En un entorno económico donde la competitividad y la agilidad son esenciales, las empresas peruanas han descubierto que el valor real de la inteligencia artificial está en gestionar los datos que la alimentan, mucho más que los algoritmos sofisticados que procesan esa información. Reportes globales de 2025 señalan que el 95% de las organizaciones considera crítico el uso de datos para su éxito operativo, mientras que las empresas que adoptan una estrategia basada en información reportan mejoras significativas en velocidad de decisión y reducción de costos.
En el Perú, más del 70% de las empresas ya prioriza la digitalización y tecnologías como IA y análisis de datos para la toma de decisiones, aunque muchas aún enfrentan desafíos organizacionales para consolidar una cultura de datos sólida. Para Luis Ladera, Director de Desarrollo de Negocios de DIMA, el verdadero poder está en cómo organizas, limpias y usas tus datos para generar información y tomar decisiones que permitan anticiparse al mercado. “Sin una base de datos óptima y adecuada, incluso los modelos más avanzados pueden producir resultados erráticos o poco confiables para decisiones estratégicas”.
El aumento de inversión en IA en Perú respalda esta tendencia. Datos recientes de IDC muestran que las empresas peruanas invirtieron más de 50 millones en soluciones de IA solo en 2024, con proyecciones de crecimiento de dos dígitos hasta 2027. Sectores como finanzas, retail y manufactura han liderado estas inversiones, aplicando modelos predictivos para optimizar la atención al cliente, detectar fraudes o reducir tiempos de operación, impulsados por datos internos y de mercado, fortaleciendo la toma de decisiones estratégicas y generando ventajas competitivas claras.
En paralelo al aumento del uso de inteligencia artificial, especialmente en funciones de predicción y apoyo a la toma de decisiones; el vocero de DIMA advierte que los algoritmos no son infalibles si se alimentan de datos sesgados, incompletos o mal estructurados, lo que puede derivar en conclusiones erróneas con impacto directo en el negocio. “Los algoritmos dependen absolutamente de los datos con los que se entrenan”, explica Ladera. “Si quieres decisiones acertadas, tu foco debe ser primero en validar la calidad, integridad y contexto de los datos a utilizar, debido a que la IA no corrige por sí sola estos errores de origen”, indicó, “por otro lado no siempre y en todas las situaciones es necesario utilizar algoritmos o inteligencia artificial, en ocasiones se obtienen resultados más rápidos y confiables aplicando métodos de análisis estadísticos, como por ejemplo regresiones y correlación de datos.”
Finalmente, Ladera señala que dentro de pocos años, no solo se medirá qué tan avanzada es tu IA, sino qué tan bien sabes interpretar y traducir tus datos en decisiones de negocio reales. “No se trata solo de recolectar más información, sino de asegurar que los datos estén integrados, actualizados y contextualizados con los objetivos del negocio” señala. Esto no significa que los algoritmos sean prescindibles, sino que su ventaja competitiva se posicionará cuando se alimentan de datos robustos y gestionados con criterios empresariales claros y estratégicos.
