La inteligencia artificial entra en una nueva etapa en el sector corporativo: tras años de pilotos y pruebas, las organizaciones buscan escalar proyectos con impacto real en productividad, experiencia del cliente y eficiencia operativa.
La inteligencia artificial está dejando de ser un terreno de experimentación para convertirse en una herramienta estratégica dentro de las empresas peruanas. Luego de varios años de pilotos y pruebas tecnológicas, el foco del sector corporativo se está desplazando hacia un objetivo claro: generar resultados medibles en el negocio.
Según Xabier Zuazo, CEO para Latinoamérica de TIMIA, 2026 marcará un punto de inflexión en la adopción de inteligencia artificial en el país.
“Muchas empresas ya pasaron la etapa de prueba. En sectores como banca, salud o retail llevan años ejecutando pilotos y han comprobado que la inteligencia artificial puede generar mejoras concretas en eficiencia operativa, gestión de clientes y control de riesgos. El desafío ahora es escalar esos casos de uso a toda la organización”, explica.
Durante los últimos años, el auge de la inteligencia artificial generativa y los avances en procesamiento de lenguaje natural aceleraron la adopción de estas herramientas en el sector corporativo. Lo que antes se percibía como una tecnología compleja o distante ahora se ha convertido en una capacidad estratégica para competir en mercados cada vez más digitalizados, de hecho, según McKinsey, en el 2025 cerca del 88% de las organizaciones ya usan IA en al menos una función del negocio.
Este cambio también está transformando la forma en que nacen los proyectos de inteligencia artificial dentro de las empresas. Mientras que anteriormente las iniciativas surgían principalmente desde las áreas de tecnología, hoy las áreas de negocio están asumiendo un rol protagonista en su implementación.
“Cada vez vemos más proyectos impulsados por áreas comerciales, de experiencia de cliente o de operaciones, que buscan resolver problemas concretos del negocio y generar ventajas competitivas”, señala Zuazo.
Hoy las empresas que invierten en inteligencia artificial buscan resultados tangibles en tres frentes clave.
El primero es mejorar la experiencia del cliente, mediante soluciones que permiten personalizar interacciones, responder consultas de manera más rápida y anticipar necesidades. Esto se traduce en mejoras en indicadores como el NPS, las tasas de conversión y los niveles de fidelización.
El segundo es reducir costos operativos a través de la automatización inteligente de procesos. A diferencia de años anteriores, cuando muchas iniciativas se centraban únicamente en la innovación tecnológica, ahora las empresas exigen medir con precisión cuánto se reduce el costo de un proceso y cuál es el retorno de la inversión.
El tercer objetivo es acelerar el “time to market”, permitiendo lanzar productos y servicios con mayor rapidez y simplificar la arquitectura tecnológica de las organizaciones.
Los sectores donde la IA ya está generando impacto
De acuerdo con la experiencia de TIMIA en la región, los mayores avances en adopción de inteligencia artificial se están registrando en áreas como: Experiencia del cliente, Gestión commercial, Control de riesgos, Operaciones y Tecnología.
En muchos casos, estas áreas han sido los motores iniciales de la transformación digital dentro de las empresas, generando casos de uso con impacto medible que luego se expanden al resto de la organización.
Pese al creciente entusiasmo por estas tecnologías, Zuazo advierte que muchas empresas aún cometen un error frecuente: tratar la inteligencia artificial como un proyecto exclusivamente tecnológico.
“Cuando no existe una estrategia clara de negocio, gobierno de datos, indicadores de impacto y gestión del cambio, los proyectos suelen quedarse en pilotos interesantes desde el punto de vista técnico, pero sin impacto real en la organización”, afirma.
Liderazgo y talento, claves para escalar la IA
La adopción de inteligencia artificial también está impulsando cambios en la cultura organizacional. Los líderes empresariales están pasando de supervisar tareas operativas a rediseñar procesos completos para aprovechar las capacidades de la IA.
En paralelo, crece la demanda por perfiles profesionales capaces de combinar negocio, datos y tecnología, una combinación que se vuelve cada vez más crítica para competir en entornos empresariales altamente digitalizados.
Según Zuazo, las empresas que logran resultados sostenidos con inteligencia artificial suelen compartir cuatro elementos clave: liderazgo comprometido, gobierno sólido de datos, capacidad para escalar casos de uso e inversión en talento especializado.
“La diferencia rara vez está en la tecnología disponible. Lo que realmente determina el éxito es la capacidad de las organizaciones para ejecutar y escalar las iniciativas de inteligencia artificial de manera consistente”, concluye.
