La apuesta de la IA en el Perú: eficiencia, productividad y ciberseguridad

Durante los últimos años, la adopción de la inteligencia artificial (IA) en el Perú ha avanzado con paso firme en sectores como la banca, el retail y la ciberseguridad. Mientras países como Chile y Argentina concentran sus esfuerzos en startups y la explotación intensiva de datos, el mercado peruano ha priorizado la eficiencia, la productividad y la protección frente a riesgos digitales.

Para Marcy Acosta, directora de Digital Services en Canvia, empresa con más de 40 años que ofrece servicios de Transformación Digital, el panorama resulta alentador: la reciente legislación sobre responsabilidad digital impulsa a que la IA se convierta no solo en generadora de valor, sino en un verdadero termómetro de la madurez empresarial.

Asimismo, el potencial no se agota en la tecnología. Acosta subraya que la adopción exitosa de la IA en las empresas requiere que los directorios definan la visión, los equipos la asuman y las decisiones se alineen con principios éticos y legales. Además, la capacitación continua, los proyectos piloto y la disposición a experimentar sin miedo son, desde su perspectiva, las condiciones que marcarán la diferencia en los próximos años.

Más allá de los algoritmos, el futuro de la IA dependerá de la capacidad de las empresas peruanas para aprender, adaptarse y construir confianza.

¿Cómo pueden las empresas construir proyectos de IA que generen impacto económico, pero también sean responsables, inclusivos y alineados con principios éticos?

Marcy Acosta

Marcy Acosta: Definitivamente, estamos en un punto donde la tecnología y el uso de la inteligencia artificial tienen que enfocarse de una forma integral en la cual toda la organización entienda cuál es el propósito con el que se va a usar. Y cuando digo toda la organización, es empezar con el C-level: que tenga un plan, una estrategia, una visión, y que eso quede claro para el resto de los equipos. [Que explique] cómo, en cada ámbito de la organización, eventualmente, el uso de la inteligencia artificial va a llegar, y que ese propósito, por supuesto, sea positivo para la empresa en términos de negocio, pero que también sea ético y alineado con las leyes.

De hecho, [recientemente] promulgaron una nueva ley (Ley N° 31814) aquí en Perú que promueve exactamente [ello] y se enfoca mucho en el uso ético y en las responsabilidades que tenemos las organizaciones públicas y privadas para garantizar eso. Pero, ciertamente, la base es el conocimiento. Entonces, las empresas tienen que promover que sus empleados entiendan cuál es el impacto de esa tecnología en términos éticos, y por qué es tan importante que el humano siempre esté involucrado en la solución y en las decisiones que eventualmente van a complementarse con el apoyo de la inteligencia artificial.

Eso tiene que quedar claro desde el principio, y sólo se logra promoviendo la capacitación, que no exclusivamente tiene que brindarla la organización, sino que se promueva que las personas lean, se instruyan, vean webinars. (...) Se distribuye información para que tengan el conocimiento (…). Realmente, la responsabilidad [no es] exclusiva del área de TI; (…) ahora es necesario que sea un trabajo en equipo.

¿Existen casos concretos de IA y automatización que hayan desarrollado y transformado el modelo de negocio en la región?

Marcy Acosta: Perú es uno de los países donde el área de banca es la más madura en términos de tecnología, en general. De hecho, son los mayores inversores. (...) Ahora retail está subiéndose en la misma ola. Te diría que los casos más importantes (...) son los de atención al cliente final.

Por ejemplo, nosotros trabajamos con algunos bancos y les damos servicios de mesa de ayuda, donde estamos haciendo labores de automatización, incluyendo inteligencia artificial para que el usuario pueda llamar y hablar con un robot usando lenguaje natural. (...) Por ejemplo, resolver el primer nivel de atención en helpdesk. Eso [tiene] un uso bastante estandarizado, y que nosotros [ya] tenemos incorporado [en] nuestro portafolio.

Pero, de la misma manera, con otros hemos trabajado en temas del modelo de predicción de fraude, por ejemplo. Ahí no es una línea tan fácil como un algoritmo de una conversación para dar el soporte inicial y que después pase a un operador humano, o para hacer un descarte preliminar e ir ganando tiempo. En este caso, ya empiezas a tocar la fibra del negocio en términos de predecir cuál es la posibilidad de un fraude, cómo atacan. Ahí el trabajo sí es a dos manos, porque nosotros podemos poner el conocimiento de los datasets, del equipo de IA, del área de gestión de proyectos, pero el conocimiento de qué le afecta y cuáles son las reglas con las que ese modelo de predicción va a trabajar [viene] del cliente.

Y, por supuesto, (…) trabajas con proyectos pequeños que llamamos “pruebas de concepto” o MVP y, una vez que has adquirido el conocimiento y has medido, entonces empiezas a escalar, pero siempre tienes que estar viendo que, de repente, no alucine la inteligencia artificial y te [dé] una respuesta equivocada.

¿Cómo gestionamos el nuevo talento digital? ¿Qué acciones deberían darse para lograr una mejor gestión del talento?

Marcy Acosta: Estando en una empresa de tecnología, se da por sentado que todo el mundo está aprendiendo sobre eso. Por supuesto, los equipos de proyectos se certifican, están en cursos, van a eventos de nuestros proveedores… (…) eso está como en el ADN, sobre todo del equipo técnico. Pero incluso dentro de Canvia, nosotros promovemos que los equipos de soporte, las áreas más soft –como gestión humana, finanzas– también sean activas en ese sentido.

[Por ejemplo,] en Laboratoria, (…) ahí damos coaching a mujeres que están en etapas profesionales y se están cuestionando cómo evolucionar o cambiar. En mi caso particular, [a] la mayoría de las mentis las llamamos (...) justamente por [su] inquietud que tienen en términos de tecnología y de transformación digital. (...) Es muy enriquecedor tener conversaciones con ellas porque, a veces, hay algunas que no saben por dónde empezar. (...) La gente se siente abrumada con tanta información y hay como un retroceso, pensando que no puedes alcanzar la ola y que ya se te fue. Pero no es así. Hay muchos recursos, vamos a llamarlos free o disponibles en las redes; hay sesiones en LinkedIn de gente que ofrece su visión; pero también ahora Google, AWS, las grandes empresas están dando muchos cursos gratis. Entonces, sí es verdad que hay que hacer un poco de research e investigar cuáles son esos cursos base que te permiten alinear con tu propósito o interés según tu área profesional.

Pero, eventualmente, (...) si no sabes un poco de [IA] o [no] entiendes cómo [se] está usando (...) es como no saber Excel o no saber PowerPoint, o no usar Word o no poder entrar a internet. (...) Ahora cualquiera puede hacer una búsqueda en Google, [pero] ahora tenemos que aprender a hacer una búsqueda en términos de prompting, como si fuera todo tipo ChatGPT, que es la referencia, pero en todas las plataformas existe un equivalente. Eso va a ser parte del conocimiento digital que cualquier profesional debe tener.

¿Qué esperas al cierre del 2025 y cómo vislumbras el 2026 en cuanto al avance en la adopción de IA?

Marcy Acosta: Creo que la oportunidad está ahí. No importa si pasó el 2025 y no hiciste nada con inteligencia artificial: empieza a pensar lo que vas a hacer en el 2026 con inteligencia artificial. ¿Qué pruebas puedes hacer dentro del alcance de tus responsabilidades?, ¿cuál curso vas a tomar?, ¿qué entrenamiento vas a colocar en el presupuesto para tus ejecutivos o para tus mandos medios?

Se espera que, para el año que viene, el mercado en Perú de inteligencia artificial crezca [entre] 37 % y 38 %, (...) y llegue a un gasto de más de 700 millones de dólares. Ese pronóstico de inversión va a tocar a todas las empresas que estén, al menos, tratando de entender cómo usar la inteligencia artificial, ya sea para gastar, invertir o para dar servicios.

El mundo del retail creo que es el que está más avanzado en eso, porque naturalmente usa la inteligencia artificial para llegar al usuario final. Pero lo que dicen los estudios es que, si bien hay a lo mejor mercados un poco más maduros en términos de hacer nuevos negocios con inteligencia artificial – las startups en Chile están bastante maduras, en Argentina están pensando un poco más en sacarle el valor a los datos–, en Perú estamos más orientados a temas de eficiencia, de productividad y, sobre todo, a usar la tecnología para temas de ciberseguridad y de soluciones más robustas que permitan cerrar algunas brechas que hay.