Principales desafíos al implementar una estrategia de IA a nivel país

Implementar una estrategia de inteligencia artificial a nivel país es una de las tareas más complejas que enfrenta cualquier gobierno. No se trata solo de aprobar una ley o crear una agencia: requiere transformar instituciones, formar personas, invertir en infraestructura y ganar la confianza de la ciudadanía. La ENIA de Perú enfrenta estos mismos desafíos.

En este artículo analizamos los obstáculos más importantes que Perú —y cualquier país— debe superar para que su estrategia de IA funcione en la práctica, no solo en el papel.

1. Brecha de talento digital

Este es, posiblemente, el desafío más crítico. La ENIA reconoce explícitamente esta realidad y dedica su primer eje estratégico al "desarrollo de talento y capacidades en IA".

La situación en Perú es preocupante:

• Oferta limitada de profesionales: Las universidades peruanas recién están incorporando contenidos de IA en sus programas. El artículo 13.3 del DS 115-2025-PCM promueve la incorporación progresiva de IA en carreras de ingeniería, ciencias de la computación y disciplinas afines, pero los resultados tomarán años.
• Fuga de cerebros: Los mejores talentos en IA tienden a emigrar hacia países con ecosistemas más maduros (EE.UU., Europa, Brasil).
• Desconocimiento generalizado: La mayoría de servidores públicos y empresarios no tienen formación básica en IA. El artículo 28.5 del Reglamento obliga a las entidades a reforzar las capacidades digitales de su personal.

¿Qué hace la ENIA al respecto? Crea la Plataforma Nacional de Talento Digital (artículo 13.1), promueve la formación docente en IA (artículo 13.2), y contempla estrategias para atraer y retener talento nacional e internacional (artículo 15).

2. Infraestructura tecnológica insuficiente

La IA requiere potencia computacional, conectividad de alta velocidad y acceso a datos de calidad. Perú enfrenta limitaciones significativas:

• Conectividad rural: Las zonas rurales carecen de internet confiable, lo que excluye a gran parte de la población del ecosistema digital.
• Centros de datos: La infraestructura de centros de datos en Perú es limitada comparada con países como Brasil, Chile o Colombia.
• Acceso a computación en la nube: Aunque el artículo 19 del Reglamento contempla habilitar recursos de nube pública para el desarrollo de IA, la implementación concreta es un desafío logístico.

El Centro Nacional de Datos (CND) es uno de los instrumentos de la ENIA (artículo 10.1.d), pero su desarrollo requiere inversión significativa y tiempo.

3. Ritmo de la regulación vs. velocidad de la tecnología

Este es un dilema universal: la tecnología avanza más rápido que la regulación. En el caso peruano:

• La Ley 31814 se aprobó en julio de 2023, pero el Reglamento (DS 115-2025-PCM) recién se publicó en septiembre de 2025. Dos años de diferencia.
• La ENIA se aprobó en mayo de 2026, casi un año después del Reglamento.
• Las normas complementarias (lineamientos del OIA, Catálogo IA Perú, transparencia algorítmica) están pendientes de publicación.

En ese lapso, la tecnología de IA ha avanzado enormemente. Modelos de lenguaje, IA generativa, agentes autónomos — todas estas innovaciones surgieron o maduraron entre la aprobación de la ley y la publicación de la ENIA.

El desafío no es solo aprobar regulación, sino crear mecanismos que permitan actualizarse tan rápido como la tecnología evoluciona.

4. Calidad y disponibilidad de datos

La IA necesita datos para funcionar. En Perú, la situación es compleja:

• Datos fragmentados: Las entidades públicas almacenan datos en sistemas aislados, sin interoperabilidad.
• Datos de baja calidad: Registros incompletos, inconsistentes o desactualizados.
• Datos cerrados: Muchos datos públicos no están disponibles en formatos abiertos para el desarrollo de IA.
• Privacidad: El artículo 26 del Reglamento exige cumplimiento de la normativa de protección de datos personales (Ley 29733), lo que requiere anonimización y consentimiento.

La Estrategia Nacional de Gobierno de Datos (ENGD), contemplada en la Disposición Complementaria Quinta del Reglamento, busca abordar este problema, pero su elaboración y toma tiempo adicional.

5. Confianza pública en la IA

Si la ciudadanía no confía en la IA, la estrategia fracasa. Los riesgos incluyen:

• Desinformación: Uso de IA generativa para crear contenido falso que erosione la confianza.
• Discriminación algorítmica: Sistemas de IA que perpetúan sesgos contra grupos vulnerables.
• Vigilancia: Temores sobre el uso de IA para monitoreo masivo de la población.
• Desempleo: La percepción de que la IA "reemplazará trabajos" genera resistencia.

El DS 115-2025-PCM aborda varios de estos temores: prohíbe la vigilancia masiva sin base legal (artículo 23.1.c), la categorización biométrica en espacios públicos (artículo 23.1.e) y los sistemas que manipulen decisiones de personas (artículo 23.1.a). Además, crea mecanismos de alertas ciudadanas (artículo 36) y campañas de sensibilización (artículo 14).

Pero la confianza se construye con hechos, no solo con leyes. Las entidades deben demostrar que la IA se usa de manera ética y transparente.

6. Financiamiento y priorización presupuestaria

Implementar la ENIA requiere recursos. El artículo 2 del DS 115-2025-PCM establece que la implementación se financia "con cargo a los presupuestos institucionales de los pliegos involucrados sin demandar recursos adicionales al Tesoro Público".

Esto significa que:

• Cada entidad debe reasignar recursos de su presupuesto existente para cumplir con las obligaciones de IA.
• No hay un fondo central dedicado específicamente a la implementación de la ENIA.
• Las entidades con presupuestos limitados (gobiernos locales pequeños, por ejemplo) podrían quedar rezagadas.

La Disposición Complementaria Primera del Reglamento reconoce esta realidad al establecer plazos diferenciados: un año para el Poder Ejecutivo, dos años para gobiernos regionales y tres años para gobiernos locales tipo D, E, F y G (para quienes la implementación es "facultativa de acuerdo a sus recursos y capacidades").

7. Coordinación institucional

La ENIA involucra a múltiples instituciones: PCM/SGTD (autoridad rectora), CONCYTEC, PRODUCE, MINEDU, MINJUSDH (ANPDP), INACAL, FONAFE, gobiernos regionales y locales. Coordinar a tantos actores es un desafío mayúsculo.

Los mecanismos de coordinación incluyen:

• CGTD: Comités de Gobierno y Transformación Digital en cada entidad (artículo 9.3).
• Comité de Alto Nivel: Mecanismo de articulación multisectorial (artículo 9.2).
• SGTD como punto de contacto nacional: Articulación con organismos internacionales (artículo 8.k).

8. Ética y protección de derechos fundamentales

El desafío ético no es solo filosófico: tiene implicaciones prácticas directas. El Reglamento establece principios como la no discriminación (artículo 7.a), la supervisión humana (artículo 7.h), la privacidad de datos (artículo 7.b) y la rendición de cuentas (artículo 7.j).

Pero implementar estos principios en sistemas reales es técnicamente complejo. ¿Cómo se audita un algoritmo para detectar sesgos? ¿Cómo se garantiza la "explicabilidad" de un modelo de deep learning? La SGTD debe aprobar lineamientos éticos en 180 días hábiles (Disposición Complementaria Segunda), pero su aplicación efectiva será un desafío continuo.

¿Cómo puede Perú superar estos desafíos?

No hay soluciones mágicas, pero hay caminos probados:

• Alianzas público-privadas: El sector privado puede aportar infraestructura, talento y experiencia operativa que el Estado no tiene.
• Aprendizaje internacional: Cooperar con países que ya avanzaron (Chile, Brasil, Unión Europea) para evitar errores.
• Enfoque gradual: La clasificación de riesgos del Reglamento permite priorizar los sistemas más críticos.
• Sandboxes regulatorios: Permitir experimentación controlada para aprender antes de regular.
• Código abierto: El artículo 21 promueve comunidades de código abierto que pueden democratizar el acceso a la tecnología.

Conclusión

Los desafíos de implementar una estrategia de IA son reales y significativos. Perú ha dado pasos importantes con la Ley 31814, el DS 115-2025-PCM y la ENIA, pero el verdadero trabajo comienza ahora. El éxito dependerá de la voluntad política, la inversión sostenida y la colaboración entre todos los actores del ecosistema.

Para entender el marco regulatorio que Perú ha construido, consulta nuestra guía sobre la ENIA. Para comparar con otros países de la región, lee nuestro análisis de regulación de IA en Latinoamérica.

Fuentes: Ley 31814 | RM 152-2026-PCM | BNamericas