Según Harvard Business Review, una nueva investigación revela que, a pesar de los avances tecnológicos, las aplicaciones más frecuentes de inteligencia artificial en 2026 no se centran en grandes innovaciones tecnológicas, sino en tareas cotidianas y operativas. El estudio, desarrollado por el equipo editorial de HBR, identifica que el 42% de las empresas que implementan IA lo hacen para automatizar tareas repetitivas como la gestión de correos, el seguimiento de inventarios o la recepción de pedidos. Un 31% utiliza la tecnología para análisis de datos, principalmente para predecir demandas o detectar patrones en el comportamiento de clientes. El 19% emplea sistemas de inteligencia artificial para optimizar procesos internos, como la asignación de tareas o el control de costos. De manera sorprendente, solo el 8% de las organizaciones aplica IA en funciones estratégicas, como la toma de decisiones de largo plazo o la creación de nuevos modelos de negocio.
Este panorama evidencia una brecha entre el potencial teórico de la IA y su uso práctico en entornos empresariales. Mientras que los sistemas de aprendizaje automático se promocionan como herramientas de transformación, su implementación se limita a tareas de bajo impacto, que no requieren un alto grado de análisis o creatividad. Los casos más destacados, como los “thinkslops” —sistemas que simulan razonamientos humanos para responder preguntas—, se usan principalmente en soportes de atención al cliente o en formación interna. La investigación también señala que, en más del 60% de las empresas encuestadas, el uso de IA no está integrado en la cultura organizacional, lo que limita su efectividad a corto plazo y reduce su capacidad para generar innovación sostenida.
Para los inversionistas y profesionales del sector peruano, este dato es especialmente relevante. El mercado peruano, aunque en crecimiento, aún enfrenta desafíos en la adopción de tecnologías avanzadas. Muchas empresas de servicios, retail o manufactura operan con procesos tradicionales, donde la automatización de tareas básicas puede representar una mejora significativa en eficiencia. Por ejemplo, una tienda de ropa que use IA para predecir las ventas de temporada podría reducir costos en alrededor del 15% al evitar excesos de inventario. Además, la falta de integración de la IA en la toma de decisiones estratégicas podría impedir que empresas peruanas aprovechen oportunidades de mercado emergentes, como la digitalización de servicios financieros o el crecimiento del e-commerce.
La clave no está en tener la tecnología más avanzada, sino en usarla de manera inteligente, alineada con los objetivos reales de la organización. En un contexto donde el acceso a datos es creciente y los costos de operación son sensibles, la IA puede convertirse en un aliado clave, no como un lujo, sino como una herramienta operativa. Sin embargo, para que esta herramienta sea efectiva, debe acompañarse de una cultura organizacional que valore el aprendizaje continuo y la innovación basada en evidencia. En el Perú, donde las empresas pequeñas y medianas representan más del 90% del sector, este enfoque puede marcar la diferencia entre mantenerse competitivo o perder terreno en un entorno de transformación digital.