El mercado peruano de inteligencia artificial está creciendo a un ritmo acelerado. Según información de Sonda Perú, el sector pasó de US$412 millones en 2024 a casi US$497 millones en 2025 y podría mantener un crecimiento cercano al 20% anual hasta 2027. Sin embargo, el avance de la inversión contrasta con el nivel de preparación de las organizaciones: solo 3% de las empresas peruanas se considera plenamente preparada para adoptar inteligencia artificial generativa.
La brecha plantea un nuevo desafío para las compañías. La primera etapa consistió en experimentar con herramientas de IA y comprobar su potencial. Ahora comienza una fase más compleja: llevar estas tecnologías a procesos reales, con información propia, operación permanente y capacidad para escalar.“Las empresas están avanzando rápidamente en la adopción de inteligencia artificial, pero el verdadero desafío comienza cuando dejan de experimentar y necesitan que esta tecnología funcione todos los días, sobre información real y dentro de procesos críticos”, explica Enrique Solari, Director de Desarrollo de Negocios de DIMA.
De probar IA a ponerla en producción
Utilizar un asistente generativo o desarrollar un piloto de IA requiere capacidades muy distintas a incorporar estas tecnologías en procesos empresariales críticos. Cuando la IA pasa a producción aparecen nuevas exigencias: datos disponibles y correctamente gestionados, capacidad de cómputo acelerado, GPU, almacenamiento de alto rendimiento, redes de baja latencia y mecanismos de seguridad capaces de proteger información sensible.
Además, las organizaciones necesitan determinar qué cargas deben ejecutarse en infraestructura propia, cuáles pueden aprovechar la nube pública y qué procesos requieren entornos privados con mayores niveles de control. “El error es pensar que una estrategia de IA comienza eligiendo una GPU. Primero hay que entender qué modelos se utilizarán, dónde estarán los datos, qué niveles de desempeño se necesitan, cómo crecerá la carga y qué requisitos de seguridad existen. Recién a partir de ahí se puede diseñar una arquitectura adecuada”, señala Solari.
La infraestructura se convierte en una inversión estratégica
Este escenario está impulsando una nueva categoría de infraestructura empresarial. Soluciones como HPE Private Cloud AI buscan responder precisamente a esta necesidad, integrando cómputo acelerado, almacenamiento, networking y software para facilitar el despliegue de cargas de inteligencia artificial en entornos privados.
La propuesta permite a las organizaciones aprovechar capacidades de IA manteniendo mayor control sobre sus datos y operaciones, con configuraciones que incorporan GPU NVIDIA y alternativas para entornos con mayores exigencias de seguridad. “HPE Private Cloud AI es relevante porque permite diseñar la infraestructura alrededor de la carga de IA y no al revés. La empresa puede evaluar sus datos, modelos, rendimiento y requerimientos de seguridad antes de definir la arquitectura que necesita, sostiene Solari.
El desafío será cada vez mayor. Con un mercado de IA que podría crecer cerca de 20% anual en Perú hasta 2027, las empresas tendrán que pasar de la experimentación a la ejecución. La primera batalla fue convencer a las organizaciones de que la IA podía generar valor. La siguiente será construir la infraestructura capaz de hacerlo realidad a escala.
