PULSO IA — Octubre 2026

El avance de la inteligencia artificial no deja de asombrarnos y, en algunos casos, también de preocuparnos. Celebramos sus enormes posibilidades para las personas, las empresas y los países, pero su velocidad obliga a preguntarnos si no hemos comenzado a construir el futuro antes de detenernos a pensar lo suficiente en sus consecuencias.

Nos preocupan el consumo de agua y energía de los centros de datos, el desplazamiento de determinados empleos y los nuevos riesgos que aparecen a medida que los sistemas adquieren mayores capacidades y autonomía. Expertos como Jacob Coxon y Evan Hubinger han planteado incluso escenarios extremos vinculados con ciberseguridad y riesgos existenciales. Podemos discrepar de esas estimaciones, pero ignorarlas tampoco sería responsable.

El miedo, sin embargo, no es buen consejero. La respuesta debe ser más conocimiento, reflexión y capacidad institucional.

En las últimas semanas el Perú ha sido testigo de dos acontecimientos importantes. El primero fue la Cumbre IA 2026: Dando forma al futuro digital, organizada por la Embajada de Estados Unidos y la Universidad Científica del Sur, que reunió a representantes del Estado, la academia y grandes empresas tecnológicas estadounidenses como AMD, Amazon Web Services, Cisco, Hewlett Packard Enterprise, Microsoft, Meta y Salesforce. Allí se suscribió un memorando de entendimiento entre el Perú y Estados Unidos para fortalecer la cooperación en inteligencia artificial.

La iniciativa abre oportunidades, pero también plantea una discusión necesaria sobre soberanía tecnológica. Durante la cumbre quedó implícita una preferencia por ecosistemas tecnológicos considerados confiables y vinculados a Estados Unidos, en un contexto internacional donde las soluciones chinas y los modelos de código abierto ganan terreno. El Perú debe poder evaluar todas las alternativas con criterios de seguridad, interoperabilidad, costos, sostenibilidad y conveniencia nacional, evitando nuevas formas de dependencia tecnológica.

El segundo acontecimiento fue la activación de nuevas obligaciones derivadas del Reglamento de la Ley de Inteligencia Artificial. Es un avance importante porque promueve un enfoque basado en gestión de riesgos, transparencia y supervisión humana. Sin embargo, el propio decreto establece que su implementación deberá financiarse con los presupuestos institucionales existentes, sin recursos adicionales del Tesoro Público, lo que con toda seguridad limitará la implementación de servicios de calidad con IA para la ciudadanía.

Ahora que el cumplimiento del reglamento se vuelve obligatorio, el Estado y las empresas necesitarán profesionales especializados, monitoreo efectivo y mecanismos de supervisión. Desde la CPIA estamos contribuyendo a la formación de estas capacidades, acercando conocimiento especializado a instituciones como la SBS, para la cual recientemente desarrollamos un taller dirigido a su Unidad de Inteligencia Financiera, entre otras iniciativas.

Asimismo, acompañamos proyectos empresariales como el de PBS Group, empresa transnacional afiliada a la CPIA, que busca llevar la IA de la experimentación a aplicaciones reales, comenzando en este caso por la industria gráfica, con el apoyo de nuestra directora de Empresas, Nathalie Mariátegui, y de Osman Bendezú, experto en automatización y miembro de nuestra organización.

Esperamos seguir recorriendo este camino de la mano de importantes aliados para que la inteligencia artificial sirva como el motor del progreso, en una etapa de grandes oportunidades económicas y geopolíticas para el Perú.

Francisco Miró Quesada

Director General

Cámara Peruana de Inteligencia Artificial

Alcances sobre la Ley y el Reglamento de IA

El jueves 10 de septiembre pasado el Perú cruzó el umbral sin que sonaran campanas. No hubo discursos en el Congreso ni titulares en los diarios, y sin embargo, ese día algo cambió de manera irreversible en la relación entre las empresas peruanas y esta revolución tecnológica: venció el primer plazo de adecuación de la Ley 31814 y su reglamento; y con él, la IA dejó de ser para muchas empresas y entidades una promesa futurista para convertirse en una obligación legal exigible, con nombre, apellido y fecha de vencimiento.

Conviene detenerse en la dimensión histórica del momento. En una guerra por un mercado internacional de IA entre titanes con miles de millones en inversión, un gobierno que empieza, con una crisis de inseguridad, una educación afectada aún más por el declive de las capacidades de aprendizaje en las evaluaciones PISA; y frente a muchas de estas sombras el Perú se convirtió en el primer país de Hispanoamérica en contar con un reglamento general de Inteligencia Artificial, aprobado el 9 de septiembre de 2025 y plenamente vigente desde el 22 de enero de este año. Mientras otros países de la región todavía debaten anteproyectos en comisiones multisectoriales, Lima ya tiene una norma viva, con treinta y seis artículos que clasifican los sistemas según su nivel de riesgo. Es quizás la primera apuesta regulatoria seria del país en materia tecnológica para decidir de qué lado de la historia queremos estar.

Pero las leyes, como los algoritmos, solo cobran sentido cuando se materializan y solucionan un problema o cuando propician el bien común, en última instancia cuando generan confianza y progreso.

Para las empresas que operan en educación, justicia, seguridad, economía y finanzas han comenzado a regir tres obligaciones que no son trámites burocráticos sino directivas que tutelan el orden, por eso una norma tiene como extensión formar parte del “ordenamiento jurídico”.

La primera es la transparencia algorítmica, que exige decirle al usuario antes y con claridad, qué hace un sistema que es usado con él, y qué tipo de decisiones puede tomar sobre sus derechos o su integridad. La segunda es la supervisión humana, la exigencia de que ninguna decisión de impacto significativo quede abandonada al criterio de una máquina o de un sistema. La tercera es la documentación, el deber de dejar constancia de cómo “piensa” el sistema, con qué datos se formó y qué consecuencias sociales y éticas se esperan de su funcionamiento.

Conviene aquí la pausa, aludiendo al periodista Andrés Oppenheimer, que lleva años insistiendo columna tras columna en dos ideas que a toda América Latina le cuesta sostener al mismo tiempo. La primera es que el futuro pertenece a quienes se suben temprano a la ola de la innovación, sin miedo, sin la parálisis regulatoria que ha condenado a tantas economías de la región a mirar desde la orilla cómo otros países progresan y definen las reglas del siglo. Y la segunda, más incómoda, es que América Latina tiene una larga tradición de leyes espléndidas en el papel, pero huérfanas en la práctica. Normas de vanguardia que se archivan antes de implementarse.

Sin duda hemos dado pasos importantes en materia regulatoria, sin embargo, existen todavía algunos vacíos en estas normas. Cómo, quién y cuándo se fiscalizan las obligaciones y los plazos establecidos, que a su vez nos lleva a lo que es un dilema permanente, crear más burocracia o reducirla.

Toda gran tarea supone riesgos, a veces el riesgo mayor se ocasiona al no hacer nada frente al problema. Terminaré citando a Yuval Harari: “La creación de la IA tal vez sea el invento más importante de los humanos del siglo XXI y quizá de toda nuestra historia”.

Rubén Correa Laimes

Director Ejecutivo

Cámara Peruana de Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial ya está dentro de las organizaciones. Se utiliza para redactar documentos, analizar información, generar contenidos, atender clientes, resumir contratos, procesar datos y apoyar decisiones. Pero existe una pregunta que muchas empresas todavía no se han hecho:

¿Quién responde por la IA que utiliza mi organización?

La respuesta no debería ser simplemente “el área de Tecnología”. La gobernanza de IA es un asunto transversal que involucra a Dirección, Legal, Cumplimiento, Seguridad, Datos, Recursos Humanos y las áreas usuarias. En Perú, la Ley 31814 y su Reglamento —D.S. 115-2025-PCM— establecen un enfoque basado en riesgos y principios como seguridad, privacidad, transparencia, responsabilidad, rendición de cuentas y supervisión humana. El Reglamento también establece obligaciones para desarrolladores e implementadores, incluyendo políticas, protocolos, procedimientos y medidas de educación y concientización interna. Por eso, gobernar la IA significa empezar por tres preguntas fundamentales:

1. ¿Dónde y para qué utilizamos IA?

La empresa necesita conocer sus procesos y casos de uso: qué herramientas utiliza cada área, para qué las utiliza y qué decisiones o actividades están siendo apoyadas por IA.

2. ¿Quién autoriza, supervisa y responde?

Hay que definir claramente responsabilidades, niveles de acceso y mecanismos de supervisión. No todos los colaboradores necesitan utilizar las mismas herramientas ni acceder a la misma información.

3. ¿Qué controles tenemos?

Aquí entran las decisiones sobre datos, proveedores, herramientas autorizadas, privacidad, seguridad, revisión humana, transparencia y gestión de incidentes. También necesitamos clasificar la información: ¿qué datos pueden utilizarse?, ¿cuáles son restringidos?, ¿cuáles requieren controles especiales? y ¿qué información no debe ingresarse en determinadas herramientas?

La gobernanza no consiste en prohibir la IA. Consiste en establecer las condiciones para utilizarla de manera segura, responsable y útil para el negocio. Y este es el momento de hacerlo. El marco peruano ya está vigente y las obligaciones se implementan mediante plazos diferenciados según el tipo de organización y sistema de IA. La pregunta ya no es si nuestra empresa utilizará IA. La pregunta es si estamos gobernando cómo la utiliza. Primero gobernar. Después escalar.

Nathalie Mariátegui

Directora de Empresa

Cámara Peruana de Inteligencia Artificial

Cómo convertir un piloto en una aplicación concreta y demostrar su valor a la organización

Hoy en día la mayoría de las empresas ya probó la inteligencia artificial de alguna manera, ya sea directa o indirectamente. Pero pocas la tienen generando resultados medibles. Y la verdad es que el problema rara vez es la tecnología: los pilotos nacen como experimentos y mueren como experimentos. Se celebran en una presentación, pero nunca llegan a la operación diaria. Para el C-Level, la pregunta ya no es, ¿funciona la IA?, sino ¿qué valor nos genera hoy? Pasar de la prueba o del piloto a la producción exige disciplina, no más tecnología. Estas son cinco claves para lograrlo.

1. Empiece por un problema de negocio, no por la herramienta

Los pilotos exitosos parten de un dolor concreto: tiempos de respuesta al cliente, costos de procesar documentos o errores en pronósticos. Elija un proceso con volumen, reglas claras y un dueño identificado. Si nadie en la organización sufre ese problema, nadie defenderá la posible solución.

2. Defina el éxito antes de empezar

Antes de invertir, acuerde con Finanzas y con el área usuaria qué se va a medir: horas ahorradas, reducción de costos, aumento de ventas o mejor satisfacción del cliente. Establezca la línea base actual. Sin un «antes» no hay un «después» que mostrar al comité. Lo que no se mide, no se puede defender.

3. Piense en pequeño, diseñe para escalar

Limite el alcance: un equipo, un proceso, 90 días. Pero desde el inicio considere lo que exigirá la operación real: integración con los sistemas existentes, seguridad de datos, cumplimiento regulatorio y soporte. Un piloto que no se conecta al ERP o al CRM es una demo, no una solución.

4. Ponga a las personas en el centro

La adopción es el verdadero indicador de éxito. Involucre a los usuarios desde el diseño, capacítelos y muéstreles cómo la IA elimina tareas repetitivas para que se enfoquen en trabajo de mayor valor. Un patrocinador ejecutivo visible marca la diferencia entre resistencia y entusiasmo. La tecnología no transforma procesos por sí sola; lo hacen las personas que la usan.

5. Comunique resultados en lenguaje de negocio

Al cerrar el piloto, presente cifras, no algoritmos. “Redujimos el tiempo de atención de 48 a 6 horas”, convence más que cualquier métrica técnica. Incluya también lo aprendido: qué funcionó, qué no y qué se necesita para escalar.

La decisión: escalar, ajustar o detener Un buen piloto termina con una decisión clara. Si los resultados son sólidos, asigne presupuesto y un plan de despliegue. Si son parciales, ajuste y repita con rapidez. Si no hay valor, deténgalo sin culpa: también es un aprendizaje que ahorra recursos. Finalmente, la ventaja competitiva no la obtendrá quien más pruebe la IA, sino quien primero la integre a su operación y capture su valor. El momento de experimentar ya pasó; ahora es tiempo de ejecutar.

Antonio Santiago Fernández Dorrego

Director de Emprendimiento y Startups

Cámara Peruana de Inteligencia Artificial

Supply Chain siempre ha tenido algo de predicción del futuro. Los profesionales intentan anticipar cuánto se venderá, qué material podría faltar, qué proveedor se retrasará o qué pedido terminará afectando al cliente. Durante décadas esta capacidad se construyó con modelos estadísticos, reportes y, sobre todo, experiencia humana. La inteligencia artificial cambia esa frontera porque puede analizar simultáneamente grandes volúmenes de datos, relaciones complejas y señales que un equipo humano difícilmente podría revisar con la misma frecuencia. Una revisión de 141 estudios sobre IA aplicada a planificación de demanda confirma precisamente su potencial para apoyar decisiones complejas y en tiempo real (Walter et al., 2025). Esto no es solamente una promesa. Nair y Huchzermeier (2024), utilizando datos reales de Canyon Bicycles, encontraron que un modelo de machine learning redujo en 24% el error frente al pronóstico realizado únicamente mediante juicio humano. Más importante aún, al combinar el modelo con el conocimiento de los expertos, el error se redujo otro 14%. La conclusión es poderosa para Supply Chain: la IA puede anticipar mejor que el análisis humano aislado, pero los mejores resultados aparecen cuando máquina y especialista trabajan juntos. El siguiente salto consiste en incorporar agentes de IA que trabajen permanentemente dentro del flujo operativo. Su función puede ser revisar inventarios, órdenes, demanda, proveedores y logística, detectar anomalías y construir el rastro que explique dónde comienza un riesgo. Hartono et al. (2026) proponen una arquitectura multiagente precisamente para monitorear continuamente información logística, detectar riesgos emergentes y presentar al profesional reportes explicables y trazables, manteniendo la decisión final en manos humanas.

Esto transforma radicalmente el papel del profesional de Supply Chain. Su trabajo no debería concentrarse en descargar reportes, cruzar archivos y buscar problema por problema. Los agentes pueden asumir buena parte de esa vigilancia continua e incluso apoyar consultas como: “¿qué órdenes podrían comprometer la producción de la próxima semana?” o “¿dónde está creciendo el riesgo de quiebre?”. Sistemas recientes ya integran modelos de lenguaje con datos de proveedores, inventarios, planificación y distribución para responder este tipo de preguntas (Wong et al., 2026). La ventaja competitiva aparece entonces en una nueva división del trabajo: la IA observa miles de señales para detectar antes dónde podría estar el problema; los profesionales interpretan esas señales, coordinan personas, negocian alternativas y toman decisiones. No se trata de eliminar el criterio humano, sino de darle algo que antes era muy difícil conseguir: tiempo para actuar antes de que el futuro probable se convierta en un problema real.

Miguel Villanueva

Miembro

Cámara Peruana de Inteligencia Artificial

¿Dónde debería funcionar la inteligencia artificial de una empresa? Durante los últimos años, para muchas organizaciones la respuesta parecía sencilla: en la nube. Permite empezar rápido, aumentar capacidad cuando hace falta y acceder a servicios avanzados sin tener que instalar toda la infraestructura. Pero el panorama empieza a cambiar. El 15 de septiembre de 2026, Axelera AI anunció el lanzamiento de su arquitectura Europa, diseñada para ejecutar inferencia de IA en entornos empresariales y centros de datos. La compañía informó además de sistemas validados con Dell Technologies y Supermicro, ampliando las posibilidades de ejecutar determinadas cargas de IA en infraestructura propia. Para una empresa peruana, la noticia no significa salir corriendo a comprar servidores ni abandonar la nube. Significa que ahora hay más opciones sobre la mesa.

Nube: rapidez y capacidad para escalar

La nube sigue ofreciendo ventajas importantes en muchos casos. Una empresa puede comenzar sin realizar una gran inversión inicial, aumentar o reducir capacidad según la necesidad y acceder a servicios que evolucionan continuamente. Pero hay preguntas que conviene hacerse antes de enviar información a cualquier plataforma: ¿qué datos estamos compartiendo?, ¿dónde se procesan?, ¿qué condiciones contractuales acepta la empresa y cuánto costará el servicio si el uso crece? Esto cobra especial importancia cuando se tratan datos personales que salen del país. El Reglamento de la Ley N.º 29733 establece obligaciones para los flujos transfronterizos de datos personales.

Infraestructura propia: más control, más responsabilidad

Ejecutar la IA en infraestructura propia puede ofrecer mayor control sobre determinados datos, procesos y configuraciones. Puede ser útil cuando importan especialmente la privacidad, la latencia, la continuidad operativa o la integración con sistemas internos. Pero ese control también tiene otra cara: alguien debe ocuparse del hardware, la energía, el mantenimiento, las actualizaciones, el soporte y el personal especializado.

¿Y si no hubiera que elegir solo una opción?

Entre la nube y la infraestructura propia aparece un tercer camino: combinar ambas. Una encuesta encargada por Cloudera, proveedor de plataformas híbridas, a 1.500 especialistas de TI de empresas de tamaño medio y grande en nueve mercados —sin cobertura de Perú— encontró que el 66 % había trasladado cargas de IA desde la nube pública hacia nube privada o infraestructura propia durante el último año. El 25 % planeaba priorizar una arquitectura híbrida en los próximos dos años. En la práctica, una empresa podría mantener determinados datos o procesos dentro de su propia infraestructura y recurrir a la nube cuando necesite mayor capacidad o servicios especializados. Eso da flexibilidad, aunque también obliga a coordinar mejor ambos entornos. Por eso, la decisión no debería empezar con la pregunta “¿nube o servidores propios?”, sino con otra más útil:

¿Qué necesita realmente la organización?

Antes de invertir conviene mirar protección de datos, compatibilidad, soporte y costo total de propiedad. Según el caso, también pueden pesar la latencia, la continuidad operativa y la dependencia de un solo proveedor. El anuncio de Axelera no confirma disponibilidad inmediata, precios ni ahorros para una empresa peruana. Lo relevante es la señal que envía: el mercado sigue ampliando las alternativas para ejecutar IA, especialmente inferencia, fuera de los grandes servicios de nube. La pregunta para la gerencia es concreta: qué conviene procesar en la nube, qué conviene mantener bajo mayor control propio y dónde tiene sentido combinar ambas alternativas.

El auge de la inteligencia artificial no solo está transformando la economía; se ha convertido en el nuevo tablero de la geopolítica global. En este escenario, las dos grandes potencias compiten no solo por el liderazgo tecnológico, sino por definir los modelos de gobierno de la IA que regirán el futuro. La estrategia china para gobernar la inteligencia artificial en su territorio se basa en un enfoque conocido como «control, harness and govern»: controlar, aprovechar y gobernar. Lo que busca el Estado chino es controlar primero el discurso político e ideológico; luego, aprovechar la tecnología para impulsar con fuerza el desarrollo económico e industrial; y, finalmente, gobernar y mitigar los impactos sociales derivados. En China se asume que la innovación puede y debe ser dirigida desde el gobierno central. Para sostener esto, cuentan con tres mecanismos clave: la regulación de algoritmos, la supervisión de tecnologías de síntesis profunda y la evaluación previa para modelos de IA generativa. A esto se suman mecanismos estrictos para registrar algoritmos y alinearlos doctrinariamente. Además, Pekín busca proyectar su modelo al resto del mundo mediante la Iniciativa Global de Gobernanza de la IA y el lanzamiento de la WAICO (Organización Internacional de Cooperación sobre la Gobernanza de Inteligencia Artificial), que ya reúne a varias decenas de países. Por su parte, Estados Unidos adopta una postura diametralmente opuesta. No existe una normativa única y centralizada; su enfoque es fragmentado, sectorial y sustentado en órdenes ejecutivas. Es un modelo deliberadamente flexible, orientado a promover la innovación desde la perspectiva del libre mercado, con la convicción de que solo así mantendrán el liderazgo tecnológico y la competitividad geopolítica frente a China.

El corazón de este esquema estadounidense es el compromiso voluntario y la autorregulación en alianza con las grandes tecnológicas. En la reciente cumbre de la Casa Blanca, donde se dieron cita los líderes de firmas como OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Microsoft, NVIDIA, Amazon y xAI, quedó clara la postura de la industria:

Mark Zuckerberg (Meta)

Subrayó la efectividad de diseñar controles internos para detectar y resolver problemas de forma autónoma, sin depender de burocracias externas.

Dario Amodei (Anthropic)

Defendió la necesidad de colaborar abiertamente entre competidores para garantizar la seguridad, calificando la autorregulación como una vía para «ganar de manera segura».

Elon Musk (xAI)

Insistió en que las restricciones estatales rígidas solo frenan el avance hacia lo que describió como una «era de abundancia».

Sundar Pichai (Google)

Calificó los acuerdos y la hoja de ruta de autorregulación como un hito histórico y trascendente para el rumbo de la industria.

En conclusión, el mundo asiste a dos visiones contrapuestas para moldear el futuro de la inteligencia artificial: por un lado, el modelo chino, centralizado, doctrinario y bajo la tutela absoluta del Estado; por el otro, el modelo estadounidense, impulsado por el mercado, la colaboración voluntaria y una flexibilidad pragmática pensada para no perder la carrera de la innovación.

Max Ugaz

Miembro

Cámara Peruana de Inteligencia Artificial

COMUNIDAD CPIA

USIL EMPIEZA SEPTIEMBRE COMO EMPRESA AFILIADA A CPIA

Nos complace anunciar la afiliación de la Universidad San Ignacio de Loyola (USIL) a la Cámara Peruana de Inteligencia Artificial (CPIA). Esta alianza integra capacidades de la Facultad de Ingeniería e Inteligencia Artificial y la Escuela de Posgrado USIL para impulsar la adopción estratégica, ética y productiva de la IA en el Perú.

El video de afiliación

CANVIA SE ACREDITA CON CPIA

La empresa afiliada CANVIA se acreditó exitosamente en el Nivel 1, enfocado en capacidades para la adopción responsable de IA, y en el Nivel 2, orientado al desarrollo de capacidades para la implementación controlada de IA. Este logro consolida su liderazgo en el ecosistema tecnológico y reafirma su compromiso con el desarrollo de soluciones de transformación digital seguras, éticas y de alto impacto para las organizaciones en el Perú.

NUEVAS ALIANZAS ESTRATÉGICAS

VIGILANTIUM - CPIA

La Cámara Peruana de Inteligencia Artificial (CPIA) y la institución especializada en ciberseguridad Vigilantium han firmado una alianza estratégica para impulsar y fortalecer el ecosistema de inteligencia artificial en el Perú. Esta colaboración combina la experiencia de la CPIA en la promoción tecnológica con las capacidades de Vigilantium en la protección de activos digitales y la gestión de riesgos. El acuerdo busca integrar la innovación y la seguridad como pilares fundamentales de la transformación digital en el país, promoviendo un entorno tecnológico más seguro, competitivo y confiable. Ambas organizaciones reafirman su compromiso de seguir construyendo bases sólidas para el desarrollo tecnológico nacional, fomentando iniciativas conjuntas que beneficien al sector empresarial y orienten al país hacia un crecimiento sostenible.

PBS - CPIA

La adopción de la Inteligencia Artificial pasó de ser una visión de futuro a convertirse en el motor central de la competitividad y el crecimiento empresarial. Mediante una alianza estratégica con PBS Group Perú, impulsamos la transformación integral de las organizaciones, llevando la IA de la teoría a la práctica. Diseñamos una ruta clara para implementar tecnología y consolidar una cultura de innovación segura y escalable. Las organizaciones afiliadas a la Cámara Peruana de Inteligencia Artificial acceden a: Acreditación en Inteligencia Artificial: Diagnóstico y Hoja de Ruta. Afiliación Corporativa a la CPIA: Eventos B2B, Talleres, Seminarios, reportajes y más.

¿Está tu organización lista para integrar la IA de forma estratégica?

PRESENCIA INTERNACIONAL CPIA

CPIA lleva la inteligencia artificial aplicada al desarrollo cooperativo regional

La Econ. Nathalie Mariátegui, Directora de Empresas de la Cámara Peruana de Inteligencia Artificial (CPIA), dictó recientemente el taller “IA para el Desarrollo aplicada a la Gestión e Impacto de las Cooperativas regionales de SOCODEVI”, dirigido a directores de los países de la región donde opera SOCODEVI y a directivos de la organización provenientes de Canadá. SOCODEVI es una organización canadiense de cooperación internacional con sede en Quebec, vinculada al movimiento cooperativo y mutualista y orientada al fortalecimiento de comunidades y organizaciones mediante el desarrollo cooperativo sostenible. La capacitación, de formato tailor-made, in-company y hands-on, fue diseñada para aplicar inteligencia artificial a ocho casos prácticos de Perú, Colombia, Guatemala, Bolivia y Honduras, vinculados con cuatro pilares estratégicos: conexión de mercados y movilización de recursos, empoderamiento femenino e inclusión, cadenas agroexportadoras y resiliencia climática y ambiental. La actividad refuerza la presencia internacional de la CPIA y su compromiso con la aplicación práctica de la inteligencia artificial al desarrollo cooperativo en América Latina.

1. ¿La Ley de IA se aplica a las empresas privadas?

Sí. El Reglamento incluye dentro de su ámbito de aplicación a las organizaciones del sector privado que integran el Sistema Nacional de Transformación Digital. Las obligaciones específicas dependen, entre otros factores, de su condición de desarrolladoras o implementadoras de sistemas de IA. El Reglamento no se aplica al uso personal ni a los usos destinados a la defensa y seguridad nacional que cumplan los principios del artículo 7 del Reglamento. Base legal: artículos 3, 4, 6 y 31.

2. ¿Qué usos de IA se consideran de riesgo alto?

Entre otros, determinados sistemas utilizados para seleccionar o evaluar trabajadores, determinar la evaluación crediticia de personas (salvo si el uso de la IA es para la detección de fraude financiero), gestionar activos críticos nacionales y determinar el acceso a servicios de salud. La clasificación depende del uso y de sus posibles consecuencias. Base legal: artículos 22 y 24.

3. ¿Qué obligaciones tienen los desarrolladores e implementadores privados?

El Reglamento establece políticas, protocolos y procedimientos; educación y concientización interna; registros para sistemas de riesgo alto y, en determinados casos, supervisión humana. Base legal: artículo 31.

4. ¿Cuándo es obligatoria la supervisión humana?

En sistemas de IA de riesgo alto cuyas decisiones puedan tener un impacto significativo en salud, educación, justicia, finanzas y acceso a programas y servicios básicos. El personal responsable debe estar capacitado para no sesgarse por los resultados del sistema y debe poder detener, corregir o invalidar sus decisiones. Base legal: artículo 31.4.

5. ¿Es obligatorio realizar una evaluación de impacto de IA?

Para desarrolladores e implementadores del sector privado, la evaluación de impacto de riesgo alto es voluntaria. Si se realiza, deben documentarse los hallazgos y medidas correctivas y conservarse durante al menos tres años, contados a partir de su emisión. Base legal: artículos 32.1 y 32.3.

6. ¿Es obligatorio nombrar un Oficial de Cumplimiento de IA?

No. La Ley y su Reglamento no crean un cargo obligatorio con esa denominación. El sector privado toma como referencia los roles de gobernanza del artículo 9 para determinar sus responsabilidades internas. Base legal: artículo 9.8.

7. ¿Qué plazos tienen las empresas para adecuarse?

Para las disposiciones sujetas al cronograma (empresas no MYPE): 1 año: salud, educación, justicia, seguridad, economía y finanzas. 2 años: transporte, comercio y trabajo. 3 años: producción, agricultura, energía y minería. 4 años: los demás usos. El primer plazo sectorial, de un año contado desde el día siguiente de la publicación del Decreto Supremo que aprueba el Reglamento, el 9 de septiembre de 2025, ya venció para empresas no MYPE. Existen plazos especiales para MYPE y emprendimientos innovadores: 3 años para microempresas (hasta 150 UIT y equivalentes) y 2 años para pequeñas empresas (más de 150 hasta 1 700 UIT). Base legal: Primera Disposición Complementaria Final.

8. ¿Existen usos de inteligencia artificial prohibidos?

Sí. El Reglamento identifica usos indebidos prohibidos por su impacto irreversible, significativo y negativo sobre derechos fundamentales o el bienestar de las personas. También establece condiciones y controles para los sistemas clasificados como de riesgo alto. Base legal: artículos 22 y 23.

9. ¿Las empresas deben informar cuando utilizan IA para tomar decisiones?

Para sistemas de IA de riesgo alto, el desarrollador o implementador debe establecer mecanismos de transparencia que informen previamente sobre la finalidad, funcionalidades y tipo de decisiones del sistema. Cuando estas impacten derechos humanos, deben explicarse sus resultados a los usuarios afectados. Base legal: artículo 25.

10. ¿Quién supervisa el cumplimiento de la regulación de IA?

La Secretaría de Gobierno y Transformación Digital (SGTD) de la Presidencia del Consejo de Ministros (PCM) ejerce funciones de supervisión y monitoreo. Puede solicitar información y, ante posibles incumplimientos o vulneraciones, comunicar los hechos a las autoridades competentes para las acciones que correspondan. Base legal: artículo 4 de la Ley; artículos 8, 34 y 35 del Reglamento.

1. SUMMIT CIBERSEGURIDAD E IA 2026 — VIGILANTIUM + ADEX

Fecha: 14 de octubre Modalidad: Presencial Lugar: ADEX · San Borja Participación CPIA: Nathalie Mariátegui, Lionel Carrillo Chávez y Félix Prada Horario: 8:30 a. m. – 12:45 p. m.

2. GLOBAL IA SUMMIT 2026 — USIL

Fechas: 15 y 16 de octubre Modalidad: Presencial Lugar: Auditorio Luis Bedoya Reyes · Campus 2 USIL Participación CPIA: Rubén Correa, Nathalie Mariátegui, Miguel Villanueva, Fabricio Rojas y Lionel Carrillo. Temas: industria, educación superior, formación de ingenieros, ética, agentes autónomos y aplicaciones de IA

3. IA Storytelling: El Futuro del Audiovisual Peruano

Descubre cómo la inteligencia artificial está transformando la creación de contenido audiovisual en Perú

Masterclass

Carmen Mariátegui

Editora

Pulso IA - CPIA