El 83% de las pymes peruanas dice estar lista para la IA — la mayoría todavía no la usa

83% de los dueños de pymes en el Perú dice estar listo para implementar inteligencia artificial. Pero cuando se revisa quién la está usando de verdad, el número cae a menos de 3 de cada 10.

El dato proviene del informe "Future of SMB", elaborado por ASUS y difundido por Infobae, que encuestó a propietarios de pequeñas y medianas empresas en el país. La cifra del 83% suena alentadora, pero el mismo estudio identifica el obstáculo real: 43% de los encuestados señala la gestión y actualización de su infraestructura tecnológica como uno de sus principales desafíos de TI. En otras palabras, muchas pymes quieren adoptar IA, pero su infraestructura de base — servidores, redes, sistemas — no está lista para sostenerla.

Perú, en la categoría de los "Adoptantes"

Un informe distinto, también citado por Infobae, ubica al país dentro del grupo de naciones denominadas "Adoptantes" según el Índice ILIA: no lideran el desarrollo tecnológico, pero muestran una integración acelerada de soluciones de IA en sectores productivos clave, con una mejora de 6.2 puntos respecto al ciclo anterior. Según María Eugenia Basauri, country manager de SONDA Perú, el país atraviesa el paso "de la prueba piloto a la integración estratégica" — la etapa donde las herramientas dejan de ser un experimento aislado y empiezan a formar parte de los procesos reales del negocio.

Por qué la brecha entre "listo" y "usando" importa

El reto para 2026 ya no es convencer a las empresas de que prueben herramientas de IA — la mayoría ya quiere hacerlo. El reto real es escalar esas pruebas de forma sostenible: eso exige capacidades propias, personal capacitado, e infraestructura con suficiente capacidad de procesamiento. Sin esa base, la IA se queda en una demo bonita que nunca llega a producción.

Un punto de partida realista

Antes de invertir en una herramienta de IA específica, tiene sentido hacer una evaluación honesta de tres cosas: qué proceso concreto se quiere mejorar (no "IA en general", sino un problema específico), si los sistemas actuales pueden integrarse con la nueva herramienta, y si el equipo tiene el conocimiento mínimo para operarla sin depender de un tercero para cada ajuste.