Perú: 24,1% de la fuerza laboral tiene alta exposición a IA

El dato del INEI que redefine el debate peruano sobre IA y empleo

El Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) de Perú publicó una radiografía que cambia la conversación: el 24,1% de la fuerza laboral peruana se desempeña en ocupaciones con alta exposición a la inteligencia artificial generativa. El dato no habla de reemplazo masivo, sino de algo más sutil y, para los fundadores, más relevante: una reconfiguración profunda de funciones y responsabilidades dentro de cada puesto.

La cifra se complementa con otro hallazgo del propio instituto: dentro de ese 24,1%, menos del 17% de las tareas se verían afectadas en promedio. Es decir, la IA no borra oficios completos; modifica fracciones concretas del trabajo cotidiano. La diferencia no es semántica: cambia cómo una startup debe pensar la contratación, la capacitación interna y la automatización de procesos.

A esa foto se suma una señal de mercado contundente: el 72% de los profesionales conectados en Perú anticipa que la IA generativa transformará su forma de trabajar en los próximos cinco años, según el reporte citado por el medio. La presión, por tanto, no es solo tecnológica; es estructural.

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¿Qué significa "alta exposición" cuando menos del 17% de las tareas cambia?

El matiz es el punto clave que muchos análisis se saltan. Exposición a IA generativa describe la proximidad técnica de una ocupación a tareas que un modelo puede automatizar o asistir, no un veredicto de obsolescencia. En el caso peruano, estar "altamente expuesto" significa que la herramienta tiene presencia significativa en el rol, pero solo una minoría de las tareas concretas se transformarían.

Para el Foro Económico Mundial, citado por el reporte, cerca del 40% de las habilidades requeridas para los puestos de trabajo actuales habrán cambiado hacia 2030. Esto refuerza la tesis central: el cambio no borra puestos, desplaza su contenido. Lo que se contrataba como "redacción de informes" puede reorganizarse como "diseño de prompts, revisión editorial y criterio estratégico sobre el resultado del modelo".

Esta diferencia entre exposición y sustitución se replica en otras geografías. Según un análisis del Observatori Dona, Empresa i Economia de la Cambra de Comerç de Barcelona recogido por El Día, el 26% del empleo en Catalunya está expuesto en grado alto o medio a la IA generativa, con predominio femenino (30% frente a 23% en hombres). En esa región tampoco se observa destrucción generalizada de empleo en la fase actual: predomina el efecto de complementariedad.

Perú en el contexto regional: la demanda de talento en IA se acelera

La fotografía peruana se entiende mejor al compararla con la región. El informe "Impact of AI 2025" de Get on Board, publicado en enero de 2026 por El Español, analizó 15.000 ofertas de empleo y 2 millones de postulaciones entre 2023 y 2025 en Latinoamérica. Sus conclusiones respaldan la lectura del INEI: "la IA actúa más como un catalizador que como un destructor", según Sergio Nouvel, cofundador y CEO de Get on Board.

Para Perú, el reporte documenta un aumento del 116% en las menciones a IA en las vacantes desde 2023. La apuesta peruana, sin embargo, está más concentrada que en otros países: el 61% de las vacantes con IA en Perú están relacionadas con Machine Learning, frente a perfiles más diversificados en México o Argentina. El país registra, además, la brecha de género más pronunciada de la región: solo el 20% de los aspirantes en IA son mujeres, frente al 42% de Argentina.

En el extremo opuesto, México se alza como epicentro regional: cerca del 14% de las vacantes tecnológicas mencionan IA como requisito, con un crecimiento del 150% en solo dos años. Argentina, por su parte, lidera las menciones a LLMs como ChatGPT o Gemini en sus ofertas (17%). Lo que estos datos dibujan es una región donde la demanda crece mucho más rápido que la oferta de talento capaz de cubrirla.

El desplazamiento del valor: del conocimiento técnico al criterio aplicado

El reporte del INEI introduce una idea con implicancias directas para founders: el acceso generalizado a herramientas de IA erosiona el valor diferencial del conocimiento técnico básico. Cuando la disponibilidad de una herramienta se vuelve universal —cualquiera puede instalar un asistente generativo en cinco minutos—, la ventaja competitiva se desplaza hacia la capacidad de aplicar ese conocimiento con criterio, interpretar resultados y resolver problemas concretos.

Para quienes ingresan al mercado laboral, la participación temprana en proyectos reales puede comprimir significativamente los tiempos de adquisición de competencias que antes requerían años de experiencia acumulada. En el otro extremo, las empresas requieren cada vez más perfiles con capacidad de adaptación rápida, disposición al aprendizaje continuo y habilidad para trasladar conocimiento técnico a resultados tangibles.

La formación técnica deja de ser un fin en sí mismo y se vuelve un habilitador de resolución de problemas específicos. En un entorno donde las herramientas evolucionan a mayor velocidad que los ciclos tradicionales de capacitación, las organizaciones que alineen sus modelos de desarrollo de talento con esa velocidad tendrán una ventaja operativa sostenible frente a las que no lo hagan.

¿Qué significa esto para tu startup?

El dato peruano confirma algo que las startups latinoamericanas ya sienten en sus pipelines de contratación: contratar por herramienta es una trampa de corto plazo. Cuando la herramienta se universaliza, el diferencial lo da quien la aplica con criterio a un problema concreto.

Acciones concretas que puedes implementar esta semana:

Rediseña tus descripciones de cargo. Separa "maneja ChatGPT" de "diseña flujos de trabajo con LLMs que reducen X horas semanales de un proceso concreto". El segundo perfil escasea; el primero se llena rápido y se va rápido.
Mide exposición a IA por puesto, no por persona. Si el 24,1% de la fuerza laboral peruana está altamente expuesta, pregúntate qué porcentaje de tus roles propios cae en esa categoría. Es el primer input para decidir dónde automatizar, dónde reentrenar y dónde contratar de nuevo.
Invierte en criterio aplicado, no en certificaciones. Get on Board advierte que solo el 16% de los candidatos en Machine Learning cumple los requisitos mínimos en Latinoamérica. La formación interna con casos reales de tu operación rinde más que un diploma genérico de "prompt engineering" que hoy cualquiera puede obtener en un fin de semana.

El mensaje de fondo no es apocalíptico ni triunfalista: la IA no viene a borrar empleos, viene a borrar la diferencia entre quien sabe usar una herramienta y quien sabe usarla para resolver un problema que paga un cliente. Esa diferencia, en Perú y en toda la región, se está convirtiendo rápidamente en la verdadera moneda de cambio.