Escribe: Sandra Flores, economista Senior de Macroconsult
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una de las principales tendencias tecnológicas a nivel global, debido a su potencial para optimizar procesos productivos, automatizar tareas y habilitar nuevos modelos de negocio orientados a la eficiencia y la generación de valor. No obstante, su nivel de adopción en América Latina continúa siendo heterogéneo y, en varios países de la región, se mantiene en una etapa incipiente, principalmente debido a brechas estructurales en infraestructura, capital humano y marcos regulatorios.
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De acuerdo con el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2024, que evalúa el nivel de avance de la IA en 19 países de América Latina y el Caribe, el Perú se ubica en el octavo puesto, posicionándose por encima del promedio regional. Sin embargo, esta ubicación no debe interpretarse como un indicador de madurez consolidada. Por el contrario, el informe evidencia que el país se encuentra en una etapa incipiente de desarrollo en la materia.
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Si bien se han registrado avances puntuales en adopción gubernamental, participación internacional y regulación, aún persisten limitaciones estructurales que restringen el despliegue efectivo de la IA a nivel nacional. Entre ellas destacan: (i) las deficiencias en conectividad, con baja penetración de banda ancha fija y altos costos de acceso; (ii) la limitada infraestructura de cómputo, incluida la ausencia de centros de datos de alto rendimiento; y (iii) las dificultades en el aprovechamiento de datos, particularmente en su uso efectivo para el diseño de políticas públicas y el desarrollo de soluciones tecnológicas.
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Asimismo, el Estudio de Talento Digital en el Perú 2023, realizado por el Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo (MTPE) y el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), señala que las empresas peruanas vienen incrementando su inversión en nuevas tecnologías. Actualmente, aproximadamente el 37% de las empresas utilizan IA en sus procesos productivos. Sin embargo, persisten retos significativos, como la escasez de talento especializado, las barreras de inversión inicial y la ausencia de planes estructurados de transformación digital en el sector empresarial.
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Uno de los principales puntos de discusión en torno al avance de la IA es su impacto en el mercado laboral. En el caso peruano, este impacto se observa con particular preocupación en los segmentos de baja calificación y alta repetitividad de tareas. Si bien no existen estimaciones oficiales locales, estudios internacionales, como los del McKinsey Global Institute, sugieren que entre el 10% y 30% de los empleos podrían automatizarse en los próximos años. En países como el Perú, esta cifra podría ser incluso mayor debido a la alta informalidad y la baja especialización laboral. Sectores como servicios administrativos, comercio minorista y atención al cliente se perfilan entre los más expuestos a procesos de automatización.
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Las oportunidades laborales vinculadas a IA, ciencia de datos y tecnologías digitales en el Perú aún son limitadas y se concentran principalmente en Lima, lo que contribuye a profundizar las brechas entre trabajadores calificados y no calificados. La incorporación efectiva de la IA en el país está estrechamente vinculada al fortalecimiento del capital humano. El sistema educativo todavía no integra de forma transversal competencias relacionadas con programación, pensamiento crítico y resolución de problemas, todas ellas fundamentales en la nueva economía digital.
Esta situación evidencia la necesidad de articular políticas públicas orientadas a la reconversión laboral, la formación técnica y el fortalecimiento de las habilidades digitales, elementos indispensables para mitigar los posibles efectos adversos y capitalizar los beneficios asociados al desarrollo de la IA en el país.
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Además de los desafíos relacionados con capital humano, es indispensable abordar las limitaciones en infraestructura tecnológica. Como advierte el ILIA 2024, el Perú presenta un rezago en conectividad fija, acceso a banda ancha asequible, capacidad de cómputo y centros de datos, factores clave para impulsar un ecosistema de IA robusto y competitivo. Sin inversión en estos componentes, la adopción de IA será fragmentada y concentrada, limitando su impacto en la productividad y en la generación de empleo de calidad a nivel nacional.
La IA representa una ventana de oportunidad para elevar la competitividad del país y modernizar sectores clave. No obstante, aprovechar dicho potencial dependerá de la capacidad para cerrar las brechas estructurales existentes, en particular las asociadas a educación, infraestructura y formación laboral. La tecnología avanza a gran velocidad, y el desafío no es menor, pero tampoco es opcional: el país debe prepararse para que la IA se traduzca en desarrollo inclusivo y no en un nuevo factor de desigualdad.
