Perú y la inteligencia artificial: avances reales, infraestructura ausente

Un salto en el ranking regional con matices_; Perú ha dado un paso significativo en su posicionamiento frente a la inteligencia artificial. En el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025, el país escaló del octavo al séptimo puesto entre 19 naciones evaluadas, con un puntaje de 51.93 frente a los 45.52 obtenidos el año anterior. Este avance lo coloca por encima del promedio regional, aunque todavía lejos de los líderes continentales como Chile, que encabeza la tabla con 70.56 puntos. El dato, sin embargo, debe leerse con cuidado, ya que refleja las mejoras en adopción y gobernanza, pero no resuelve las brechas estructurales que condicionan el futuro de la IA en el país.

Una base social y tecnológica favorable. El informe oficial para Perú destaca varios activos que explican su ascenso. Existe una comunidad activa de desarrolladores de software abierto, un ecosistema de datos en desarrollo y una adopción creciente de herramientas de IA tanto por parte de ciudadanos como de organizaciones. Estos factores configuran una base social y tecnológica que, si se aprovecha correctamente, podría convertir al país en un adoptante sofisticado de tecnologías emergentes. El problema aparece cuando se mira hacia abajo, hacia la capa física que sostiene toda esta actividad.

La brecha de cómputo es el talón de Aquiles en el Peru. El contraste con Brasil resulta revelador; mientras el gigante sudamericano concentra el 92% de la capacidad de procesamiento de la región y alberga el 87.7% de las GPU identificadas por los estudios de CEPAL, Perú carece de supercomputadoras propias para IA a escala. El ILIA 2025 señala que diez de los diecinueve países evaluados no cuentan con infraestructura de computación de alto rendimiento (HPC) significativa para alojar IA, y Perú está en ese grupo. Los esfuerzos existentes son aún modestos; la Universidad Nacional Mayor de San Marcos adquirió dos mini supercomputadoras NVIDIA DGX Spark en clúster, con un rendimiento combinado de hasta 2 PetaFLOPS. Es un paso válido para la investigación académica, pero de una escala incomparable con los grandes clústeres de GPU brasileños.

Una estrategia nacional ambiciosa, pero sin financiamiento claro. Perú aprobó en 2026 la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) 2026–2030, estructurada en cuatro ejes: talento y capacidades, innovación y emprendimiento, marco ético y regulatorio, y ciudadanía y colaboración. La meta declarada es ambiciosa; generar un ahorro acumulado de hasta 3,000 millones de dólares en gasto público al 2030 mediante automatización inteligente. El documento reconoce explícitamente la necesidad de transitar de arquitecturas CPU a clústeres de cómputo de alto rendimiento basados en GPU para entrenar "modelos tecnológicos soberanos". Sin embargo, la estrategia nació con una cláusula restrictiva que condiciona su viabilidad: su implementación debe financiarse sin demandar recursos adicionales al Tesoro Público. El problema, según análisis críticos, es que no existe una hoja de ruta clara para costear esa infraestructura.

Aplicaciones concretas en el Estado; pese a las limitaciones, ya hay casos de aplicación real de IA en el sector público peruano. El Jurado Nacional de Elecciones utiliza IA generativa para automatizar la gestión de expedientes electorales; la Superintendencia Nacional de los Registros Públicos emplea un asistente conversacional sobre jurisprudencia registral; y la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP aplica aprendizaje automático para supervisión financiera. Estas experiencias demuestran que la adopción institucional es posible incluso sin soberanía de cómputo, aunque dependen de infraestructura en la nube y de proveedores extranjeros, lo que limita el margen para desarrollar soluciones verdaderamente propias.

Un ecosistema empresarial profundamente desigual, la adopción de IA en el tejido productivo peruano es real, pero extremadamente desigual. Un grupo reducido de entre 50 y 100 grandes corporaciones lleva más de cinco años trabajando en ciencia de datos e IA, con un impulso renovado a partir de la irrupción de la IA generativa. En el otro extremo, solo el 14% de las empresas en Lima Metropolitana usa IA, y un 23% adicional se encuentra en fase de implementación. Esta polarización reproduce la lógica regional; unos pocos actores concentran capacidades mientras la mayoría permanece al margen de la transformación.

El talento como cuello de botella; la falta de talento especializado se perfila como uno de los principales frenos al desarrollo de la IA en Perú. El 79% de las empresas no logra cubrir sus vacantes digitales, y solo el 35% prioriza el talento especializado en sus planes de contratación. A esto se suma que el 75% de las empresas reporta dificultades para cubrir puestos tecnológicos y que apenas el 38% de los trabajadores posee habilidades digitales suficientes. Sin una inversión sostenida en formación avanzada —en universidades, institutos técnicos y programas de reconversión laboral—, la ambición de la ENIA de construir capacidades soberanas quedará limitada a declaraciones de intención.

Perspectiva de fondo: un eslabón intermedio en una región asimétrica. Perú ilustra con claridad la asimetría que atraviesa la IA en América Latina. No es un líder normativo como Chile, que encabeza el ILIA gracias a su gobernanza institucional y su integración curricular de la IA, ni un gigante de cómputo como Brasil, que concentra casi toda la capacidad de procesamiento regional. Peru es un país que ha logrado avanzar en adopción y gobernanza, pero cuya ambición de IA soberana choca con una realidad material de cómputo casi inexistente a escala. Su séptimo puesto en el ILIA refleja esa dualidad: buen desempeño en la "capa superior" —adopción ciudadana y empresarial, datos abiertos, incipiente marco regulatorio— y rezago severo en la "capa inferior" —HPC, GPU y talento avanzado—. El riesgo, como advierte el propio informe oficial, es que sin construir soberanía de cómputo, aunque sea mediante alianzas regionales, la alta adopción actual no se traduzca en valor productivo sostenido. Perú es hoy un adoptante entusiasta con infraestructura frágil; avanza en el ranking, pero su dependencia de la nube y de la capacidad de cómputo extranjera —incluida la brasileña— limita su margen para desarrollar una IA verdaderamente propia.