IA en el Perú: urge invertir con talento

Por estos días se habla mucho de inteligencia artificial (IA). Las cifras parecen contundentes: de acuerdo con IDC, en 2024 las empresas peruanas invirtieron más de US$ 50 millones en servicios de IA, lo que supone un crecimiento del 38,4% interanual y la proyección de un avance del 20% anual hasta 2027. Números alentadores, sin duda. Pero detrás del entusiasmo tecnológico late una pregunta incómoda: ¿estamos realmente preparados para aprovechar esa inversión?
La respuesta, me temo, es compleja. Porque en el Perú hemos decidido apostar por la carrera de la inteligencia artificial, pero seguimos corriendo con los cordones desatados.
Los sectores líderes marcan el paso: el financiero utiliza modelos avanzados para automatizar créditos y detectar fraudes; el retail recurre a chatbots y asistentes virtuales para mejorar la experiencia del cliente; y la manufactura explora la optimización de cadenas de suministro y el mantenimiento predictivo. No hay duda de que la IA ya no es promesa, sino realidad tangible.
El problema es que la ola de innovación golpea contra tres rocas muy duras: datos obsoletos, falta de talento y sistemas tecnológicos anclados en el pasado.
La escasez de profesionales es, quizá, la barrera más grave. Según Michael Page, la demanda de expertos en ciberseguridad, arquitectos cloud y desarrolladores de software creció un 15% respecto a 2023, pero la oferta local no logra cubrirla. ¿Qué ocurre entonces? Proyectos millonarios quedan en pausa, la dependencia de consultoras extranjeras aumenta y el desfase de capacidades se hace más evidente.
Aquí surge la gran paradoja: invertimos en la herramienta, pero no en las manos que la harán funcionar. La IA no es magia, depende de especialistas capaces de diseñar, entrenar y supervisar modelos de datos. Sin ellos, los algoritmos se convierten en castillos de arena.
La otra roca es la gestión de la información. Muchas organizaciones siguen operando con bases de datos duplicadas, incompletas o desactualizadas, lo que limita la precisión de los modelos de IA. Finalmente, está la infraestructura tecnológica: servidores heredados, sistemas rígidos y arquitecturas que no conversan con la IA Generativa. Todo ello genera sobrecostos y prolonga los plazos de implementación.

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