El estudio IA Insights Perú 2026, elaborado por UTEC y PwC Perú, revela que las empresas con menos de mil trabajadores avanzan en la adopción de IA, pero aún enfrentan dificultades para desarrollar el talento que demanda esta transformación.
La brecha de talento para implementar inteligencia artificial no es igual en todas las empresas peruanas. Mientras las organizaciones con menos de 1.000 colaboradores enfrentan principalmente necesidades relacionadas con el uso de herramientas de IA generativa y su aplicación segura, en las compañías más grandes las brechas se concentran en capacidades técnicas avanzadas, como ciencia e ingeniería de datos. Así lo revela el estudio IA Insights Perú 2026, elaborado por la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC) y PwC Perú.
“Cuando analizamos la información según el tamaño de las empresas encontramos necesidades bastante distintas. Las organizaciones más pequeñas requieren fortalecer el uso de herramientas y la seguridad, mientras que las grandes presentan brechas más técnicas, relacionadas con ciencia e ingeniería de datos”, explica María Belén Ortiz, directora de la carrera de Sistemas de Información de UTEC.
La investigación, que recogió las respuestas de profesionales de empresas de distintos tamaños y sectores económicos del país, también muestra diferencias en la manera en que las organizaciones buscan desarrollar estas capacidades. En las empresas con menos de 1.000 colaboradores, 1 de cada 4 encuestados señala que su organización todavía no ha definido una estrategia para desarrollar habilidades en inteligencia artificial.
En términos generales, la capacitación interna es la principal estrategia para cerrar estas brechas, con el 32% de las respuestas. Le siguen los modelos mixtos, que combinan formación del personal con apoyo o contratación externa, con un 24%. En contraste, solo el 10% señala como estrategia exclusiva la incorporación de nuevo talento.
La estrategia también cambia según el sector
Las diferencias no se limitan al tamaño de las empresas. En Servicios Financieros, el 48% de los participantes señala la capacitación interna como principal estrategia para desarrollar capacidades en IA. En Minería, en cambio, predomina un modelo mixto que combina el desarrollo de los equipos actuales con la contratación o participación de especialistas externos.
El panorama es distinto en Gobierno y Sector Público y Energía y Servicios Públicos, donde se registra una mayor presencia de organizaciones que todavía no han definido una estrategia para desarrollar las habilidades que necesitarán frente al avance de la inteligencia artificial.
“Estas diferencias muestran que no existe una única estrategia para cerrar la brecha. Cada organización necesita identificar qué capacidades requiere de acuerdo con su nivel de adopción, tamaño y sector. En algunos casos será necesario fortalecer conocimientos básicos y, en otros, desarrollar o incorporar perfiles mucho más especializados”, señala Ortiz.
El estudio también identifica como una de las principales necesidades la capacidad de integrar la inteligencia artificial con los procesos de negocio. Para la especialista, esto implica que la demanda de talento no estará concentrada únicamente en profesionales capaces de desarrollar modelos, sino también en perfiles que comprendan cómo aplicarlos dentro de una organización.
“Se necesitan profesionales que puedan entender la tecnología, pero también los procesos y el contexto del negocio. Esa conexión es fundamental para que la inteligencia artificial pueda integrarse de manera efectiva a las operaciones de las empresas”, enfatiza la especialista.
Así, el desafío para las organizaciones no pasa únicamente por incorporar especialistas. El estudio muestra que el desarrollo de capacidades en IA requerirá estrategias diferenciadas de capacitación, especialización y contratación según las brechas específicas que enfrenta cada empresa.
