Por: Ivan Bejarano Olivares
Consultor en Innovación y Transformación Digital
La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una simple expectativa tecnológica para convertirse en un motor directo de la economía y la gestión pública en el Perú. Sin embargo, para que esta tecnología genere valor sostenible y confianza ciudadana, requiere reglas claras y un marco de gobernanza sólido. En los últimos años, el Perú ha construido una arquitectura normativa pionera que abarca desde leyes fundacionales hasta reglamentos técnicos, una estrategia nacional al 2030 y proyectos emblemáticos en operación.
A continuación, presento un análisis detallado del marco regulatorio peruano, sus exigencias de gestión de riesgos, la nueva institucionalidad y los ejemplos reales de IA que ya operan en el Estado.
1. El Marco Ley Fundacional: Ley N° 31814
El pilar legislativo inicial es la Ley N° 31814 (Ley que promueve el uso de la inteligencia artificial en favor del desarrollo económico y social del país). Esta norma declara de interés nacional el fomento y uso de la IA para mejorar los servicios públicos en salud, educación, justicia, seguridad ciudadana, economía y defensa nacional.
Entre sus pilares principales destacan:
- Enfoque centrado en la persona: Garantiza que el desarrollo de la IA priorice el bienestar social y el respeto de los derechos humanos en un entorno seguro, ético, transparente y responsable.
- Autoridad Nacional: Designa a la Presidencia del Consejo de Ministros (PCM), a través de la Secretaría de Gobierno y Transformación Digital (SGTD), como la autoridad técnico-normativa nacional para dirigir, evaluar y supervisar el uso y desarrollo de la IA.
- Principios rectores: Establece estándares de seguridad basados en riesgos, desarrollo ético para una IA responsable, privacidad de datos personales, pluralidad de participantes y sociedad digital.
2. El Reglamento (Decreto Supremo N° 115-2025-PCM) y la Gestión de Riesgos
Para hacer operativa la Ley N° 31814, el Ejecutivo aprobó su Reglamento mediante el Decreto Supremo N° 115-2025-PCM. Este reglamento es de aplicación obligatoria para las entidades públicas y sirve como marco para las organizaciones del sector privado y la sociedad civil. Se exceptúan únicamente los usos estrictamente personales y los destinados a la defensa nacional.
–Image of: –Clasificación de Riesgos Algorítmicos en Perú
El aspecto más determinante del Reglamento es la clasificación del riesgo algorítmico, que condiciona el nivel de exigencia normativa:
A. Sistemas de Uso Indebido (Prohibidos Categóricamente)
Se prohíbe de manera absoluta el desarrollo o despliegue de sistemas de IA destinados a:
- Manipulación subliminal o engañosa: Influir en decisiones de las personas aprovechando vulnerabilidades cognitivas, emocionales o socioeconómicas.
- Capacidad letal autónoma: Toma de decisiones sin supervisión humana que genere daño físico o afecte la vida en el ámbito civil.
- Vigilancia masiva no autorizada: Vigilancia masiva sin base legal que impacte desproporcionadamente derechos fundamentales.
- Inferencia biométrica de datos sensibles: Deducir u inferir origen étnico, opiniones políticas, convicciones religiosas u orientación sexual mediante datos biométricos.
- Identificación biométrica en tiempo real en espacios públicos: Salvo para verificación de identidad digital o investigaciones de delitos graves (como homicidio, secuestro, extorsión, trata de personas o crimen organizado).
- Predicción de delitos individualizada: Predecir que una persona cometerá un delito basándose únicamente en perfilamiento o rasgos de personalidad.
B. Sistemas de Riesgo Alto
Comprende sistemas cuyos resultados pueden impactar significativamente la salud, la vida o derechos fundamentales:
- Gestión de activos críticos nacionales (energía, agua, telecomunicaciones, banca, salud).
- Procesos de evaluación o acceso educativo de niños, niñas y adolescentes.
- Selección, contratación, evaluación o cese de personal laboral.
- Asignación, evaluación y cese de programas sociales.
- Determinación de evaluación crediticia de personas (excepto detección de fraude).
- Orientación diagnóstica, tamizaje o manejo de la salud de las personas.
- Inferencia de emociones en entornos laborales o educativos.
Exigencias obligatorias para Alto Riesgo: Los desarrolladores e implementadores deben garantizar la transparencia algorítmica (información previa y etiquetado visible), asegurar la explicabilidad de las decisiones automatizadas, elaborar una Evaluación de Impacto previa y contar con supervisión humana efectiva ejercida por personal capacitado con facultad de corregir, detener o invalidar el sistema.
C. Riesgo Aceptable
Sistemas no incluidos en los supuestos anteriores que solo deben cumplir con la normativa general de privacidad, ciberseguridad y ética.
3. Gobernanza e Institucionalidad Interna en las Organizaciones
El Reglamento reorganiza la estructura interna de las entidades públicas y establece pautas para el sector privado:
- Comités de Gobierno y Transformación Digital (CGTD): Responsables de liderar y supervisar los proyectos estratégicos de IA en las entidades.
- Oficial de Inteligencia Artificial (OIA): Rol encargado de identificar, diseñar, planificar y supervisar la ejecución de los casos de uso de IA y formular el Plan de Acción de IA de la entidad.
- Oficiales complementarios: Articulación directa con el Oficial de Gobierno de Datos (calidad de datos y sesgos), el Oficial de Seguridad y Confianza Digital (ciberseguridad) y el Oficial de Datos Personales.
- Estándar Técnico Obligatorio: Las entidades públicas deben adoptar de forma obligatoria la NTP-ISO/IEC 42001:2025 (Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial).
4. La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA 2026-2030)
Como instrumento articulador que operacionaliza la Política Nacional de Transformación Digital (PNTD), la ENIA 2026-2030 orienta el desarrollo del ecosistema nacional mediante 4 ejes estratégicos:
- Desarrollo de talento y capacidades: Capacitación masiva de docentes en educación básica y superior por parte del Minedu, así como programas de formación en gestión pública a cargo de SERVIR/ENAP y la SGTD.
- Innovación y emprendimiento: Financiamiento de proyectos de I+D+i mediante ProInnóvate (Produce) y ProCiencia (Concytec), fomento de modelos de código abierto y creación de la Plataforma Nacional de IA.
- Marco ético y regulatorio: Adopción de normas técnicas de gestión de riesgos (NTP-ISO/IEC 23894), evaluación de impacto (NTP-ISO/IEC 42005) y gobernanza (NTP-ISO/IEC 38507).
- Participación ciudadana y colaboración internacional: Adhesión a estándares internacionales (OCDE, UNESCO, APEC) y consulta continua mediante Participa Perú.
Para respaldar la experimentación, la estrategia contempla el Centro Nacional de Innovación Digital e Inteligencia Artificial (CNIDIA) y entornos de prueba controlados (Sandboxes regulatorios y tecnológicos).
5. Ejemplos Reales: La IA operando en el Estado Peruano
Lejos de ser solo un marco teórico, diversas entidades públicas del Perú ya aplican herramientas avanzadas de IA para optimizar la gestión y atender necesidades de la ciudadanía:
–Image of: –Casos de uso de Inteligencia Artificial en el Estado Peruano
📌 A. EleccIA – Jurado Nacional de Elecciones (JNE)
- ¿Qué hace?: Utiliza modelos de IA generativa y visión computacional para automatizar la revisión de requisitos y apoyar en la redacción de proyectos de pronunciamientos en expedientes electorales.
- Impacto: Reduce actividades que tomaban horas a cuestión de minutos, agilizando la justicia electoral bajo estricta supervisión humana.
📌 B. JULIO – Superintendencia Nacional de los Registros Públicos (SUNARP)
- ¿Qué hace?: Aplica Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) para estructurar décadas de jurisprudencia registral, resoluciones del Tribunal Registral y precedentes obligatorios.
- Impacto: Facilita la consulta jurídica especializada y capacita a más de 1,000 servidores registrales mediante bibliotecas de prompts y plantillas.
📌 C. ANALIA – Organismo Supervisor de la Inversión en Infraestructura de Transporte (OSITRAN)
- ¿Qué hace?: Sistema basado en IA y OCR para la extracción y estructuración automática de datos desde documentos digitales y manuscritos presentados en la supervisión del mantenimiento vial.
- Impacto: Elimina tareas repetitivas de digitación manual, aplicando criterios técnicos automáticos para la toma de decisiones regulatorias.
📌 D. Plataforma SupTech – Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS)
- ¿Qué hace?: Integración de herramientas de nube y analítica avanzada para evaluar información no estructurada e inspecciones documentarias en empresas del sistema financiero.
- Impacto: Optimiza los tiempos de revisión en supervisión extra-situ, licenciamiento y evaluación de riesgos.
📌 E. ANDREA – Autoridad Nacional del Agua (ANA)
- ¿Qué hace?: Plataforma interactiva que incorpora algoritmos de Machine Learning (Random Forest y Clustering) para el procesamiento y evaluación de datos hidrometeorológicos.
- Impacto: Apoya la planificación estratégica de los recursos hídricos y el monitoreo de cuencas a nivel nacional.
6. Cronograma de Adecuación Gradual
La regulación establece plazos diferenciados para la implementación de las exigencias:
- Sector Público:
- Poder Ejecutivo, Legislativo, Judicial y Autónomos: 1 año.
- EsSalud, Gobiernos Regionales y Universidades Públicas: 2 años.
- Municipios (Tipos A, B y C): 3 años.
- Sector Privado (por rubro):
- Salud, Educación, Justicia, Seguridad y Finanzas: 1 año.
- Transporte, Comercio y Trabajo: 2 años.
- Producción, Agricultura, Energía y Minería: 3 años.
- Micro y Pequeñas Empresas (MYPES): 2 a 3 años según nivel de ventas.
Conclusión: Hacia una innovación responsable
El marco regulatorio peruano coloca al país a la vanguardia de la gobernanza digital en América Latina. Para los consultores, directivos y líderes del sector público y privado, el desafío central no consiste únicamente en evitar sanciones, sino en entender la gobernanza de datos y la evaluación de riesgos como habilitadores estratégicos de la innovación.
Adoptar la NTP-ISO/IEC 42001, designar al Oficial de IA e integrar la evaluación ético-algorítmica desde la fase de diseño permitirá a las organizaciones liderar una transformación digital verdaderamente inteligente, segura y centrada en las personas.
