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    Inteligencia artificial en Perú: inversión en crecimiento y desafíos de su expansión

    Dayan Viera ReinaPor Dayan Viera Reina30 junio, 2025No hay comentarios
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    Inteligencia artificial en Perú: inversión en crecimiento y desafíos de su expansión
    Inteligencia artificial en Perú: inversión en crecimiento y desafíos de su expansión
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    La adopción de la inteligencia artificial (IA) en el Perú avanza a paso firme. Mientras que en 2024, las empresas peruanas destinaron US$ 50,1 millones en servicios de IA, según un reciente informe de la consultora IDC. Este monto representa un incremento del 38,4 % respecto al año anterior y proyecta un crecimiento sostenido de 20,1 % anual hasta 2027.

    • Leer más: ProInnóvate impulsa 60 startups con inteligencia artificial para fortalecer a mipymes

    Sin embargo, este impulso tecnológico convive con obstáculos estructurales que frenan la expansión a gran escala. Proyectos retrasados, altos costos de implementación y escasez de talento calificado son solo algunos de los retos que enfrentan los equipos de tecnología en el país.

    ¿En qué invierten las empresas?

    El estudio de IDC muestra que el 82,2 % de la inversión en IA se concentra en el desarrollo de soluciones a medida. Le siguen los servicios gestionados con un 12,9 % y el soporte técnico con un 5 %. La automatización de procesos ya ha sido identificada como la principal prioridad de inversión para 2025 por el 31,7 % de los directores de TI peruanos.

    La aplicación de la IA varía según el sector:

    • Finanzas: automatización de atención al cliente, procesos de crédito y detección de fraudes en tiempo real.
    • Retail: uso de chatbots y asistentes virtuales para personalizar la experiencia de compra.
    • Manufactura: monitoreo predictivo de fallas, optimización de cadenas logísticas y reducción de costos operativos.

    Obstáculos clave que frenan la expansión de la IA en Perú

    Aunque el panorama es prometedor, expertos advierten que hay barreras estructurales que deben superarse para lograr un despliegue eficiente y sostenible. Según SONDA Perú, estos son los principales cuellos de botella:

    1. Datos desactualizados y sin gobernanza

    La falta de una gestión adecuada de datos, información duplicada, incompleta o desactualizada, limita el rendimiento de los modelos de IA. Además, muchas organizaciones aún no cuentan con políticas de gobernanza de datos, ética e inteligencia artificial responsable.

    2. Déficit de talento especializado

    De acuerdo con Michael Page, la demanda de desarrolladores de software, arquitectos cloud y expertos en ciberseguridad creció un 15 % en 2024. Sin embargo, la oferta de talento local no cubre la demanda, lo que retrasa los proyectos e incrementa los costos de formación interna.

    3. Infraestructura tecnológica obsoleta

    Muchas compañías operan con sistemas heredados que no están preparados para integrar soluciones de IA generativa. Así se generan sobrecostos y largos plazos de implementación, ralentizando la transformación digital.

    El momento de decidir

    Raúl Mauleón, gerente de vertical multi-industria en SONDA Perú señala que “el mercado peruano de IA está en un punto de inflexión. Las empresas que resuelvan la ecuación entre inversión, talento y calidad de datos serán las que lideren en la próxima década”

    “Superar estos desafíos requiere una estrategia integral que combine consultoría tecnológica, desarrollo interno de capacidades y alianzas estratégicas con integradores que comprendan tanto la tecnología como el negocio”, añade.

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