Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) aplicada al sector público y privado

El gobierno peruano presentó oficialmente la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) 2026-2030, aprobada mediante la Resolución Ministerial N° 152-2026-PCM, con el objetivo de fortalecer la gestión segura, inclusiva y ética de la IA en el país. Se trata de una hoja de ruta que marca un hito en el desarrollo y uso de la inteligencia artificial al servicio del ciudadano.

A continuación, un repaso de sus puntos más relevantes.

1. El diagnóstico del Centro de Cooperación en Gobierno Digital Perú-Corea (DGCC)

El dato que mejor resume el punto de partida de la ENIA es este: el 59% de las entidades públicas tiene planes de introducir IA, pero solo el 9% opera servicios reales. Es decir, hay voluntad política, pero una capacidad de ejecución mínima.

 

El diagnóstico del DGCC identificó tres bloqueos estructurales, cada uno con un peso equivalente del 25% sobre la baja adopción:

 

- Falta de infraestructura tecnológica: la Plataforma Nacional de Gobierno Digital corre sobre arquitectura de nube estándar (CPU), sin los clústeres de GPU ni las redes de baja latencia necesarias para entrenar modelos.

- Escasez de talento especializado: Perú obtiene un puntaje aceptable en el pilar "Gobierno" del Government AI Readiness Index (70.15/100), pero se desploma en el pilar "Tecnología" (32.29/100), casi 40 puntos de diferencia.

- Falta de presupuesto: la inversión institucional en nuevas tecnologías apenas alcanza 0.4 sobre 100 en los indicadores revisados.

 

Pero el hallazgo más interesante es: el 69% de los funcionarios públicos reporta riesgos "no técnicos" como su principal freno para adoptar IA. Desglosado: 29% teme la responsabilidad legal derivada de decisiones automatizadas, 22% las vulnerabilidades de ciberseguridad y 18% el temor a decisiones erróneas. En otras palabras, la incertidumbre jurídica frena más que la falta de servidores o de talento. Ante la ausencia de reglas claras, muchas entidades simplemente optan por la inacción administrativa.

 

 

2. Cuatro ejes estratégicos con metas al 2030

 

La ENIA se organiza en cuatro ejes, cada uno con líneas de acción, entidades responsables e indicadores medibles año a año hasta 2030.

 

Eje 1: Desarrollo de talento y capacidades en IA

Busca preparar a docentes, servidores públicos y ciudadanos para usar la IA con criterio técnico y ético. Metas destacadas: 

- 8,000 servidores públicos capacitados en IA para 2030 (a través de SERVIR/ENAP y el Programa de IA de la SGTD).

- 87,000 docentes ya capacitados en 2025 por el MINEDU, con metas incrementales de cobertura por región.

- 40 entidades públicas con asistencia técnica para desarrollar pruebas de concepto o soluciones de IA.

 

Eje 2: Innovación y emprendimiento basado en IA

Apunta a un ecosistema de innovación centrado en modelos abiertos y soluciones aplicadas a problemas locales. Metas destacadas:

- 43 proyectos de innovación tecnológica basados en IA cofinanciados por PROINNÓVATE al 2030.

- 8,500 MYPE evaluadas mediante el Modelo de Madurez Digital actualizado con variables de IA.

- Implementación completa de la Plataforma Nacional de IA y su Catálogo de datos, modelos y algoritmos en código abierto.

- Puesta en marcha del CNIDIA (Centro Nacional de Innovación Digital e IA) y de sandboxes regulatorios para probar soluciones en entornos controlados (meta: 40 proyectos de sandbox presentados al 2030).

 

Eje 3: Marco ético y regulatorio de la IA

Responde directamente al hallazgo del 69% de funcionarios preocupados por riesgos no técnicos. Sus pilares:

- Adopción obligatoria de la NTP-ISO/IEC 42001:2025 (Sistema de Gestión de IA) para entidades públicas que desarrollen o usen IA, con meta de 80 entidades implementadas al 2030.

- Elaboración de cuatro normas técnicas complementarias: ISO/IEC 38507 (gobernanza), 23894 (gestión de riesgos), 42005 (evaluación de impacto) y 42006 (auditoría y certificación).

Evaluaciones de impacto obligatorias para sistemas de IA de "alto riesgo" (salud, justicia, entre otros).

- Lineamientos de transparencia y explicabilidad algorítmica.

 

Eje 4: Participación ciudadana y colaboración en IA

Busca que la gobernanza de la IA no sea unilateral. Metas destacadas:

- 80,000 ciudadanos alcanzados por iniciativas de sensibilización y alfabetización digital en IA al 2030.

- Institucionalización de un canal de participación continua a través de la plataforma "Participa Perú".

- Adhesión del Perú a estándares internacionales de alto nivel, como el Convenio Marco sobre IA, Derechos Humanos, Democracia y Estado de Derecho del Consejo de Europa.

 

 

3. Proyectos destacados de inteligencia artificial

 

Uno de los aportes más útiles del documento es que no se queda en la teoría: documenta cinco soluciones de IA que ya operan en entidades públicas peruanas, con desafíos y lecciones aprendidas reales.

 

- EleccIA (Jurado Nacional de Elecciones): usa IA generativa y análisis de imágenes para automatizar la generación de proyectos de pronunciamientos electorales. Actividades que tomaban horas ahora toman minutos, siempre bajo supervisión humana.

- JULIO (SUNARP): sistema de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y LLM que convierte décadas de jurisprudencia y resoluciones registrales en conocimiento consultable. Capacitó a más de 1,000 registradores en 14 zonas registrales, con un enfoque clave: la adopción voluntaria funcionó mejor que la imposición vertical.

- ANALIA (OSITRAN): automatiza la extracción y estructuración de datos desde documentos manuscritos y digitales para la supervisión de infraestructura vial, reduciendo tareas manuales.

- ANDREA (Autoridad Nacional del Agua): plataforma que aplica machine learning (Random Forest, clustering) al análisis de datos hidrometeorológicos, sin reemplazar el criterio técnico del especialista.

- Plataforma de Asistentes de Supervisión (SBS): analiza evidencias documentarias no estructuradas para optimizar la supervisión de riesgos en el sector financiero, seguros y AFP.

 

El patrón común entre los cinco casos: la IA se usa como herramienta de apoyo bajo supervisión humana significativa, y el mayor desafío no fue tecnológico sino de adopción cultural y calidad de los datos de entrada.

 

 

4. Hoja de ruta e implementación

 

La ENIA plantea un modelo de implementación escalable, priorizando asistencia técnica hacia gobiernos regionales y locales para evitar que la estrategia quede concentrada solo en Lima. Algunos elementos clave de su ejecución:

 

- Financiamiento: sin una partida presupuestal nueva y garantizada. Se apoya en tres fuentes: presupuesto nacional (vía PEI, POI y Programas Multianuales de Inversión de cada entidad), cooperación internacional (como el propio DGCC Perú-Corea) e inversión privada.

- Seguimiento: la SGTD reporta trimestralmente (interno) y anualmente (oficial), con cada OIA reportando avances a su Comité de Gobierno y Transformación Digital.

- Tablero Público de Indicadores: un dashboard de actualización continua para que cualquier ciudadano pueda monitorear el avance de los planes de acción de IA por entidad.

- Revisión estratégica: cada dos años, con validación independiente de organismos internacionales o académicos, incorporando ajustes según recomendaciones de la OCDE y APEC.

 

5. Conclusiones

 

Lo que distingue a esta ENIA de su antecesora fallida (el proyecto 2021-2025, que nunca llegó a aprobarse) es que ahora sí cuenta con un marco legal previo consolidado, la Ley de Inteligencia Artificial (Ley N° 31814) y su reglamento,  y con metas cuantificadas, no solo declaraciones de intención.

 

Para el sector privado, aunque la norma es de aplicación obligatoria solo para el Estado, el documento deja clara la invitación: la estrategia puede tomarse como referencia para el desarrollo de proyectos, productos o servicios basados en IA. Los estándares que promueve especialmente la ISO/IEC 42001 sobre sistemas de gestión de IA, probablemente se conviertan, con el tiempo, en un diferencial competitivo también fuera del Estado, sobre todo para empresas que buscan vender soluciones tecnológicas a entidades públicas.

 

El reto pendiente, según reconocen los propios analistas, sigue siendo el mismo de siempre en la gestión pública peruana: pasar de la estrategia en papel a la ejecución sostenida, sin depender exclusivamente de cooperación internacional para financiarla.

 

Fuente: Resolución Ministerial N.° 152-2026-PCM

 

https://www.gob.pe/institucion/pcm/normas-legales/8081563-152-2026-pcm