os tecnológicos. Las organizaciones han comenzado a identificar que el valor estratégico de la inteligencia artificial reside en la gestión de los datos que la alimentan, más que en la complejidad de los algoritmos de procesamiento. Según reportes globales de 2025, el 95% de las organizaciones considera el uso de datos como un factor crítico para el éxito operativo. Las entidades que adoptan estrategias basadas en información reportan mejoras sustanciales en la velocidad de decisión, aparte de una reducción efectiva de costos operativos.
En el Perú, la tendencia hacia la digitalización es evidente, tanto que más del 70% de las compañías ya prioriza tecnologías de análisis de datos para su toma de decisiones. No obstante, muchas organizaciones aún enfrentan desafíos estructurales para consolidar una cultura organizacional sólida. Para Luis Ladera, Director de Desarrollo de Negocios de DIMA, el poder real se encuentra en la organización y limpieza de la información para anticiparse al mercado.
¿Por qué los algoritmos fallan sin datos confiables?
El uso de modelos matemáticos avanzados no garantiza el éxito si la base de origen es deficiente. «Sin una base de datos óptima y adecuada, incluso los modelos más avanzados pueden producir resultados erráticos o poco confiables para decisiones estratégicas», explica Ladera, vocero de DIMA. Los sistemas de inteligencia artificial no tienen la capacidad de corregir por sí solos los errores de integridad o sesgos provenientes de la fuente original.
Aparte de validar la calidad, el experto advierte que los algoritmos dependen absolutamente del entrenamiento recibido. Si la información está mal estructurada o incompleta, las conclusiones derivadas pueden impactar negativamente la salud financiera del negocio. «Si quieres decisiones acertadas, tu foco debe ser primero en validar la calidad, integridad y contexto de los datos a utilizar», enfatizó el directivo de DIMA.
¿Cómo evoluciona la inversión tecnológica en el mercado peruano?
La inversión en soluciones tecnológicas respalda la relevancia de este sector. Cifras recientes de IDC revelan que las empresas en el país invirtieron más de 50 millones en soluciones de inteligencia artificial durante el 2024. Lo que es más, se proyecta un crecimiento de dos dígitos en este rubro hasta el año 2027.
Sectores como retail, manufactura y finanzas lideran esta transición mediante el uso de modelos predictivos que buscan:
- Optimizar la atención personalizada al cliente.
- Fortalecer la detección de fraudes mediante patrones de comportamiento.
- Reducir tiempos muertos en la cadena de producción.
¿Es siempre necesaria la inteligencia artificial para analizar datos?
Contrario a la creencia popular, no todas las situaciones empresariales requieren el uso de inteligencia artificial compleja. Luis Ladera, representante de DIMA, indica que en ocasiones se obtienen resultados más confiables mediante métodos estadísticos tradicionales, como las regresiones o la correlación de información. Estos métodos suelen ser más rápidos y ofrecen una interpretación directa de la realidad del negocio.
En el futuro cercano, el éxito no se medirá únicamente por poseer la tecnología más avanzada, sino por la capacidad de traducir la información integrada en decisiones de negocio reales. La ventaja competitiva se posicionará en asegurar que la información esté contextualizada con los objetivos estratégicos de la empresa.
