La inteligencia artificial (IA) está transformando el panorama empresarial en el Perú. Según el último informe de la consultora IDC, en 2024 las empresas invirtieron US$ 50,1 millones en servicios de IA, un crecimiento del 38,4% respecto al año anterior. Además, se proyecta que esta tendencia continúe con una tasa de crecimiento anual del 20,1% hasta 2027.
El 82,2% de este monto se destinó a soluciones personalizadas, el 12,9% a servicios gestionados y el 5,0% a soporte técnico. Entre los sectores que lideran esta transformación se encuentran el financiero, el retail y la manufactura, que han empezado a incorporar modelos de IA en sus operaciones con distintos fines, según ha podido reconocer SONDA, empresa de soluciones tecnológicas.
En el sector financiero, los bancos y aseguradoras están utilizando modelos predictivos y algoritmos de machine learning para optimizar la atención al cliente, automatizar aprobaciones de crédito y detectar fraudes en tiempo real.
Por su parte, las empresas de retail han integrado chatbots y asistentes virtuales con tecnología generativa para personalizar la experiencia de compra y responder consultas con mayor agilidad.
En manufactura, los sistemas de IA se aplican en mantenimiento predictivo, optimización de cadenas de suministro y reducción de costos operativos, contribuyendo a mejorar la eficiencia de planta.
El 31,7% de los directores de TI en Perú señalan que la automatización de procesos será su principal prioridad de inversión en 2025. Esta tendencia refleja un cambio hacia la incorporación de soluciones que reduzcan tiempos de respuesta, errores humanos y costos operativos.
Sin embargo, la promesa de la IA también enfrenta barreras críticas que pueden ralentizar su implementación a gran escala.
Especialistas de SONDA, empresa de soluciones tecnológicas, advierten que hay tres problemas centrales que impiden a muchas compañías avanzar con éxito en su estrategia de IA.
1. Datos desactualizados y sin gobernanza: Varias empresas operan con información duplicada, incompleta o desfasada, lo que compromete la precisión de los modelos. A esto se suma la ausencia de políticas de gestión ética de datos, lo que incrementa el riesgo de uso inapropiado de la información.
2. Déficit de talento especializado: Según la consultora Michael Page, la demanda de perfiles técnicos como desarrolladores, arquitectos cloud y especialistas en ciberseguridad creció 15% en el último año. Sin embargo, la oferta local no cubre esa necesidad. Este desbalance retrasa proyectos y obliga a capacitar de manera intensiva al personal disponible.
3. Infraestructuras tecnológicas obsoletas: Muchas compañías continúan operando con tecnologías heredadas que no permiten integrar soluciones modernas de IA. Esta brecha tecnológica eleva los costos de implementación y extiende los plazos necesarios para ver resultados.
Raúl Mauleón, gerente de Vertical Multi-industria en SONDA Perú, afirmó que las organizaciones que logren superar estos retos primero tendrán una ventaja decisiva sobre sus competidores. Para ello, sugiere acelerar la modernización tecnológica y trabajar con socios estratégicos que conozcan tanto la tecnología como el funcionamiento del negocio en cada sector.
Según el especialista, una estrategia exitosa debe combinar inversión en infraestructura, desarrollo interno de capacidades técnicas, políticas de manejo de datos y alianzas con integradores tecnológicos especializados.
Cabe precisar que en el mercado de IA en Perú atraviesa un momento clave. La expansión acelerada de estas herramientas representa una oportunidad para redefinir modelos de negocio, procesos internos y la relación con los clientes.
Pero el impacto dependerá de la capacidad de cada empresa para resolver tres desafíos fundamentales: contar con datos de calidad, encontrar talento calificado y tener plataformas tecnológicas compatibles con soluciones de última generación.
¿Quién adoptará la IA con éxito primero?
La adopción de IA en el país ya no es una opción, sino una carrera. Las organizaciones que se adapten más rápido podrán marcar distancia en sus respectivos sectores. En los próximos años, la diferencia entre líderes y rezagados estará determinada por su capacidad de integrar eficazmente esta tecnología en el corazón de su operación.
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