La inteligencia artificial (IA) gana protagonismo en la estrategia empresarial peruana. Según el EY Chief Data Officer Study 2026, el 85% de las organizaciones consultadas en el país aumentó su inversión en datos e IA durante los últimos 12 meses, mientras que el 93% prevé incrementarla nuevamente durante el próximo año.
“Las empresas pueden aprovechar la inteligencia artificial para transformar las conversaciones con sus clientes en oportunidades reales de negocio. Sin embargo, su valor no está solo en automatizar tareas, sino en utilizarla de manera estratégica y asertiva para analizar información, identificar necesidades y tomar mejores decisiones", explica Patricia Rioja, fundadora y CEO de Global S1.
"Para lograrlo, es fundamental integrar la IA a los procesos de gestión comercial con objetivos claros, datos confiables y herramientas que permitan convertir la información en resultados”, añade.
Sin embargo, el desafío para las empresas no se limita a incorporar nuevas herramientas, sino a utilizarlas de manera segura y alineada con sus objetivos comerciales y operativos. En ese contexto, estas son cinco recomendaciones para implementar inteligencia artificial en los negocios:
1. Definir objetivos concretos. Antes de adoptar una solución de IA, las empresas deben identificar qué problema buscan resolver, como reducir tiempos de atención, automatizar tareas repetitivas o mejorar el análisis de información. La elección de la herramienta debe responder a una necesidad específica.
2. Priorizar la calidad de los datos. Los resultados de la IA dependen, en gran medida, de la información utilizada. Por ello, es importante mantener bases de datos actualizadas, organizadas y consistentes, así como establecer controles para evitar errores en los resultados.
3. Proteger la información empresarial. Las organizaciones deben definir qué datos pueden utilizarse en herramientas de IA, establecer permisos de acceso y aplicar políticas de privacidad y seguridad. También es necesario evaluar los riesgos de compartir información confidencial con servicios externos.
4. Mantener supervisión humana. Aunque la IA puede apoyar la elaboración de reportes, el análisis de documentos y la atención de consultas, las decisiones sensibles deben contar con revisión humana. La verificación de datos y resultados permite reducir errores y detectar posibles sesgos.
5. Medir el retorno de la inversión. Las empresas deben establecer indicadores antes de implementar estas soluciones, como horas ahorradas, costos operativos, tiempos de respuesta o productividad. Medir los resultados permite determinar si la tecnología genera beneficios y qué procesos conviene mejorar.
La expansión de la IA también plantea retos de gobernanza. Un estudio de EY publicado en junio de 2026 señala que el 78% de los ejecutivos considera que esta tecnología mejora la calidad de sus decisiones, pero solo el 10% de las empresas cuenta con políticas de IA aprobadas.
En este escenario, las compañías necesitan acompañar sus inversiones tecnológicas con reglas claras de uso, capacitación de sus equipos y mecanismos de evaluación. La adopción de inteligencia artificial no solo implica automatizar tareas, sino integrar de forma responsable en los procesos para generar mejoras medibles en la productividad y la competitividad empresarial.
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(FIN) NDP/GDS
Publicado: 17/10/2026