Minería, logística y agroindustria concentran las mayores barreras para adoptar inteligencia artificial en Perú

La inteligencia artificial avanza con mayor velocidad en sectores como banca, seguros, retail, educación y entretenimiento, mientras que minería, logística, construcción y agroindustria enfrentan mayores obstáculos para incorporarla a gran escala en Perú.

La complejidad de sus operaciones, el peso de los procesos manuales y la desconexión entre sistemas internos limitan la aplicación de estas herramientas, según explicó José Antonio Murillo, cofundador y co CEO de Primero.

El ejecutivo señaló que las actividades productivas cuentan con un volumen relevante de documentación, registros y datos operativos. En minería, logística y agroindustria, esa información incluye movimientos de inventario, cadenas de abastecimiento, operaciones en campo, producción, facturación y controles financieros.

El desafío consiste en transformar esos datos en información útil para automatizar tareas y respaldar decisiones. Murillo sostuvo que la adopción de IA no depende exclusivamente del sector, sino de la disposición de las empresas para revisar sus procesos e integrar la información que ya generan.

Primero, que trabaja con compañías de servicios financieros, seguros, bienes de consumo, manufactura y retail, considera que las industrias con operaciones complejas presentan oportunidades para aplicar sistemas de inteligencia operativa.

La inversión en IA aumentó, pero persiste una brecha de preparación

El interés empresarial por estas tecnologías creció durante los últimos años. Según el EY Chief Data Officer Study 2026, citado por la compañía, el 85% de las organizaciones consultadas en Perú aumentó su presupuesto para inteligencia artificial.

Las estimaciones de Sonda Perú recogidas por Primero indican que el mercado local de IA pasó de USD 412 millones en 2024 a casi USD 497 millones en 2025. La proyección apunta a un crecimiento cercano al 20% anual hasta 2027.

El aumento de la inversión convive con una brecha en las capacidades internas de las compañías. Apenas 3% de las empresas peruanas se considera plenamente preparada para adoptar inteligencia artificial generativa, de acuerdo con los datos mencionados por Murillo.

La diferencia entre presupuesto y preparación abarca la infraestructura tecnológica, la calidad de la información disponible y la formación de los equipos que utilizarán estas herramientas.

Perú ocupa el quinto lugar de América Latina en preparación para IA, por delante de Colombia, Ecuador y México, según cifras de la Cámara de Comercio de Lima (CCL). Aun así, señaló que los avances se concentran en actividades de servicios, donde los procesos suelen estar más digitalizados.

Los sistemas aislados dificultan la automatización de procesos

Uno de los principales obstáculos para llevar IA a áreas operativas es la fragmentación tecnológica. Las organizaciones administran en promedio 957 aplicaciones distintas, pero solo el 27% está conectado entre sí, según el Connectivity Benchmark Report 2026 de MuleSoft citado por Primero.

En la práctica, esa desconexión separa información que suele estar distribuida entre sistemas de planificación de recursos empresariales, gestión de almacenes, plataformas de ventas, herramientas financieras y programas contables. Cada área puede tener datos relevantes, aunque sin una integración que permita analizarlos de forma conjunta.

Murillo señaló que muchas empresas buscan evitar proyectos tecnológicos extensos y desarrollos a medida que pueden requerir meses de implementación. La propuesta de Primero parte de conectar los sistemas y las bases de datos ya existentes para incorporar las reglas y la lógica de cada negocio a una misma capa de información.

La compañía informó que, en una empresa de bienes de consumo, esta integración permitió identificar más de USD 10 millones en deducciones de retail incorrectas que antes quedaban dispersas entre distintas plataformas. En un cliente del sector productivo, la tecnología automatizó el 85% de un proceso que requería revisión manual concepto por concepto, mientras que el 15% restante continuó bajo revisión humana.