El Perú destaca en América Latina por la intensidad con la que utiliza herramientas de inteligencia artificial. Según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2025, elaborado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (Cenia) y la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal), nuestro país ocupa el séptimo lugar en el desarrollo general de su ecosistema y sobresale por el uso de estas tecnologías. El dato es alentador, pero también nos invita a preguntarnos cuánto sabemos realmente sobre ella.
Para muchas personas, la inteligencia artificial es sinónimo de un chatbot capaz de redactar textos, responder preguntas o generar imágenes. Sin embargo, la IA generativa es solo un fragmento de un vasto campo. Existen sistemas predictivos que estiman ventas, riesgos, demanda o probabilidades de abandono; otros clasifican documentos, detectan fraudes, reconocen rostros o identifican patrones en imágenes médicas. Además, hay algoritmos que recomiendan productos, contenidos o rutas, y sistemas que optimizan inventarios, procesos y tiempos de atención.
Detrás de muchas de estas aplicaciones se encuentra el aprendizaje automático o machine learning, sistemas que no necesitan recibir todas las reglas de un programador, sino que analizan datos, encuentran patrones y aprenden a realizar una tarea. Una regresión lineal, por ejemplo, puede estimar la relación entre las horas de estudio y las calificaciones de un alumno, o entre la inversión publicitaria y las ventas. No ofrece certezas, sino estimaciones basadas en tendencias.
Un árbol de decisión funciona diferente, ya que avanza mediante una serie de preguntas y divide los datos según sus respuestas hasta llegar a una predicción o clasificación. Por ejemplo, podría estimar si un cliente abandonará un servicio considerando su frecuencia de uso, reclamos y pagos pendientes.
Las redes neuronales son modelos más complejos. Procesan información mediante capas de operaciones matemáticas y ajustan sus parámetros cada vez que cometen un error. Se emplean para reconocer voces, interpretar imágenes, traducir idiomas o generar textos. Aunque su nombre se inspira en el cerebro, no piensan ni comprenden como una persona, sino que tan solo calculan probabilidades a partir de los datos con los que fueron entrenadas.
Las automatizaciones y los agentes de inteligencia artificial han ganado creciente protagonismo en este nuevo escenario. Una automatización sigue una secuencia en la que recibe una solicitud y dispara un proceso, registra la información y envía una respuesta. Un agente, en cambio, recibe un objetivo y puede decidir qué herramientas utilizar y qué pasos seguir para alcanzarlo. Sin embargo, cuanto mayor sea su capacidad para actuar, mayor deberá ser la supervisión humana, ya que darles demasiada autonomía nos expone a riesgos.
Integrar estas tecnologías no exige que todos nos convirtamos en programadores. Existen algunas plataformas visuales que permiten analizar datos, entrenar modelos y automatizar procesos sin escribir código. No obstante, esto no elimina la necesidad de comprender lo que ocurre. Alfabetizarse en inteligencia artificial supone aprender a formular problemas, trabajar con datos, interpretar probabilidades, reconocer errores y evaluar resultados. Requiere nociones de estadística, pensamiento computacional y, para quienes diseñarán soluciones, conocimientos de programación.
Nuestro país no necesita únicamente más usuarios de inteligencia artificial, sino ciudadanos capaces de comprenderla, profesionales que sepan aplicarla y especialistas que puedan desarrollar soluciones para nuestros propios problemas. Solo así pasaremos de consumir tecnología a utilizarla para generar conocimiento, productividad e innovación.
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