El mercado peruano exige convertir la inversión creciente en productividad, inclusión y eficiencia verificables, con datos preparados, infraestructura y gobernanza. La inteligencia artificial empresarial entra en una fase de escala en Perú. El gasto crecería 21,1% anual hasta 2029 y la IA generativa, 45,1%. El desafío ya no es iniciar pilotos, sino convertirlos en productividad, ingresos o ahorros verificables, con datos preparados, talento, seguridad, gobernanza y control financiero. Cinco años después de que AWS abriera su oficina en el Perú, la conversación empresarial sobre inteligencia artificial empieza a desplazarse desde la experimentación hacia la producción. Las organizaciones ya no necesitan únicamente demostrar que un modelo funciona: deben probar que genera valor, puede gobernarse y mantiene su desempeño cuando crece el número de usuarios. Las proyecciones del IDC muestran una rápida expansión del gasto, mientras casos como Mibanco, Grupo AJE y OSINERGMIN permiten observar aplicaciones en inclusión financiera, planificación comercial y gestión pública. No obstante, escalar también multiplica los costos, los riesgos de seguridad y las exigencias sobre los datos. La oportunidad para el Perú dependerá menos de adoptar todas las herramientas disponibles y más de seleccionar problemas relevantes, establecer métricas previas, formar talento y mantener supervisión humana sobre decisiones que puedan afectar a las personas. En la foto: Joel Vera, Country Manager para Perú, Ecuador y Bolivia.

La claves de la noticia

• El gasto peruano en IA crecería 21,1% anual entre 2025 y 2029.
• La IA generativa avanzaría 45,1% anual durante el mismo periodo.
• Seis de cada diez organizaciones peruanas ya pilotan o implementan IA.
• Escalar exige gobernanza, calidad de datos, talento y métricas de negocio.
• Los casos locales abarcan banca, consumo masivo y gestión pública.

Lima, Perú, 1 de septiembre de 2026.— Cinco años después de abrir su oficina en Lima, AWS encuentra un mercado distinto al de 2021. La nube ya forma parte de numerosas estrategias digitales y la inteligencia artificial comienza a abandonar los laboratorios. El nuevo desafío consiste en llevarla a los procesos donde pueda producir resultados sin perder control sobre costos, datos, seguridad y decisiones humanas.

El desafío que enfrenta la industria peruana

Durante la primera etapa de la IA generativa, muchas organizaciones buscaron demostrar que podían crear asistentes, resumir documentos o responder preguntas. Escalar plantea una dificultad diferente: integrar esos sistemas con datos empresariales, asignar responsabilidades, controlar su consumo y medir si mejoran realmente un proceso.

Un prototipo puede funcionar con pocos usuarios y datos seleccionados. Una aplicación productiva debe responder bajo demanda, proteger información sensible, registrar sus decisiones, gestionar errores y sostener costos previsibles. Por ello, el paso del piloto a escala es principalmente una transformación operativa y cultural, no solo tecnológica.

El mercado peruano acelera su inversión en IA

El corte para Perú del IDC Worldwide AI and Generative AI Spending Guide, citado por AWS, proyecta que el gasto nacional en inteligencia artificial crecerá a una tasa anual compuesta de 21,1% entre 2025 y 2029. La IA generativa avanzaría 45,1% anual durante el mismo periodo. Fuente: IDC

Según los resultados peruanos del CIO Playbook 2026, desarrollado por IDC para Lenovo, seis de cada diez organizaciones se encuentran en fase piloto o implementación activa; el 98% planea incrementar su inversión y el 88% espera obtener un retorno positivo.

La referencia global ayuda a dimensionar el desafío. El estudio internacional consultó a 3.120 responsables empresariales y tecnológicos: el 96% aumentaría su inversión, pero solo el 27% dispone de un marco integral de gobernanza de IA. Además, el 60% todavía se encuentra a más de un año de estar preparado para escalar IA agéntica. Fuente: Lenovo CIO Playbook 2026

La brecha entre inversión y preparación explica por qué la siguiente fase estará dominada por preguntas sobre retorno, seguridad, integración y responsabilidad.

El crecimiento de la inversión en inteligencia artificial es una señal positiva, pero la inversión por sí sola no determina cuánto valor va a generar una empresa. La diferencia estará en la capacidad de incorporar la IA en procesos relevantes para el negocio, medir su impacto y escalar aquello que funciona. Eso requiere tecnología y datos, pero también talento, liderazgo y una cultura que permita experimentar y aprender. Las organizaciones que logren combinar estos elementos estarán mejor preparadas para convertir la IA en productividad, innovación y una ventaja competitiva sostenible”, señaló Joel Vera, Country Manager de AWS para Perú, Ecuador y Bolivia.

La demanda global confirma el cambio de escala

AWS, unidad de Amazon.com, Inc. (NASDAQ: AMZN), también registra una aceleración de la demanda global.

Al cierre de 2025, la compañía informó que había instalado 1,4 millones de chips Trainium2, cuya capacidad se encontraba completamente comprometida. Estos procesadores impulsaban la mayor parte de la inferencia en Amazon Bedrock, utilizado entonces por más de 100.000 empresas. Resultados de Amazon 2025

El crecimiento continuó durante 2026. En el segundo trimestre, las ventas de AWS aumentaron 37% y alcanzaron una tasa anualizada de US$169.000 millones. Los negocios de inteligencia artificial y chips de Amazon superaron cada uno los US$25.000 millones anualizados. La empresa también señaló que los clientes gastaron más en Amazon Bedrock durante ese trimestre que en todos los anteriores combinados. Fuente: Resultados de Amazon — segundo trimestre de 2026

Amazon prevé invertir aproximadamente US$200.000 millones en gastos de capital durante 2026. Conviene precisar que la comunicación financiera presenta esta cifra como inversión para el conjunto de Amazon, impulsada por oportunidades en IA, chips, robótica e infraestructura, y no como un presupuesto exclusivo para AWS.

La infraestructura detrás de la expansión

AWS opera su Región Sudamérica (São Paulo) desde diciembre de 2011. En enero de 2025 inauguró la Región AWS México (Central), respaldada por una inversión prevista superior a US$5.000 millones durante 15 años. Fuente: AWS México

La compañía también anunció una inversión superior a US$4.000 millones para construir y operar la futura Región AWS Sudamérica (Chile), prevista para finales de 2026. Fuente: AWS Chile

En el Perú, AWS cuenta con una Local Zone en Lima, una ubicación de Amazon CloudFront, AWS Outposts y AWS Direct Connect. En julio de 2026, Direct Connect amplió su capacidad local con conexiones dedicadas de hasta 100 Gbps y cifrado MACsec desde el centro de datos de Cirion. Fuente: AWS Direct Connect en Lima

Una Local Zone no equivale a una Región AWS

La distinción resulta importante para las decisiones de arquitectura. Una Región AWS contiene varias zonas de disponibilidad independientes y ofrece un portafolio amplio de servicios. Una Local Zone extiende determinados servicios de una Región hacia una ciudad para acercar el procesamiento a los usuarios.

La Local Zone de Lima puede ayudar a ejecutar cargas sensibles a la latencia, pero no reemplaza todas las capacidades de una Región. Las empresas deben verificar dónde se almacenarán sus datos, qué servicios están disponibles localmente y qué componentes seguirán operando desde una Región principal. Fuente: Documentación de AWS Local Zones

Cómo funciona el paso del piloto a producción

Escalar una solución de IA exige convertir una demostración técnica en un sistema empresarial administrable. En la práctica, el recorrido debería incluir:

1. Definir el problema: seleccionar un proceso cuyo resultado pueda medirse antes de incorporar IA.
2. Establecer una línea base: registrar costos, tiempos, errores y satisfacción actuales.
3. Preparar los datos: revisar calidad, permisos, actualización, sesgos y trazabilidad.
4. Diseñar la gobernanza: asignar responsables técnicos, legales, financieros y de negocio.
5. Mantener supervisión humana: identificar decisiones que no deben automatizarse completamente.
6. Evaluar producción: medir precisión, costo por operación, latencia, seguridad y valor generado.
7. Escalar gradualmente: ampliar usuarios y funciones solo después de cumplir criterios definidos.
8. Crear una salida: conservar mecanismos para detener, reemplazar o revertir el sistema.

La unidad mínima de éxito no debería ser el número de modelos desplegados, sino el resultado empresarial obtenido por cada flujo de trabajo.

Casos de éxito: la IA entra en procesos reales

Mibanco: inclusión financiera desde una conversación

Mibanco, perteneciente al grupo Credicorp, desarrolló con AWS una experiencia financiera mediante WhatsApp. El canal permite consultar información y realizar operaciones sin descargar una aplicación bancaria adicional.

La plataforma registra más de 1,1 millones de conversaciones y 40.000 clientes enrolados. Mibanco señala que el 80% de los nuevos clientes captados mediante WhatsApp no poseía previamente una cuenta en el sistema bancario. Fuente: Mibanco

El valor del caso no se limita a la automatización. La solución acerca la banca al canal que ya utilizan los microempresarios y reduce una barrera de acceso. No obstante, su crecimiento también exige autenticación sólida, protección de datos, prevención del fraude y una vía accesible de atención humana.

Grupo AJE: modelos conectados con la operación

Según la información proporcionada por AWS, Grupo AJE ha desplegado más de 40 modelos y algoritmos para pronóstico de demanda, segmentación, recomendaciones y precios. La organización también explora IA generativa y agéntica para la gestión del punto de venta, repuestos y logística.

La plataforma de datos sobre AWS habría permitido reducir 35% los tiempos de procesamiento y ahorrar 20.000 horas anuales de análisis. Estas métricas muestran un avance importante: relacionar la tecnología con capacidad operativa y tiempo recuperado.

El siguiente nivel será traducir ese ahorro en indicadores financieros, precisión de pronósticos, disponibilidad de productos y reducción de desperdicios.

OSINERGMIN: eficiencia con responsabilidad pública

OSINERGMIN utiliza inteligencia artificial para asistir a sus equipos en el análisis de expedientes y la preparación de respuestas relacionadas con energía, hidrocarburos y minería. La iniciativa busca reducir los tiempos de atención y fortalecer la eficiencia institucional.

En el sector público, sin embargo, la velocidad no puede ser el único indicador. Una herramienta que interviene en expedientes o reclamos debe preservar la trazabilidad, la confidencialidad y el derecho de las personas a recibir decisiones explicables y revisadas por funcionarios responsables.

La IA puede asistir en la clasificación y elaboración documental, pero no debería diluir la responsabilidad humana sobre una resolución administrativa.

El impacto para las organizaciones

El paso a escala modifica tanto la arquitectura como el modelo de gestión. Un piloto suele financiarse como innovación; una solución productiva se convierte en un costo operativo recurrente que depende del consumo de infraestructura, modelos, almacenamiento y transferencia de datos.

Por ello, el CIO y el CFO necesitan una visión común sobre cinco dimensiones:

• Valor financiero: ingresos, ahorro, margen o costo evitado.
• Desempeño operativo: tiempo de ciclo, errores y productividad.
• Experiencia: adopción, satisfacción, inclusión y resolución efectiva.
• Riesgo: seguridad, privacidad, sesgo, alucinaciones y cumplimiento.
• Sostenibilidad: energía, infraestructura utilizada y eficiencia por resultado.

La pregunta relevante deja de ser cuánto cuesta ejecutar un millón de tokens y pasa a ser cuánto cuesta alcanzar un resultado confiable.

El talento como infraestructura invisible

Desde 2017, AWS afirma haber capacitado a 2,9 millones de personas en América Latina en habilidades de nube, incluidas 110.000 en Perú.

En 2026, la compañía amplió este trabajo mediante AWS Entrena LATAM, una iniciativa que busca alcanzar a dos millones de personas con cursos gratuitos en español sobre nube e inteligencia artificial. El capítulo peruano, desarrollado con la Fundación Romero y apoyado por la Embajada de Estados Unidos y Manantial, proyecta llegar a 250.000 personas hasta 2028. Fuente: IT/USERS® Magazine — AWS Entrena LATAM

La escala de una plataforma educativa no debe medirse únicamente por personas registradas. También importan la conclusión de los cursos, las competencias adquiridas, la empleabilidad, la descentralización territorial y la participación de mujeres y poblaciones históricamente excluidas.

Lo que este informe no dice

Los materiales públicos consultados no detallan el tamaño de la submuestra peruana del CIO Playbook 2026, su margen de error ni la definición utilizada para distinguir un piloto de una implementación activa.

Tampoco basta con que el 88% de las organizaciones espere un retorno positivo. Una expectativa de ROI no equivale a un beneficio ya comprobado. Cada empresa necesita documentar su inversión total, establecer una línea base y medir resultados durante un periodo suficiente.

Las cifras ofrecen una señal clara sobre la dirección del mercado, pero no sustituyen el análisis individual de viabilidad.

Los desafíos por resolver

La calidad de los datos continúa siendo una de las principales barreras. Un modelo sofisticado no puede compensar información incompleta, duplicada o sin permisos claramente establecidos.

También crece la complejidad económica. Los costos de inferencia pueden aumentar rápidamente cuando una aplicación suma usuarios, contexto, búsquedas, agentes y llamadas repetidas. Sin observabilidad y disciplina FinOps, una prueba aparentemente económica puede convertirse en un gasto difícil de atribuir.

A ello se agregan ciberseguridad, dependencia tecnológica, interoperabilidad, propiedad intelectual y consumo energético. Escalar responsablemente supone medir no solo cuánto puede hacer la IA, sino también cuánto cuesta, qué recursos consume y quién responde cuando falla.

Qué deben hacer ahora las organizaciones

• Seleccionar casos vinculados con ingresos, costos, riesgo o experiencia del cliente.
• Definir métricas y responsables antes de iniciar el desarrollo.
• Preparar los datos y establecer permisos de acceso verificables.
• Incorporar seguridad, privacidad y supervisión humana desde el diseño.
• Medir el costo completo por transacción o resultado empresarial.
• Evaluar distintos modelos antes de asumir dependencia de uno solo.
• Formar equipos multidisciplinarios con negocio, tecnología, legal y finanzas.
• Escalar únicamente las iniciativas que demuestren valor sostenido.

Cada organización parte de un punto distinto y nuestro rol es acompañarla en ese recorrido, desde identificar dónde la inteligencia artificial puede generar mayor valor hasta llevar esas soluciones a escala. En Perú contamos con un equipo que conoce de cerca las necesidades del mercado y con una red de partners especializados que nos permite sumar capacidades y trabajar con empresas de distintos tamaños y sectores”, señaló Joel Vera.

Relación con la IA empresarial y la nube híbrida

La IA empresarial conecta modelos fundacionales, datos privados, aplicaciones, nube pública, infraestructura local y dispositivos en el borde. No todas las cargas deben ejecutarse en el mismo lugar.

Los procesos sensibles a la latencia pueden aprovechar infraestructura cercana; los datos regulados podrían requerir controles adicionales; y determinadas inferencias pueden ejecutarse localmente. La arquitectura dependerá del riesgo, el costo, la residencia de los datos y el desempeño requerido.

Esta combinación explica por qué la adopción de IA no elimina la estrategia de nube: la hace más compleja y obliga a diseñarla alrededor del caso de uso.

¿Por qué es importante?

Para el CIO, el CTO y el CEO, la fase de escala transforma la IA en una decisión operativa y financiera. Sin métricas, gobernanza y datos confiables, más inversión puede significar únicamente más costo. Con una arquitectura adecuada, la IA puede reducir tiempos, ampliar servicios y crear ventajas difíciles de replicar.

Visión Estratégica

El Perú posee una oportunidad real para convertir la adopción de inteligencia artificial en productividad, inclusión y nuevos servicios. La infraestructura disponible, la expansión regional de la nube y los programas de capacitación forman una base relevante, pero no garantizan por sí solos liderazgo tecnológico.

Para las empresas peruanas, el diferencial estará en construir datos confiables, gobernar los modelos y elegir procesos donde el impacto pueda demostrarse. Para las pymes, serán necesarias soluciones accesibles, acompañamiento especializado y costos previsibles. En el sector público, la eficiencia deberá avanzar junto con transparencia, trazabilidad y protección de derechos.

Latinoamérica no debería limitarse a consumir modelos creados en otros mercados. El siguiente paso será desarrollar capacidades locales, conjuntos de datos representativos y aplicaciones vinculadas con nuestras necesidades productivas y sociales. Escalar IA significa ampliar su alcance, pero también elevar la responsabilidad con la que se utiliza.

Perú tiene el talento, las empresas y el ecosistema para convertirse en un referente de inteligencia artificial en América Latina. Estos cinco años nos han permitido construir una base sólida y estar más cerca de nuestros clientes; ahora queremos seguir contribuyendo para que esa capacidad se traduzca en más innovación y competitividad para el país. Hemos avanzado mucho, pero vamos por más”, concluyó Joel Vera.

Datos citables

• El gasto peruano en IA crecería 21,1% anual entre 2025 y 2029.
• La inversión nacional en IA generativa avanzaría 45,1% anual.
• Seis de cada diez organizaciones peruanas pilotan o implementan IA.
• El 98% de las organizaciones consultadas en Perú aumentaría su inversión.
• El 88% espera obtener un retorno positivo de sus iniciativas.
• Solo el 27% de las organizaciones globales posee gobernanza integral de IA.
• AWS alcanzó US$169.000 millones de ingresos anualizados en el segundo trimestre de 2026.
• Amazon había desplegado 1,4 millones de chips Trainium2 al cierre de 2025.
• AWS Direct Connect ofrece conexiones de hasta 100 Gbps desde Lima.
• Mibanco supera 1,1 millones de conversaciones mediante su canal de WhatsApp.
• Grupo AJE reporta 20.000 horas anuales de análisis ahorradas.
• AWS Entrena LATAM busca capacitar a 250.000 personas en Perú hasta 2028.

Knowledge Layer – Glosario

• Escalamiento de IA: transición desde una prueba limitada hacia una solución estable utilizada en procesos reales.
• IA generativa: tecnología capaz de producir texto, imágenes, código u otros contenidos a partir de instrucciones.
• IA agéntica: sistemas capaces de planificar y ejecutar acciones para alcanzar un objetivo con distintos niveles de autonomía.
• Modelo fundacional: modelo entrenado con grandes volúmenes de datos que puede adaptarse a diferentes tareas.
• Amazon Bedrock: servicio administrado de AWS para crear aplicaciones con modelos fundacionales de distintos proveedores.
• AWS Trainium: familia de procesadores diseñada por AWS para entrenar y ejecutar cargas de inteligencia artificial.
• AWS Local Zone: infraestructura que acerca determinados servicios de nube a una ciudad para reducir la latencia.
• AWS Direct Connect: conexión privada entre la infraestructura de una organización y los servicios de AWS.
• FinOps para IA: disciplina que relaciona el consumo tecnológico con costos, responsables y resultados empresariales.
• Gobernanza de IA: conjunto de políticas, controles y responsabilidades para desarrollar y utilizar IA de manera segura y verificable.

Tu Opinión Nos Importa 🗣️

¿Tu organización continúa experimentando con inteligencia artificial o ya posee casos en producción? ¿Puede demostrar cuánto valor genera cada iniciativa? ¿Quién responde cuando un sistema automatizado comete un error? La verdadera escala no se alcanza cuando una herramienta llega a más usuarios, sino cuando puede hacerlo con confianza, transparencia y un propósito que mejore la vida de las personas. #ItusersAwards2026 #superfan

Apoya al Periodismo Independiente

¿Te sirvió en algo este contenido?, ayúdanos a combatir la Desinformación, dona desde S/ 1.00 a nuestro PLIN 943-438-457