La inteligencia artificial ya forma parte de las operaciones de muchas empresas: permite analizar información, automatizar tareas, atender consultas y apoyar decisiones. Sin embargo, su incorporación también plantea nuevos desafíos relacionados con la privacidad, la seguridad de los datos, la transparencia y la protección de los usuarios. En el Perú, estos aspectos adquieren mayor relevancia con la implementación progresiva del reglamento de la Ley N.° 31814, que promueve el uso de la inteligencia artificial en favor del desarrollo económico y social.
El reglamento, aprobado mediante el Decreto Supremo N.° 115-2025-PCM, establece obligaciones para desarrolladores e implementadores de sistemas de IA, entre ellas mantener registros sobre los sistemas considerados de alto riesgo, establecer políticas y procedimientos de seguridad y privacidad, y promover la capacitación de los colaboradores. Su aplicación en el sector privado contempla plazos diferenciados según las actividades económicas.
La primera etapa, cuyo plazo de adecuación venció el 10 de septiembre de 2026, comprende los usos de IA vinculados con salud, educación, justicia, seguridad, economía y finanzas. Posteriormente, el cronograma incorpora otros sectores, como transporte, comercio y trabajo en 2027; producción, agricultura, energía y minería en 2028; y los demás usos en 2029.
Para Mariana Rubio Ames, Business Development Manager de Bluetab Perú, el primer desafío de las organizaciones es conocer qué herramientas utilizan y qué información procesan. Antes de incorporar nuevas soluciones, las empresas necesitan identificar sus sistemas de inteligencia artificial, los tipos de datos involucrados y los posibles riesgos asociados a su uso.
1. Identificar los sistemas de IA y evaluar sus riesgos
El punto de partida es realizar un diagnóstico interno para conocer dónde se utiliza inteligencia artificial, qué procesos intervienen y qué decisiones pueden verse influenciadas por sus resultados. Esta evaluación permite distinguir los usos de menor riesgo de aquellos que requieren controles adicionales, especialmente cuando pueden afectar derechos fundamentales, la seguridad o la integridad de las personas.
2. Garantizar la calidad y protección de los datos
La confiabilidad de los resultados depende de la información que alimenta los sistemas. Por ello, las empresas deben revisar el origen de sus datos, su calidad, pertinencia y condiciones de uso. Si se trabaja con información personal o sensible, también es necesario establecer medidas de protección, como controles de acceso, mecanismos de seguridad y políticas de privacidad.
3. Mantener supervisión humana en las decisiones críticas
La automatización no debe significar que las personas pierdan capacidad de decisión. En procesos como la selección de candidatos, la evaluación de solicitudes de crédito o la atención en salud, una recomendación generada por un algoritmo puede tener consecuencias importantes. Por eso, las organizaciones deben contar con personal capacitado que pueda revisar los resultados, identificar posibles sesgos e intervenir cuando sea necesario.
4. Establecer reglas para el uso de herramientas de IA
El uso de plataformas de inteligencia artificial generativa también requiere lineamientos internos. Los colaboradores deben saber qué información pueden compartir, qué datos no deben ingresar en herramientas externas y qué soluciones están autorizadas por la organización. Esto es especialmente importante cuando se trabaja con documentos internos, datos personales o información confidencial, que podrían quedar expuestos si no se evalúan adecuadamente las condiciones de seguridad de cada plataforma.
5. Documentar y monitorear el funcionamiento de los sistemas
Las organizaciones necesitan mantener registros que permitan conocer cómo funcionan sus sistemas de IA, qué fuentes de información utilizan, qué riesgos se han identificado y qué medidas se han aplicado. En los sistemas considerados de alto riesgo, el reglamento contempla expresamente la obligación de mantener un registro actualizado sobre sus principios de funcionamiento, fuentes de datos y lógica del algoritmo, además de los impactos sociales y éticos esperados.
¿Cómo empezar a prepararse en los próximos 90 días?
Más allá de las obligaciones específicas que correspondan a cada sector, Rubio recomienda que las empresas avancen en cinco acciones: identificar y clasificar sus sistemas de IA; evaluar los riesgos asociados a los datos y procesos; establecer protocolos de seguridad, privacidad y transparencia; capacitar a sus colaboradores; y definir responsables para supervisar los sistemas y corregir posibles fallas.
La ejecutiva señala que la gestión responsable de la inteligencia artificial no debe entenderse únicamente como una exigencia normativa. Una adecuada estrategia de datos y supervisión también puede ayudar a mejorar procesos, fortalecer la confianza de los clientes y aprovechar las capacidades de esta tecnología de manera segura.
En ese sentido, el gobierno de datos cumple un papel central: permite establecer quién administra la información, bajo qué criterios se utiliza y qué controles deben aplicarse durante todo su ciclo de vida. Sin estas bases, la incorporación de herramientas de IA puede generar resultados poco confiables y exponer a las organizaciones a riesgos operativos y reputacionales.
Desde Bluetab Perú, compañía especializada en soluciones de datos, analítica e inteligencia artificial, se destaca la importancia de acompañar a las organizaciones en este proceso, integrando tecnología, gobierno de datos y gestión de riesgos para que la innovación avance de la mano con la seguridad y la confianza.
