Por Iván Bejarano Olivares | Consultor en Innovación Digital
🤖 La inteligencia artificial (IA) representa una oportunidad para mejorar la productividad, optimizar procesos administrativos y fortalecer los servicios que reciben los ciudadanos. Sin embargo, para aprovecharla en el sector público no basta con contratar una herramienta o capacitar al personal en el uso de ChatGPT.
Las instituciones necesitan identificar problemas concretos, revisar sus procesos, evaluar riesgos, desarrollar capacidades digitales y establecer mecanismos de supervisión que permitan utilizar estas tecnologías de forma responsable.
Este desafío es especialmente importante para las entidades ejecutoras locales y las dependencias públicas que operan en sectores como salud, educación, turismo, comercio, producción y agroindustria, donde los recursos, la infraestructura tecnológica y las capacidades del personal pueden ser limitados.
En esta guía explico cómo iniciar una adopción progresiva de la IA, qué profesionales y recursos se requieren, qué normativa peruana debe considerarse y cómo convertir las oportunidades tecnológicas en mejoras verificables para la gestión pública.
1. El primer paso no es comprar IA: es diagnosticar la institución
Una de las principales dificultades de la transformación digital consiste en incorporar herramientas sin haber identificado previamente qué problema deben resolver.
Por ejemplo, una UGEL puede tener dificultades para organizar información de sus instituciones educativas; una dirección regional de turismo puede necesitar mejorar la elaboración de reportes; una entidad de salud puede requerir apoyo para procesar información administrativa; y una oficina de promoción agraria puede buscar mejores formas de organizar datos sobre productores y actividades productivas.
Cada caso exige un análisis distinto.
Antes de seleccionar herramientas de inteligencia artificial, es recomendable desarrollar un Diagnóstico de Innovación y Digitalización Institucional que permita responder cinco preguntas:
- ¿Qué procesos consumen más tiempo y recursos?
- ¿Qué tareas son repetitivas y podrían optimizarse?
- ¿Qué información necesita cada área para trabajar mejor?
- ¿Qué herramientas, equipos y sistemas utiliza actualmente la institución?
- ¿Qué riesgos legales, operativos y de seguridad deben atenderse?
El diagnóstico debe incluir entrevistas con los responsables de las áreas, revisión de procedimientos, identificación de necesidades de información y evaluación de las competencias digitales del personal.
También es importante conocer las limitaciones de conectividad, equipamiento, presupuesto y soporte técnico.
📌 Resultado esperado: una lista priorizada de problemas y oportunidades de mejora, acompañada de propuestas de solución, recursos necesarios, riesgos e indicadores de seguimiento.
La IA debe evaluarse como una alternativa para resolver problemas identificados, no como una solución que deba incorporarse obligatoriamente a todos los procesos.
2. ¿Qué normativa peruana debe considerarse?
La implementación de inteligencia artificial en una entidad pública debe desarrollarse dentro del marco normativo aplicable. No es suficiente establecer buenas prácticas tecnológicas: también se deben identificar las obligaciones legales, las responsabilidades institucionales y las disposiciones específicas de cada sector.
Estas son algunas de las principales referencias que deben revisarse.
– Ley N.° 31814: promoción del uso de la inteligencia artificial
«Ley que promueve el uso de la inteligencia artificial en favor del desarrollo económico y social del país».
Es una referencia fundamental para comprender el marco nacional de promoción de estas tecnologías y su relación con el desarrollo y la transformación digital.
Consultar la Ley N.° 31814 y su marco normativo en la PCM.
– Decreto Supremo N.° 115-2025-PCM: Reglamento de la Ley N.° 31814
El Reglamento establece disposiciones para el desarrollo, la implementación y el uso de sistemas basados en inteligencia artificial.
Entre los aspectos relevantes para las entidades públicas se encuentran la gestión de riesgos, la protección de la privacidad, la seguridad digital, la supervisión humana y las obligaciones relacionadas con el uso de sistemas de IA.
Antes de poner en operación una solución, la institución debe determinar qué disposiciones le resultan aplicables según la finalidad, los datos procesados y los riesgos involucrados.
Consultar el Decreto Supremo N.° 115-2025-PCM.
– Resolución Ministerial N.° 152-2026-PCM: Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) 2026-2030
La ENIA 2026-2030 constituye una referencia estratégica para orientar el desarrollo y la gestión de la IA en el país. Para las entidades públicas, es relevante por su enfoque en el fortalecimiento de capacidades, la innovación, la gobernanza responsable y la colaboración entre los distintos actores del ecosistema.
Consultar la aprobación de la ENIA 2026-2030.
– Ley N.° 29733: Ley de Protección de Datos Personales
La protección de datos personales es un aspecto esencial cuando se utilizan herramientas de IA para procesar documentos, formularios, bases de datos o información de ciudadanos.
Las entidades deben revisar la finalidad del tratamiento, la legitimidad del uso de los datos, las medidas de seguridad y las condiciones bajo las cuales la información puede compartirse con proveedores tecnológicos.
También deben considerar el Reglamento de la Ley N.° 29733, aprobado por el Decreto Supremo N.° 016-2024-JUS, y las disposiciones que resulten aplicables.
Consultar información oficial sobre protección de datos personales.
– Decreto Legislativo N.° 1412: Ley de Gobierno Digital
Esta norma proporciona un marco relevante para la digitalización de procesos y servicios públicos, así como para la gestión de datos, la seguridad digital, la interoperabilidad y otros componentes del gobierno digital.
La adopción de IA debe analizarse en relación con la arquitectura tecnológica y los procedimientos digitales de la institución, evitando soluciones aisladas que generen duplicidad o problemas de integración.
Consultar información sobre transformación digital del Estado.
📌 Importante: esta relación es una base de referencia, no una lista exhaustiva. Cada entidad debe verificar el texto vigente de las normas, sus modificaciones y las disposiciones sectoriales que correspondan. En salud, educación, administración tributaria u otras actividades reguladas pueden existir obligaciones adicionales.
3. ¿Qué aplicaciones de IA pueden evaluarse en los ejecutores locales?
Las oportunidades dependen de las funciones de cada institución, la calidad de sus datos y la viabilidad técnica y normativa de cada caso.
| Sector o entidad | Aplicación potencial | Resultado que se puede evaluar |
|---|---|---|
| Educación: UGEL y direcciones educativas | Elaboración de borradores de informes, organización de documentos y preparación de materiales de capacitación. | Menor tiempo de preparación y mayor estandarización documental. |
| Salud | Organización de información administrativa, elaboración de reportes agregados y preparación de materiales informativos. | Mayor eficiencia en tareas administrativas, sin sustituir el criterio clínico. |
| Turismo | Análisis de información turística, elaboración de contenidos y clasificación de consultas frecuentes. | Mejor organización de información y comunicación con visitantes. |
| Comercio y producción | Organización de registros de actividades, análisis de encuestas y preparación de reportes de promoción empresarial. | Mejor seguimiento de actividades y apoyo al análisis comercial. |
| Agroindustria y desarrollo agrario | Clasificación de información productiva, elaboración de fichas y preparación de reportes de asistencia técnica. | Información más organizada para el seguimiento de productores y actividades. |
| Municipalidades | Preparación de documentos, análisis de solicitudes agregadas y elaboración de preguntas frecuentes a partir de información oficial. | Mejora de procesos administrativos y de orientación ciudadana. |
Estas aplicaciones son ejemplos que deben validarse en cada entidad. No implican que todas las instituciones necesiten desarrollar un sistema propio ni que cualquier herramienta de IA sea adecuada para procesar información pública.
Por ejemplo, para comenzar a mejorar la redacción de documentos no suele ser necesario desarrollar software. En cambio, si una institución pretende automatizar un flujo de trabajo integrado con sus sistemas existentes, probablemente necesitará un análisis técnico más profundo.
4. ¿Qué profesionales se necesitan para implementar IA?
Uno de los errores frecuentes es pensar que toda iniciativa de inteligencia artificial requiere contratar inmediatamente un equipo de programadores o especialistas en aprendizaje automático.
La composición del equipo depende del alcance del proyecto.
Para una primera fase de diagnóstico, capacitación y experimentación controlada, una institución puede trabajar con un equipo pequeño, siempre que tenga acceso a las competencias necesarias.
Equipo mínimo recomendado
1. Patrocinador institucional o directivo responsable
Es quien respalda la iniciativa, facilita la coordinación entre áreas y ayuda a asegurar que el proyecto responda a objetivos institucionales.
2. Responsable del proceso o especialista del área usuaria
Conoce el trabajo cotidiano, los procedimientos, los problemas operativos y los resultados que deben obtenerse. Su participación es indispensable para evitar soluciones que no respondan a las necesidades reales.
3. Consultor o especialista en innovación digital e IA aplicada
Puede conducir el diagnóstico, identificar oportunidades, diseñar pruebas piloto, orientar la selección de herramientas y proponer indicadores de resultados.
4. Profesional de tecnologías de la información
Evalúa compatibilidad técnica, conectividad, infraestructura, accesos, integraciones, seguridad y soporte.
5. Asesoría legal y responsable de protección de datos, cuando corresponda
Ayudan a determinar las obligaciones legales, las condiciones de tratamiento de información, los riesgos y las responsabilidades institucionales.
6. Responsable de seguridad digital y gestión de riesgos
Según el alcance del proyecto, debe participar en la evaluación de amenazas, controles de acceso, incidentes, vulnerabilidades y medidas de protección.
En una institución pequeña, algunos de estos roles pueden ser asumidos por profesionales existentes o mediante servicios especializados, siempre que se respeten las competencias, responsabilidades y requisitos institucionales.
No es necesario que todos los integrantes trabajen exclusivamente en el proyecto. Sí es necesario que las responsabilidades estén definidas y que las decisiones técnicas, legales y operativas cuenten con la participación de quienes corresponden.
¿Cuándo se necesita un desarrollador de software?
Un desarrollador puede ser necesario cuando la solución exige construir una aplicación propia, integrar sistemas, automatizar procesos complejos o implementar una arquitectura tecnológica específica.
Pero contratarlo antes de definir el problema, los requisitos, los datos y el proceso puede ocasionar gastos innecesarios.
La secuencia recomendable es:
Diagnóstico → diseño de la solución → evaluación de alternativas → prototipo o piloto → desarrollo e integración, si corresponde → evaluación y mejora.
En algunos casos, una herramienta ya existente puede resolver la necesidad con menor costo y complejidad que un desarrollo a medida.
5. ¿Qué equipos, infraestructura y recursos tecnológicos se requieren?
La infraestructura depende de las aplicaciones seleccionadas. No todas las iniciativas de IA necesitan servidores propios, equipos de alto rendimiento o una plataforma desarrollada exclusivamente para la entidad.
Para comenzar con tareas de productividad, análisis documental autorizado y elaboración de borradores, pueden ser suficientes recursos tecnológicos básicos correctamente configurados.
Recursos mínimos por evaluar
- Equipos de trabajo: computadoras funcionales, actualizadas y adecuadas para las aplicaciones utilizadas.
- Conectividad: acceso estable a internet cuando las herramientas operen en la nube.
- Cuentas y licencias: herramientas autorizadas, con condiciones de uso y tratamiento de información revisadas.
- Seguridad: controles de acceso, contraseñas seguras, autenticación multifactor cuando esté disponible, actualizaciones y copias de respaldo según corresponda.
- Gestión documental: archivos organizados, versiones controladas y procedimientos para validar la información.
- Capacitación: formación práctica en herramientas, instrucciones efectivas, verificación de resultados y uso responsable.
- Soporte técnico: mecanismos para resolver incidencias y atender problemas de acceso, configuración o seguridad.
Si se requiere una solución integrada con bases de datos institucionales, sistemas de trámite documentario o plataformas de atención al ciudadano, habrá que evaluar la arquitectura tecnológica, las interfaces de integración, los requisitos de disponibilidad y el costo total de operación.
No debe asumirse que una cuenta gratuita o personal de una herramienta comercial es adecuada para manejar información institucional. Antes de utilizarla, se deben revisar las condiciones del servicio, los permisos, el tratamiento de datos y las políticas aplicables.
6. ¿Cómo proteger la información institucional?
La seguridad de la información debe formar parte del diseño inicial del proyecto y no incorporarse solamente cuando aparece un problema.
Las entidades públicas pueden gestionar información personal, expedientes, documentos internos, datos de estudiantes, información de salud y registros de ciudadanos o productores.
Por ello, es recomendable establecer reglas claras antes de permitir el uso institucional de herramientas de IA.
Entre las principales medidas se encuentran:
✅ Clasificar la información según su naturaleza y nivel de acceso.
✅ Determinar qué datos pueden utilizarse y bajo qué condiciones.
✅ Evitar introducir información personal, sensible, reservada o confidencial en herramientas no autorizadas.
✅ Utilizar datos ficticios, anonimizados o agregados cuando sean suficientes para probar una aplicación.
✅ Revisar las condiciones de tratamiento y almacenamiento de los proveedores tecnológicos.
✅ Verificar los resultados generados y mantener supervisión humana.
✅ Establecer procedimientos para reportar incidentes, corregir errores y suspender el uso de una herramienta cuando sea necesario.
En aplicaciones que puedan afectar derechos, acceso a servicios o decisiones relevantes sobre personas, las medidas de evaluación y supervisión deben ser especialmente rigurosas.
La IA puede apoyar la preparación de información, pero no debe convertirse en una autoridad automática que reemplace las competencias, las garantías o las responsabilidades previstas en el ordenamiento jurídico.
7. ¿Cómo implementar IA paso a paso en una entidad pública?
Para los ejecutores locales, resulta conveniente comenzar con un proyecto acotado, medible y de riesgo controlado, antes de intentar transformar toda la institución.
Fase 1. Diagnóstico institucional
Objetivo: identificar problemas y oportunidades.
Actividades:
- Entrevistar a responsables de las áreas.
- Revisar procesos y procedimientos.
- Identificar tareas repetitivas.
- Evaluar capacidades digitales, conectividad y recursos.
- Identificar restricciones legales y riesgos.
Entregable: informe de diagnóstico y matriz de oportunidades de aplicación de IA.
Fase 2. Priorización de casos de uso
Objetivo: seleccionar las aplicaciones con mayor viabilidad.
Cada oportunidad debe evaluarse según su impacto potencial, costo, complejidad, disponibilidad de información, riesgos y capacidad institucional.
Para comenzar, conviene priorizar tareas de apoyo administrativo que permitan medir resultados sin exponer información de alto riesgo ni automatizar decisiones que afecten derechos.
Entregable: cartera priorizada de casos de uso y propuesta de piloto.
Fase 3. Preparación normativa y tecnológica
Objetivo: establecer las condiciones para trabajar de manera responsable.
Actividades:
- Revisar la normativa aplicable.
- Definir responsables y autorizaciones.
- Seleccionar herramientas.
- Establecer reglas de uso y seguridad.
- Preparar los datos y materiales de prueba.
- Capacitar al personal involucrado.
Entregable: plan de implementación del piloto con controles, responsables, recursos e indicadores.
Fase 4. Ejecución del piloto
Objetivo: comprobar si la solución genera resultados útiles.
La prueba debe desarrollarse en un entorno controlado, con tareas definidas y supervisión humana.
Por ejemplo, una oficina puede comparar el tiempo requerido para elaborar un borrador de informe con y sin asistencia de IA, manteniendo los mismos criterios de calidad y revisión.
Entregable: registro de resultados, incidencias, costos y oportunidades de mejora.
Fase 5. Evaluación y ampliación
Objetivo: decidir si conviene continuar, modificar o detener la iniciativa.
Antes de ampliar el uso, la institución debe revisar los resultados, los riesgos, los costos de operación, las capacidades disponibles y la sostenibilidad del proyecto.
Entregable: informe de evaluación y plan de mejora o escalamiento.
8. ¿Cómo medir los resultados de la implementación?
Una iniciativa de IA debe evaluarse por sus resultados, no por la cantidad de herramientas utilizadas ni por el número de trabajadores que asistieron a una capacitación.
Los indicadores deben definirse antes de comenzar el piloto.
| Dimensión | Indicador sugerido | Qué permite evaluar |
|---|---|---|
| Productividad | Tiempo promedio por tarea. | Si se reduce el tiempo requerido para completar una actividad. |
| Calidad | Porcentaje de documentos que requieren correcciones sustanciales. | Si la calidad del resultado mejora o se deteriora. |
| Eficiencia | Costo estimado por tarea completada. | Si la solución resulta económicamente conveniente. |
| Adopción | Porcentaje de usuarios capacitados que aplican correctamente el procedimiento. | Si el personal incorpora la herramienta de manera adecuada. |
| Seguridad | Incidentes y desviaciones registrados. | Si los controles son suficientes y se cumplen las reglas de uso. |
| Servicio | Tiempo de atención o cumplimiento de plazos, según el proceso. | Si la mejora interna se traduce en un mejor servicio. |
Los objetivos cuantitativos deben establecerse a partir de una línea base realista. No es recomendable prometer porcentajes de ahorro o mejoras sin haberlos medido.
También deben considerarse los costos de capacitación, licencias, soporte, supervisión, integración y mantenimiento. Una herramienta puede ahorrar tiempo en una tarea y, aun así, no resultar conveniente si sus costos o riesgos son demasiado elevados.
9. ¿Cuánto cuesta adoptar inteligencia artificial en una institución pública?
No existe un presupuesto único para implementar IA. El costo depende del problema, el tamaño de la entidad, la cantidad de usuarios, las herramientas seleccionadas y el nivel de integración requerido.
Para planificar el gasto, conviene distinguir cuatro componentes:
1. Diagnóstico y planificación: evaluación de procesos, necesidades, capacidades y riesgos; selección de oportunidades y elaboración del plan.
2. Capacitación: formación del personal y desarrollo de competencias para el uso práctico y responsable de las herramientas.
3. Implementación: configuración de herramientas, preparación de información, diseño del piloto y, cuando corresponda, integración o desarrollo de software.
4. Operación y mejora: licencias, soporte, mantenimiento, seguimiento de resultados y actualización de procedimientos.
La entidad debe evaluar las opciones disponibles y determinar qué recursos puede utilizar, qué servicios necesita contratar y qué costos recurrentes asumirá.
En el sector público, las contrataciones y adquisiciones deben realizarse conforme a las reglas aplicables, con sustento de la necesidad, disponibilidad presupuestal, especificaciones adecuadas y procedimientos correspondientes.
Una recomendación práctica es empezar por una aplicación de alcance limitado, siempre que el diagnóstico confirme su viabilidad, y utilizar los resultados para decidir si se justifica una inversión mayor.
10. Un ejemplo de implementación en una UGEL
Imaginemos que una UGEL identifica que su equipo dedica una cantidad considerable de tiempo a preparar borradores de informes periódicos y organizar información para reuniones de coordinación.
En lugar de contratar inmediatamente un desarrollo de software, la entidad podría iniciar una prueba controlada.
Paso 1. Diagnóstico: identificar las áreas participantes, el volumen de documentos, los tiempos actuales y los problemas de calidad.
Paso 2. Selección de la herramienta: evaluar una solución autorizada para apoyar la redacción, utilizando información de prueba o debidamente protegida.
Paso 3. Capacitación: enseñar al personal a formular instrucciones, comprobar los resultados y reconocer errores o referencias inventadas.
Paso 4. Piloto: comparar una muestra de tareas realizadas con y sin apoyo de IA, manteniendo revisión humana en ambos casos.
Paso 5. Evaluación: medir el tiempo, la calidad, los costos, las incidencias y la aceptación de los usuarios.
Paso 6. Decisión: continuar, ajustar o descartar la solución en función de los resultados y de las condiciones institucionales.
Este ejemplo no implica que la herramienta deba utilizarse con cualquier documento de la UGEL. La selección de datos, los accesos y las medidas de seguridad deben evaluarse previamente conforme a la normativa y a las políticas aplicables.
La misma metodología puede adaptarse a una dirección regional de turismo, una oficina de promoción empresarial, una entidad agraria o una municipalidad.
11. ¿Qué necesita una institución para comenzar?
Una entidad no necesita resolver todos sus desafíos digitales al mismo tiempo. Puede iniciar el proceso con un equipo responsable, una necesidad concreta y una evaluación ordenada de recursos y riesgos.
Antes de avanzar, conviene comprobar que cuenta con:
- Un directivo o responsable institucional que respalde la iniciativa.
- Un proceso claramente identificado y un área usuaria comprometida.
- Un diagnóstico de capacidades y oportunidades.
- Participación de las áreas de tecnología, asesoría legal y seguridad, según corresponda.
- Una herramienta apropiada y condiciones de uso verificadas.
- Personal capacitado y reglas claras de supervisión.
- Indicadores para medir los resultados.
- Un presupuesto que contemple implementación y operación.
- Un procedimiento para evaluar riesgos, incidencias y continuidad.
La transformación digital requiere coordinación institucional. La capacitación es importante, pero no reemplaza la mejora de procesos, la gestión del cambio ni la definición de responsabilidades.
Conclusión: adoptar IA es mejorar la gestión, no simplemente incorporar tecnología
La inteligencia artificial puede contribuir a que las instituciones públicas trabajen con mayor eficiencia, organicen mejor la información y fortalezcan los servicios que ofrecen a la ciudadanía.
Sin embargo, su adopción debe responder a las necesidades de cada entidad, considerar sus capacidades reales y respetar el marco normativo peruano.
Para los ejecutores locales de salud, educación, turismo, comercio, producción y agroindustria, una ruta viable consiste en diagnosticar, priorizar, capacitar, probar, medir y mejorar.
El objetivo no debe ser utilizar IA por tendencia, sino identificar dónde puede aportar valor público, bajo qué condiciones y con qué resultados verificables.
La innovación digital comienza cuando una institución comprende sus problemas y desarrolla la capacidad de resolverlos de manera estratégica, responsable y sostenible.
👨💼 Sobre el autor
Iván Bejarano Olivares es licenciado en Administración, magíster en Innovación Digital y magíster en Marketing Digital y Comercio Electrónico. Es consultor en Innovación Digital y fundador y director de RetabloWeb, agencia de Marketing Digital.
Su trabajo se orienta a la capacitación, consultoría y acompañamiento en adopción tecnológica, inteligencia artificial aplicada, marketing digital y mejora de procesos, con un enfoque que parte de las necesidades reales de las organizaciones.
🔗 Conoce más sobre su trabajo:
El primer paso es comprender la institución, sus procesos y sus necesidades. A partir de allí, se puede diseñar una solución viable.
Nota de orientación general. Las disposiciones aplicables deben verificarse según la fecha, el sector, la finalidad del sistema y las características de cada entidad. El artículo no sustituye una evaluación legal, técnica ni de seguridad específica.
