Inversión en inteligencia artificial en Perú crecerá 20% anual hacia 2027, pero solo 3% de empresas tiene la infraestructura lista
El mercado peruano de inteligencia artificial experimenta una expansión acelerada al pasar de US 412 millones en 2024 a casa US 497 millones en 2025, con una proyección de incremento cercano al 20% anual hacia 2027, según información de Sonda Perú. Sin embargo, este dinamismo financiero contrasta con la capacidad operativa real de las organizaciones: apenas el 3% de las empresas en el país se considera plenamente preparada para adoptar herramientas de inteligencia artificial generativa. Esta brecha pone en evidencia la distancia existente entre el presupuesto asignado, la velocidad de adopción y la arquitectura técnica disponible.
El panorama nacional plantea una transición crítica para el sector corporativo. Tras una fase inicial enfocada en probar asistentes y validar el potencial de la tecnología, las organizaciones enfrentan el reto de llevar estas herramientas a entornos de producción permanente. Integrar soluciones inteligentes en operaciones diarias exige respaldar el procesamiento con información propia, garantizando seguridad y capacidad de escalabilidad.
«Las empresas están advancing rápidamente en la adopción de inteligencia artificial, pero el verdadero desafío comienza cuando dejan de experimentar y necesitan que esta tecnología funcione todos los días, sobre información real y dentro de procesos críticos», explica Enrique Solari, Director de Desarrollo de Negocios de DIMA.
¿Qué exige la transición de pruebas piloto a entornos de producción?
Desplegar un asistente generativo o ejecutar un proyecto piloto requiere capacidades técnicas distintas a las necesarias para operar procesos corporativos de alta demanda. Al trasladar los modelos a un entorno operativo real, surgen requerimientos como datos estructurados, capacidad de cómputo acelerado, procesamiento gráfico especializado (GPU), almacenamiento de alto rendimiento y redes de baja latencia.
Aparte de la potencia física, las organizaciones necesitan definir la gobernanza de sus cargas de trabajo, identificando qué tareas deben mantenerse en servidores locales y cuáles pueden migrar a entornos públicos o privados. «El error es pensar que una estrategia de IA comienza eligiendo una GPU. Primero hay que entender qué modelos se utilizarán, dónde estarán los datos, qué niveles de desempeño se necesitan, cómo crecerá la carga y qué requisitos de seguridad existen. Recién a partir de ahí se puede diseñar una arquitectura adecuada», señala Solari, vocero de DIMA.
¿Por qué la infraestructura es una inversión estratégica para escalar?
La demanda de mayor control operativo impulsa la adopción de sistemas diseñados para integrarse en entornos privados. Propuestas como HPE Private Cloud AI responden a esta necesidad combinando cómputo acelerado, almacenamiento, redes y software especializado para facilitar el despliegue de cargas de trabajo complejas.
Este tipo de configuraciones integra procesamiento GPU de NVIDIA para respaldar operaciones analíticas sin comprometer el control de la información sensible. “HPE Private Cloud AI es relevante porque permite diseñar la infraestructura alrededor de la carga de IA y no al revés. La empresa puede evaluar sus datos, modelos, rendimiento y requerimientos de seguridad antes de definir la arquitectura que necesita”, sostiene el ejecutivo de DIMA.
¿Cómo responderán las corporaciones ante el crecimiento del mercado?
Con una proyección de crecimiento cercano al 20% anual hasta 2027, el entorno empresarial peruano debe acelerar la modernización de sus centros de datos para sostener la demanda tecnológica. La etapa de validación conceptual ha concluido, dando paso a la exigencia de ejecutar herramientas avanzadas sobre procesos clave de negocio.
Ante este panorama, la firma DIMA acompaña a las organizaciones en el diseño e implementación de arquitecturas adaptadas a las exigencias de la transformación digital. Construir la capacidad física e informática adecuada resultará determinante para que el sector corporativo logre rentabilizar sus inversiones en automatización e inteligencia computacional durante los próximos años.
