La inteligencia artificial redefine los modelos de negocio y la toma de decisiones

La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa tecnológica para convertirse en un factor decisivo en la estrategia empresarial. Su impacto ya se siente en los modelos de negocio, la relación con los clientes, la gestión de riesgos y las exigencias regulatorias. En este contexto, las empresas enfrentan el desafío de adoptar la IA con rapidez, pero también con criterio, gobernanza y visión de largo plazo.

En entrevista con Gan@Más, Francisco Escudero (FE), socio de Consultoría de EY Perú, y Fabiana Tejerina (FT), associate partner de Consultoría de EY Perú, analizan cómo la IA está redefiniendo la forma en que las compañías tecnológicas generan valor, qué sectores avanzan más rápido, cuáles son los principales riesgos de una adopción acelerada y qué decisiones estratégicas deben tomarse hoy para no quedar rezagados hacia 2026.

¿De qué manera la inteligencia artificial está obligando a las empresas tecnológicas a replantear sus modelos de negocio tradicionales?

(FE) La IA está transformando los modelos de negocio de forma estructural. Las empresas tecnológicas están pasando de vender soluciones estáticas tradicionales a ofrecer plataformas y servicios inteligentes capaces de aprender, anticiparse y personalizar interacciones a gran escala. Esto implica migrar hacia modelos basados en suscripción, monetización de datos y servicios gestionados, inclusive trayendo analítica de datos e inteligencia artificial embebidos en su solución. Todo ello soportado por infraestructura flexible y escalable. Esto es lo que el mercado les exige y es lo que va a acelerar un aprovechamiento “inteligente” de sus soluciones.

¿Qué sectores están avanzando más rápido en modelos de negocio basados en IA y por qué?

(FE) Consumo masivo, servicios financieros y telecomunicaciones lideran porque tienen altos volúmenes de datos, capacidad de inversión y presión competitiva constante, vienen de un largo trayecto de transformación digital de más de dos décadas. Ya están generando valor con automatización avanzada, personalización y gestión predictiva, bastante orientada al cliente. A ellos se suman sectores con alta inversión de capital, tal como minería, petróleo/gas y energía, que ya tenían dentro de sus operaciones mucha inversión en sensores que proveen de grandes volúmenes de información que de aprovecharse adecuadamente mediante análisis de datos y complementada por la IA, van a poder potenciar su toma de decisiones permitiendo ahorros tangibles.

Usted ha señalado que la IA debe integrarse con rapidez para generar valor. ¿Están hoy los líderes empresariales preparados para asumir un rol activo en su gobernanza?

(FE) Existe conciencia creciente, pero la preparación aún es desigual. La mayoría de líderes reconoce que la IA impactará su estrategia, pero no todos cuentan con los marcos de gobernanza, métricas de riesgo o estructuras de decisión necesarias. Los más avanzados entienden que la gobernanza de IA no es un tema técnico, sino una responsabilidad directiva que involucra ética, transparencia, impacto en talento y sostenibilidad del negocio. Quienes actúan hoy estarán mejor posicionados para capturar valor sin aumentar su exposición a riesgos.

"La mayoría de líderes reconoce que la IA impactará su estrategia, pero no todos cuentan con los marcos de gobernanza, métricas de riesgo o estructuras de decisión necesarias"

El sector tecnológico prevé duplicar su inversión en ciberseguridad en los próximos años. ¿Qué impulsa esta decisión?

(FE) La proliferación de amenazas habilitadas por IA, el incremento del valor de los datos estratégicos y la mayor interdependencia de los ecosistemas digitales están elevando significativamente la exposición al riesgo. A ello se suma la presión regulatoria global, que exige mayor resiliencia operativa, protección de datos y trazabilidad en los procesos automatizados. Para escalar IA de manera segura, las empresas reconocen que deben fortalecer sus capacidades de defensa, detección y respuesta con la misma velocidad con la que adoptan nuevas tecnologías y si ellos confían en empresas del sector tecnológico para que les provean las plataformas donde ellos van a operar, estas deberán brindar la confianza, y mitigar los riesgos correspondientes.

Pensando en 2026, ¿qué decisiones estratégicas deberían tomar hoy las empresas tecnológicas para no quedarse rezagadas?

(FE) Las empresas tecnológicas deben definir una estrategia integral de IA que aporte valor real al negocio. Esto incluye modernizar su infraestructura, reforzar la ciberseguridad y la gestión de datos, e invertir en talento híbrido que conecte tecnología, negocio y riesgo. Además, deben formar alianzas, desarrollar automatización avanzada y establecer modelos operativos flexibles. Un ejemplo de cómo la IA mejora la satisfacción del cliente es mediante la personalización de ofertas. La IA también optimiza el rendimiento de las operaciones, como para monitorear en tiempo real sus máquinas y predecir fallos, reduciendo así los tiempos de inactividad y los costos operativos. Las empresas que tomen decisiones estructurales hoy podrán capturar eficiencias, escalar casos de uso y consolidar ventajas competitivas sostenibles.

La gobernanza de la IA ya no es opcional: claves para una adopción responsable

¿Qué buenas prácticas observa EY en organizaciones que están gestionando correctamente la gobernanza de la IA?

(FT) En EY vemos que las organizaciones que lideran la adopción responsable de la IA comparten un patrón claro: tratan la inteligencia artificial como un tema estratégico —no solo tecnológico— y establecen marcos sólidos de IA responsable. Las prácticas más efectivas que observamos incluyen un modelo de gobernanza claro y multiárea, con roles y responsabilidades bien definidos que integran negocio, tecnología, riesgos, legal y ciberseguridad, evitando iniciativas aisladas y garantizando coherencia en toda la organización. También destacan políticas específicas para IA, que establecen lineamientos para el uso responsable, la calidad y trazabilidad de los datos, la documentación adecuada de los modelos y criterios objetivos para evaluar proveedores y herramientas externas.

Asimismo, las organizaciones más avanzadas incorporan ética, riesgo y seguridad desde el diseño, asegurando que la privacidad, la explicabilidad, la seguridad y la equidad formen parte del ciclo de vida del modelo, desde la concepción del caso de uso hasta su operación continua. Complementariamente, implementan mecanismos de monitoreo permanente y auditorías de desempeño para detectar sesgos, errores o desviaciones, especialmente en entornos dinámicos donde los datos evolucionan rápidamente. Finalmente, invierten en capacitación, concientización y gestión del cambio, entendiendo que los equipos deben contar con criterios y habilidades para usar la IA de manera responsable, lo que acelera la adopción sin perder control sobre los riesgos asociados.

¿Qué errores observa con mayor frecuencia en empresas que intentan incorporar IA de forma acelerada?

(FT) Las organizaciones que intentan incorporar IA de forma acelerada suelen cometer errores recurrentes que, además, introducen riesgos ocultos difíciles de gestionar. Con frecuencia avanzan sin una estrategia clara y lanzan pilotos desconectados del negocio; subestiman la calidad y gobernanza de los datos necesarios para construir modelos confiables; y no evalúan adecuadamente riesgos como la fuga de información o el cumplimiento normativo. También dependen en exceso de proveedores sin desarrollar capacidades internas, introducen herramientas sin capacitar a sus equipos ni acompañarlas con una gestión del cambio efectiva, e implementan modelos sin establecer procesos de monitoreo continuo, lo que provoca degradación rápida, resultados inconsistentes y la aparición de vulnerabilidades no detectadas a tiempo.

"Las organizaciones que intentan incorporar IA de forma acelerada suelen cometer errores recurrentes que, además, introducen riesgos ocultos difíciles de gestionar"

Pensando en 2026, ¿qué decisiones estratégicas deberían tomar hoy las empresas tecnológicas para no quedarse rezagadas?

(FT) Las compañías deben adelantarse al cumplimiento del marco regulatorio peruano de IA, ya que la Ley N.º 31814 y su reglamento establecen obligaciones claras en materia de transparencia, supervisión humana y uso responsable de los sistemas de inteligencia artificial. Esto exige que las empresas evalúen sus iniciativas bajo la clasificación de riesgos definida en el Decreto Supremo N.º 115 2025 PCM, identificando especialmente los casos de “riesgo alto”, que demandarán controles más robustos, trazabilidad estricta y auditorías permanentes.