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Perú avanza en regulación de IA, pero falta mejorar la ejecución

En septiembre pasado, se publicó el reglamento de la ley que promueve el uso de la inteligencia artificial, que ofrece un marco estructurado, control ético y prohíbe su uso sin supervisión humana. Esto pone a Perú entre los países avanzados en normativa de la región, pero aún hay desafíos en implementación, formación de talento y gobernabilidad de datos.

El entusiasmo e interés por la inteligencia artificial (IA) está presente en los sectores público y privado del Perú, pero no necesariamente existe una adecuada ejecución. Así lo estimó Hugo Alegre, director de la consultora local Real Time Management (RTM), quien enfatizó que la satisfacción es limitada porque todavía se está en fases iniciales y falta invertir más tiempo, talento y estrategias en la materia.

Según el “Estudio de Transformación Digital, Inteligencia artificial y Ciberseguridad 2025”, elaborado por RTM con base en encuestas aplicadas en marzo de este año, solo el 24 % de los empresarios están contentos con lo avanzado en IA convencional, y 29 % lo está con sus proyectos de IA generativa.

El 82 % de las empresas lleva menos de dos años en IA, detalló Alegre, lo que confirma que la tecnología aún está en fase inicial de adopción, y se ha concentrado en segmentación/ clasificación y modelos predictivos. Sin embargo, la mayoría sigue usando los datos en clave descriptiva/diagnóstica más que predictiva/prescriptiva. Al 53 % les falta cultura del uso de datos, el 51 % carece de una visión/estrategia de IA y 37 % padece de escasez de personal interno preparado para sacarle provecho.

Esta problemática no es exclusiva del Perú: es una constante en la región. Victoria Martínez, Business Development Manager de Artificial Intelligence para América Latina en Red Hat, enfatizó que más del 60 % de directores de las empresas en la región tenían planeado invertir en IA este año, pero ya se observa que un promedio de 30 % de pruebas de concepto se están abandonando.

De acuerdo con la ejecutiva, falta concretar adecuadamente el paso a los proyectos de gran escala, no por moda, sino porque realmente se da una solución a una problemática existente. En el Perú, hay ciertas industrias que están llevando la delantera, como la banca, donde se han reducido sustancialmente los plazos de los proyectos de seis meses a días, explicó Martínez. Pero hay temas que, en las empresas, a veces se dejan de lado, como el compliance y la privacidad, además de la gobernanza de datos. “Hay un proceso de maduración, pero falta ver cómo lo pueden escalar a casos que realmente tengan un impacto en el negocio”, sentenció.

Reglamento de estreno

En septiembre de 2025, se aprobó en Perú el “Reglamento de la Ley N.º 31814”, que establece un marco para el uso de la IA, tanto para el sector público como privado. En él se instituye una clasificación de sistemas de IA por tres niveles de riesgo, inspirada en la norma europea, y se incluye una prohibición de usos, como por ejemplo la vigilancia masiva sin base legal o el desarrollo de armas autónomas. También se dispone la obligación de una supervisión humana, transparencia algorítmica y protección de datos personales de acuerdo con las otras normas vigentes en el país.

Fátima Toche Vega, socia principal del estudio IALaw, detalló que las entidades públicas deberán aprobar una política interna sobre el uso seguro, responsable y ético de la IA, regirse por estándares técnicos de forma obligatoria y publicar el código fuente de los sistemas de IA financiados con fondos públicos.

Con la publicación de este reglamento, según diversos expertos en materia legal, el Perú ha dado un salto importante, posicionándose como uno de los países de la región con un marco regulatorio completo, aunque está lejos aún de Brasil, donde hay más madurez en la adopción. De hecho, según el último estudio de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (CENIA), en el “Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial” (ILIA 2025), Chile, Brasil y Uruguay se consolidan como “pioneros”, con puntajes superiores a 60, debido a sus avances en infraestructura, conectividad, talento humano y políticas públicas.

¿Cómo va la adopción de la IA en América Latina?

En un segundo nivel del ILIA 2025 se ubican los “adoptantes”, como Colombia y Ecuador, y finalmente están los “exploradores”, con ecosistemas aún incipientes y capacidades limitadas para impulsar un uso estratégico de la IA. Perú estaba en esa tercera categoría antes de publicarse el reglamento, pero ahora está en el segundo grupo, dado que todavía enfrenta desafíos importantes relacionados con gobernanza de datos, pocos oficiales de datos en los ministerios, y datos abiertos limitados y no interoperables, lo que restringe su uso.

En Perú, hay normas, pero falta cumplimiento y medios para lograr esa ejecución, advirtió el abogado Erick Iriarte, socio fundador del estudio IALaw. Tenemos la obligación de tener personal a cargo de la protección de datos, señaló, pero no hay suficientes profesionales preparados y los puestos aún no son cubiertos en muchas organizaciones. Según la Secretaría de Gobierno y Transformación Digital, por ejemplo, solo un 29,40 % de los gobiernos municipales tiene cubierto el puesto de “Líder de Gobierno y Transformación Digital”, y apenas 15,39 % posee Plan de Gobierno Digital aprobado.

Uno de los principales retos señalados por el informe de Cepal es la falta de formación especializada en inteligencia artificial. La capacitación avanzada se concentra en pocos países y existe fuga de talentos hacia mercados más competitivos, lo que agrava la situación. Y no solo se requieren expertos en la tecnología, sino preparar a los CIO en la materia, agregó Hugo Alegre, porque es su comprensión del cambio que la IA genera en la empresa lo que permitirá lograr el éxito.

El reglamento es un avance, pero está pendiente su adecuada aplicación para sacar el máximo provecho a la tecnología, respetando los parámetros legales, remarcaron desde Red Hat. La implementación reglamentaria ha de darse con una mejora de la infraestructura y de la calidad de datos, a través de estrategias nacionales en desarrollo. Perú necesita superar los desafíos estructurales para que la IA sea una herramienta de desarrollo sostenible, y pasar de la preocupación e interés a la acción, con mecanismos efectivos de supervisión y estrategias para formar personal idóneo. 

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