¿Cómo regular la inteligencia artificial sin sofocar su potencial transformador? Perú acaba de dar un paso decisivo con la aprobación del Reglamento de la Ley de Inteligencia Artificial, el 15 de septiembre de 2025. La norma busca alinear el desarrollo tecnológico con principios de transparencia, ética y protección de derechos fundamentales, en un contexto donde la transformación digital ya no es una opción, sino una condición de competitividad.
Riesgo bajo control: la lógica detrás de la clasificación
Inspirada en el AI Act europeo, la norma peruana clasifica los sistemas de IA según su nivel de riesgo. Se prohíben expresamente aplicaciones de alto impacto como armas autónomas y vigilancia masiva sin sustento legal claro. En cambio, se permiten, bajo estricta supervisión, sistemas críticos aplicados en salud, educación, finanzas, transporte y energía. Estos deberán cumplir con auditorías, trazabilidad algorítmica y supervisión humana continua.
En el extremo opuesto, se sitúan los sistemas de bajo riesgo: asistentes de productividad, motores de recomendación o herramientas de soporte administrativo. Estos podrán implementarse con requisitos mínimos, lo que busca preservar la innovación empresarial sin comprometer derechos fundamentales.
El modelo diferenciador parece sensato, pero no está exento de tensiones. Según estimaciones del ITIF, regulaciones similares en Europa podrían reducir la inversión privada en IA hasta en un 20 % si no se acompañan de estímulos adecuados.
Transparencia, ética y cultura organizacional: del discurso a la práctica
Uno de los pilares del reglamento es la transparencia algorítmica en sectores críticos. Los sistemas deberán ser comprensibles, auditables y justificar sus decisiones. Esto alinea al país con buenas prácticas internacionales, pero plantea un reto operativo para organizaciones con capacidades técnicas limitadas, especialmente pymes y entidades públicas regionales.
Como advierte Omar Florez, implementar este nivel de control exige una transformación profunda de la cultura organizacional. No basta con cumplir requisitos: se requiere gobernanza de datos, liderazgo ético y talento técnico con criterio.
El informe de la OCDE/CAF es claro: los gobiernos deben capacitar a sus equipos directivos en principios éticos, ciencia de datos y toma de decisiones algorítmicas si quieren evitar que la tecnología se convierta en una caja negra institucional.
El Centro Nacional de Innovación Digital: promesa sin ejecución
El reglamento también propone la creación del Centro Nacional de Innovación Digital e Inteligencia Artificial, con el fin de articular al Estado, la academia y el sector privado. Entre sus funciones estarán emitir directrices técnicas, fomentar la I+D y liderar la formación de talento especializado.
La idea es acertada. Pero, como en otros países de la región, su éxito dependerá de que cuente con presupuesto definido, autonomía operativa y capacidad para conectar con las necesidades productivas reales. Modelos similares en Chile y Argentina han avanzado integrando fondos público-privados, incubadoras tecnológicas y alianzas con universidades.
Además, experiencias como los regulatory sandboxes en Colombia o Brasil muestran que es posible experimentar con IA de forma controlada, sin bloquear la innovación. Esta puede ser una vía concreta para evitar que las startups queden fuera del juego por falta de recursos legales o técnicos.
Lecciones del exterior: regulación equilibrada o freno a la innovación
Regular con exceso puede ser tan dañino como no regular. Si bien Europa ha sido pionera en definir principios para la IA, su implementación está siendo compleja y costosa. El informe del ITIF advierte que muchas pequeñas empresas ya están retrasando o cancelando proyectos de IA por temor a sanciones o por costos de cumplimiento inasumibles.
La OCDE también señala que la IA está reconfigurando el mercado laboral más rápido de lo que los sistemas de formación pueden reaccionar. El desafío no es solo técnico, sino de talento: necesitamos formar perfiles capaces de auditar, supervisar y contextualizar decisiones tomadas por sistemas automáticos.
En el sector público, la transición también es urgente. Estudios recientes sugieren que los gobiernos deben crear roles nuevos —como validadores de decisiones automatizadas o auditores algorítmicos— en lugar de replicar estructuras obsoletas que no comprenden la lógica de estos sistemas.
El reto para líderes en transformación digital
Para las empresas, la implementación de esta ley es más que un tema legal. Es una decisión estratégica. Las organizaciones deberán incorporar principios éticos, trazabilidad y explicabilidad en sus modelos operativos. Pero también exigirán respuestas del Estado: incentivos fiscales, fondos de inversión en IA responsable y espacios de prueba regulada.
El reto no es pequeño. Sin apoyo técnico y financiero, esta ley podría terminar beneficiando únicamente a grandes corporaciones con músculo legal y empujando a las pymes a la informalidad digital.
El liderazgo ágil que exige este nuevo marco es aquel capaz de articular cumplimiento normativo con visión de innovación, ética y creación de valor. Las capacidades técnicas ya no bastan: se requiere criterio, negociación institucional y adaptación continua.
¿Lograremos que esta ley se convierta en un motor de innovación sostenible o se transformará en una barrera más en el camino digital del país?
Fuentes consultadas:
- Florez, Omar. “La regulación de la IA en el Perú: reglas para caminar cuando el país necesita correr”, El Comercio, 16/09/2025.
- ITIF. “The EU AI Act is Premature”, diciembre 2023.
- OCDE/CAF. “Uso estratégico y responsable de la inteligencia artificial en el sector público de América Latina y el Caribe”, 2022.
- OCDE. “Inteligencia Artificial y Competencias del Futuro”, 2023.
- Servicio Civil de Chile / OCDE. “Impacto de la IA en el empleo público”, 2024.
