“La regulación de la IA en el Perú: reglas para caminar cuando el país necesita correr”, por Omar Florez

Europa ya comienza a mostrar señales de que la regulación de inteligencia artificial puede estar actuando en contra de su propio dinamismo económico. Por ejemplo, un estudio de la Fundación de Tecnología de la Información e Innovación (ITIF) estima que la regulación europea reducirá la inversión en IA en casi un 20% en los primeros años y costará alrededor de €31 mil millones durante los primeros cinco años de aplicación.

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Mientras tanto el Perú acaba de dar un paso histórico esta semana. Se aprobó el Reglamento de la Ley de Inteligencia Artificial. Un documento que busca marcar el rumbo de cómo se promoverá y supervisará el uso de la IA en el país. El texto incorpora ideas valiosas como la IA explicable, la creación del Centro Nacional de Innovación Digital e Inteligencia Artificial y una clasificación de riesgos inspirada en el AI Act europeo. Estos riesgos incluyen el uso prohibido de la IA para armas autónomas y vigilancia masiva sin base legal; el riesgo alto, sujeto a control estricto en procesos de selección laboral, diagnósticos médicos, educación, finanzas, transporte y energía; y el riesgo aceptable para asistentes de productividad, sistemas de recomendación o herramientas comerciales.

Los aciertos y las carencias

La regulación tiene aciertos importantes como exigir transparencia en salud, educación, banca y procesos de contratación. Con ello, se alinea con estándares internacionales y otorga legitimidad a sectores críticos.

Pero también muestra limitaciones. No asigna presupuesto nuevo, ni plantea estrategias claras para formar talento, hacer investigación en IA o generar una industria que genere empleo. En otras palabras, juega la mitad de un partido de 90 minutos: regula el uso, pero no promueve el desarrollo económico que debería acompañarlo.

Explicabilidad vs. eficiencia

El reglamento parte de la premisa de que todo sistema de riesgo alto debe ser “explicable”. Sin embargo, en la práctica, los modelos más interpretables (como regresiones lineales o árboles de decisión) suelen ser menos precisos que redes neuronales profundas, máquinas de soporte vectorial, o modelos de lenguaje.

Esto plantea un dilema: ¿queremos transparencia absoluta a costa de productividad? En diagnósticos médicos, por ejemplo, explicar cada decisión puede retrasar tratamientos urgentes. En créditos rurales, puede encarecer el servicio y limitar su cobertura. En educación, auditar manualmente cada resultado puede hacer inviable una adopción masiva. La aplicación de supervisión humana a gran escala demanda más auditores de modelos e ingenieros de machine learning, perfiles escasos y costosos en el país, lo cual puede elevar los costos de pymes y emprendimientos, hospitales, y oficinas del estado.

La oportunidad económica que no debemos perder

Siendo concretos, mientras que la regulación apunta en la dirección correcta, su énfasis sigue siendo social y ético, dejando rezagado el aspecto económico. La IA no solo debe regularse para evitar daños, debe aprovecharse como motor de desarrollo nacional.

PwC estima que la IA podría contribuir hasta US $15.7 trillones al PIB mundial para 2030, lo que equivaldría a un aumento de la economía mundial de aproximadamente 14%. Entonces la creación de empleos en torno a la IA no vendrá de la supervisión burocrática, sino de la formación en matemáticas, algoritmos y ciencia de datos que permitan a los jóvenes competir globalmente. El talento en estos campos es escaso y costoso, pero justamente por eso genera salarios altos, innovación y crecimiento económico sostenible. Significa nuestra oportunidad más concreta para dejar de depender de lo que extraemos del suelo y empezar a depender de lo que extraemos de los datos.

El reglamento peruano es un buen inicio y da más detalles que la ley original poniendo en agenda el tema de la transparencia. Pero para que la IA sea un verdadero motor de desarrollo, necesitamos ir más allá, invertir en educación, investigación y proyectos estratégicos que creen empleo de calidad.

De lo contrario, la regulación puede convertirse en un arma de doble filo, dará legitimidad a la banca, salud y educación, pero con costos más altos; impondrá cargas desproporcionadas a pequeños competidores y, en un país con enormes brechas digitales, corremos el riesgo de que la IA reduzca productividad y aumente burocracia.

El Perú no puede darse el lujo de perder esta oportunidad. Regular la IA es necesario, pero convertirla en un motor de crecimiento económico y generadora de empleos competitivos a nivel global es el verdadero reto.

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