Perú: solo 7.6% de pilotos de IA llega a escalar

El 7.6% que sí escala: la brecha que define la IA en Perú

Solo 7.6% de las empresas peruanas que arrancaron pilotos de IA discriminativa logró superar la etapa de experimentación y avanzar hacia el escalamiento. El dato lo comparte Francisco Escudero, socio de consultoría de EY Perú, y resume el momento actual del mercado: mucha prueba, poca producción.

El segundo número es igual de incómodo: 60% de las compañías detectó uso de herramientas de IA entre sus colaboradores sin contar con autorización formal. Es decir, la IA ya entró a la empresa, pero por la puerta de atrás.

Para un founder, la lectura es directa: el problema no es la falta de interés ni de herramientas. Es la ausencia de una ruta que conecte el piloto con el proceso de negocio, el presupuesto y un responsable con nombre y apellido.

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«Pilotitis»: por qué tantos proyectos de IA se quedan en el laboratorio

Escudero describe la fase actual como una «pilotitis»: todo el mundo quiere experimentar. Y señala que Estados Unidos, donde las compañías empezaron a probar desde 2024 y con presupuestos mayores, ya acumula los primeros fracasos: proyectos detenidos por no producir los resultados financieros esperados, por problemas de acceso a datos o por cumplimiento normativo.

El ejecutivo identifica tres patrones concretos detrás de esos tropiezos: pilotos que nunca se incorporaron al proceso de negocio, implementaciones que no generaron valor suficiente para justificar su costo, y pruebas hechas con datos sin la preparación ni las condiciones regulatorias necesarias.

La oportunidad peruana está en el timing. «Cuando las empresas en Estados Unidos fallan, son lecciones aprendidas para nosotros», dice Escudero. El mercado local está mayoritariamente en etapa de experimentación, así que puede observar antes de comprometer recursos.

El respaldo de datos es consistente con esa lectura. El estudio AI Pulse Perú 2026 de EY ubica al país con un Índice de Madurez en Inteligencia Artificial de 50.2 puntos sobre 100, en etapa de Experimentación. Los ámbitos más avanzados son Riesgo, Ciberseguridad y Gobierno de IA (53.4 puntos) y Datos y Tecnología (51.8); el más rezagado es Experiencia del Cliente (47.4). La conclusión del propio estudio: los fundamentos avanzan más rápido que el impacto en el negocio.

¿Cuánto cuesta la IA cuando deja de ser un piloto?

Acá está el cambio de modelo que muchas empresas no vieron venir. En una primera etapa, la IA se compraba con licencias de precio fijo: daba igual si la usaba una persona o veinte. Cuando la IA se integra a procesos y el volumen de consultas crece, el esquema se rompe. Proveedores como OpenAI, Anthropic y Google cobran por tokens, unidades que miden la información que entra y sale del sistema.

«Pasamos de una inversión inicial a un costo de consumo», resume Escudero. Y ese costo escala con la intensidad de uso, no con la cantidad de asientos contratados.

El dato que mejor ilustra la magnitud viene de Gartner: los costos de inferencia por flujo de trabajo agéntico se multiplicarán más de cinco veces hacia 2028, según reportó IT Voice. La razón es estructural: un agente que planifica, llama herramientas externas y se autocorrige consume entre cinco y treinta veces más tokens que una consulta de chatbot. En 2026, por primera vez, el gasto mundial en inferencia (US$23.300 millones) superó al de entrenamiento (US$19.000 millones), según el pronóstico de Gartner que reportó TechTimes.

Un análisis de EY citado por TechTimes pone números a la brecha: un flujo lineal simple costaba unos US$0.04 por interacción en 2023; un sistema agéntico orquestado ronda los US$1.20. Treinta veces más por la misma tarea vista desde el usuario.

El caso más citado del sector es el de Uber: su CTO reveló en abril de 2026 que la compañía consumió su presupuesto anual de IA en cuatro meses, con costos mensuales por ingeniero de entre US$500 y US$2.000, según TechTimes. Después puso límites al gasto.

En Perú, 43% de las empresas no tiene una partida presupuestal específica para IA, según EY. Escudero aclara que algunas la financian desde partidas de transformación digital o analítica de datos, pero sin línea propia el control del gasto es casi imposible. En Estados Unidos, 82% de las empresas ya se preocupa por el costo de la IA y solo 64% lleva un control efectivo de ese gasto.

¿Quién responde cuando un agente de IA toma decisiones?

Escalar sin dueño es riesgo puro. «Alguien debe responder tanto por el valor que se espera obtener como por los problemas que pueda generar la herramienta», advierte Escudero. Si un agente autoriza pagos a proveedores o concede descuentos, la compañía tiene que definir quién supervisa esas acciones y bajo qué criterios puede ejecutarlas.

Gartner proyecta que hacia 2029 el 60% de las organizaciones que despliegan IA tendrá una función dedicada a mapear el costo total de la IA contra el valor o el beneficio, y que hacia 2028 el 60% de las Global 500 incorporará controles de AI FinOps en la capa de inferencia, según Network World. Gobernar el consumo de tokens deja de ser opcional en el momento en que la IA pasa a producción.

¿Dónde queda el área de TI?

TI ya no solo sostiene la operación: también tiene que acompañar la transformación del negocio y responder a áreas que conocen nuevas herramientas y quieren incorporarlas rápido. El problema aparece cuando su agenda no avanza al mismo ritmo. Ahí crece el uso no autorizado —ese 60%— y con él los riesgos de seguridad, manejo de información y cumplimiento.

El primer paso, según Escudero, es un inventario: identificar qué herramientas se están usando, clasificarlas por nivel de riesgo y decidir cuáles mantener, cuáles restringir y dónde fijar políticas específicas. Su fórmula: «contener sin detener».

El segundo es la alfabetización en IA para las áreas de negocio, para que los equipos usen las herramientas conociendo sus límites y las responsabilidades que implica utilizarlas. El gobierno de IA involucra personas, procesos y tecnología, y requiere coordinación entre TI, negocio y cumplimiento.

Qué significa esto para tu startup

La buena noticia es que la predisposición existe. Un estudio de AI Sentiment citado por Escudero encontró que 67% de las personas en Perú tiene disposición a utilizar inteligencia artificial, frente a un promedio regional de 58%, y que 72.5% de las empresas tiene claridad sobre las herramientas que usará en los próximos dos años. La intención, sin embargo, no garantiza resultados.

Cuatro acciones concretas para no repetir el guion estadounidense:

Rediseña el proceso, no la tarea. Antes de sumar IA a una etapa, mapea el recorrido completo. En ventas no basta con una web de atención al cliente: hay inventario, transporte y seguimiento del pedido. La diferencia entre automatizar una parte aislada y mejorar el flujo entero es la diferencia entre eficiencia puntual y transformación real.
Pon un dueño y un medidor. Define quién responde por el valor esperado y por los problemas que genere la herramienta, y cómo se medirá el beneficio obtenido. Sin métrica, el piloto no tiene forma de justificar su costo ante la siguiente revisión de presupuesto.
Audita el consumo antes de escalar. Revisa qué modelos usas, para qué tareas y con qué volumen. No todas las tareas justifican el modelo más costoso. Con precios por token, elegir mal el modelo es una fuga de caja silenciosa que aparece recién en el cierre del trimestre.
Haz el inventario de herramientas no autorizadas. Ese 60% es a la vez un mapa de riesgo y una señal de dónde tu equipo ya encontró valor por su cuenta. Clasifícalas y decide: mantener, restringir o formalizar con políticas claras.

El contexto regional refuerza la urgencia. El ILIA 2026 de Cepal y Cenia, reportado por El Economista, estima que 27.6% de las grandes empresas de América Latina usa IA frente a solo 6.8% de las pequeñas, una brecha de cuatro a uno. En el índice general, Perú obtiene 52.7 puntos, por detrás de Chile (71.4), Brasil (68.4) y Uruguay (67). Si tu startup compite contra una corporación que ya está en producción, la ventana se cierra más rápido de lo que parece.

La discusión que EY busca instalar con Shape Your AI Future, su experiencia inmersiva que llegó a Lima, apunta a lo mismo: las decisiones de adopción que se toman hoy definen si la compañía llega al 2030 en un escenario de crecimiento, transformación, colapso o restricción. Escudero lo resume bien: la decisión no debería partir de la presión por incorporar la herramienta, sino de los resultados que se buscan alcanzar y de las capacidades disponibles para lograrlos.