los diez más frecuentes y diseñá respuestas que realmente resuelvan. Si solo “saluda y deriva”, no aporta. Debe cerrar casos. También es clave mantener el contenido actualizado. Cuando cambian precios, políticas o productos, las respuestas deben reflejarlo. La actualización continua es parte del éxito.
| Punto clave | Resumen |
| Problema que resuelve | Volumen alto y costos de atención |
| Beneficio principal | Respuesta rápida y menor carga humana |
| Qué probar primero | Automatizar los 10 motivos principales |
| Cómo medir | Resolución automática y tiempo promedio |
Retos y Riesgos: Lo Que Debes Cuidar Antes de Implementar
El primer riesgo es automatizar un proceso roto. Si el proceso es confuso, la tecnología lo acelera, pero también acelera el error. Por eso, primero orden y claridad. Después automatización. El segundo riesgo es la calidad de datos. Si los datos están incompletos o desactualizados, los resultados se vuelven poco confiables. En atención, esto se ve cuando un sistema promete cosas que no existen. En salud, cuando se interpreta sin contexto. En selección de personal, cuando se filtra mal.
El tercer riesgo es la falta de supervisión. Ningún sistema es perfecto. Siempre hace falta revisión, ajustes y límites. Cuando se define bien qué se automatiza y qué queda en manos humanas, la adopción mejora. Finalmente, está el riesgo de expectativas irreales. La inteligencia artificial no es magia. Es una herramienta. Funciona mejor cuando hay objetivo claro, medición y mejora continua.
Cómo Elegir la Mejor Opción para Tu Caso
Elegí por problema, no por moda. Si tu mayor dolor es atención, buscá soluciones conversacionales. Si el dolor es inventario, buscá soluciones de comercio minorista y análisis. Si el dolor es contratación, buscá selección masiva. Si el dolor es decisión basada en datos, buscá ciencia de datos y plataformas. Definí una meta concreta. Por ejemplo, bajar el tiempo de respuesta a la mitad, reducir devoluciones, mejorar asistencia a entrevistas o ahorrar insumos. Esa meta guía el diseño del piloto.
Empezá pequeño. Un piloto sirve si es real, medible y rápido. No sirve si dura meses sin decisión. Un buen piloto tiene alcance corto, indicador claro y dueño interno. Y por último, cuidá la adopción. Si el equipo no lo usa, no hay impacto. Capacitación breve, mensajes claros y mejoras por semana suelen ser mejores que un lanzamiento gigante.
Conclusión
La oportunidad de 2026 no está en “tener inteligencia artificial”, sino en usarla bien. Estas empresas muestran que se puede mejorar atención, ventas, salud, campo y selección de personal con soluciones prácticas. Si querés avanzar, elegí un proceso, medí un indicador, implementá un piloto y ajustá con disciplina. Ese enfoque convierte ai startups argentina en valor real para tu negocio o proyecto.
