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Perú necesita llevar los proyectos de IA a producción

De acuerdo a los especialistas de Red Hat, las empresas peruanas tienen variedad de iniciativas experimentales, pero les falta escalar atendiendo a las necesidades específicas de las empresas, con una estrategia clara y un adecuado gobierno de datos.

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Perú necesita llevar los proyectos de IA a producción

De acuerdo a los especialistas de Red Hat, las empresas peruanas tienen variedad de iniciativas experimentales, pero les falta escalar atendiendo a las necesidades específicas de las empresas, con una estrategia clara y un adecuado gobierno de datos.

La novelería y el «vamos a probar a ver que tal nos va con eso de la IA» ya es cosa del pasado. En 2026 los analistas internacionales han coincidido en remarcar que estamos en una era en la cual la inteligencia artificial (IA) es parte de los procesos críticos de los negocios y los «agentes inteligentes» estarán integrados al 40% del software empresarial a fines de año. No es tiempo de experimentar, sino de aplicar.

José Luis Bugarín, Solution Architect de Red Hat, comentó que en el mercado peruano ya existen variedad de iniciativas de inteligencia artificial, especialmente en el sector de servicios financieros. Se observan pilotos, pero son iniciativas que se han desarrollado de manera empírica, sin una metodología clara que permita llevarlas a producción de forma estructurada.

A nivel regional, comentó, hay países como México, Brasil y Argentina que lideran la adopción de inteligencia artificial en América Latina. El impacto se siente en sectores como atención al cliente, marketing y banca. Sin embargo, para que su adopción sea sostenible, es necesario contar con metodología, gobierno de datos y una estrategia clara de implementación. En el caso puntual del Perú, aún se enfrenta desafíos asociados a la digitalización y falta escalar las iniciativas puntuales a los procesos centrales de las empresas.

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«Uno de los principales desafíos es la creencia de que modelos públicos como ChatGPT o Gemini pueden resolver problemas empresariales por sí solos. Estos modelos no cuentan con la información específica de cada organización. Para generar valor real, es necesario utilizar datos propios, correctos y estructurados», advirtió.

A su entender, las empresas deben, primero, definir claramente el problema por resolver. Luego verificar si existen los datos necesarios para abordarlo. Sin datos disponibles, certeros y organizados, no es posible desarrollar un modelo eficiente.

Gilson Magalhães, vicepresidente de Red Hat para Latinoamérica, ha advertido que sin datos de calidad y bien gestionados, no se tendrá un resultado inteligente. Si se entrenan modelos IA con datos sesgados o incompletos, la IA dará respuestas erróneas a gran escala. Lo recomendado es una selección rigurosa de datos para trabajarlos con transparencia y pensamiento crítico.

«El desafío no es iniciar pilotos. El desafío es llevar la inteligencia artificial a producción con eficiencia y control».

José Luis Bugarín, Solution Architect de Red Hat

Una vez completado ese paso, José Luis Bugarín señaló que se debe plantear una hipótesis o piloto para evaluar el desempeño del modelo. «En términos de eficiencia o precisión, un umbral inferior al 90% o 95% no suele ser aceptable en entornos empresariales, debido al riesgo de errores o resultados inexactos», señaló.

Incluso cuando un modelo alcanza niveles adecuados de precisión, acotó, muchas organizaciones enfrentan dificultades para integrarlo en aplicaciones móviles, web o sistemas existentes. Y si no se tiene una integración en procesos reales, el modelo no genera el impacto productivo esperado. «El desafío no es iniciar pilotos. El desafío es llevar la inteligencia artificial a producción con eficiencia y control», comentó.

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Preguntas frecuentes sobre B2M

¿Aún tienes dudas? te compartimos las dudas más comunes sobre nuestro producto.

¿Cuáles son los principales tipos de RFx que se utilizan en las compras y el abastecimiento estratégico?

Existen cinco tipos principales de RFx, cada uno con un propósito distinto en el proceso de abastecimiento estratégico. La RFI (Solicitud de Información) recopila información general sobre las capacidades de los proveedores, las opciones de mercado y las posibles soluciones, sin esperar propuestas detalladas ni precios, lo que resulta útil para la investigación de mercado y la precalificación. La RFQ (Solicitud de Cotización) se utiliza cuando las especificaciones están bien definidas y el objetivo principal es obtener precios y plazos de entrega competitivos. La RFP (Solicitud de Propuesta) combina la recopilación de información con precios detallados (esencialmente una RFI más una RFQ) y se utiliza cuando se necesita que los proveedores propongan soluciones a un problema definido. La RFT (Solicitud de Licitación) es funcionalmente idéntica a una RFP, pero es el término preferido en la contratación pública, donde las propuestas se comparten abiertamente en portales gubernamentales. La RFS (Solicitud de Solución) invita a los proveedores a proponer enfoques creativos para desafíos amplios o complejos sin especificar la solución con precisión, fomentando así la innovación.

¿Cómo elegir el tipo de RFx adecuado para su proyecto de abastecimiento?

Elegir el tipo de RFx adecuado depende de dos factores clave: la madurez de su organización de compras y los objetivos específicos de su proyecto de abastecimiento. Si está explorando un nuevo mercado o categoría donde los requisitos no están claros, puede comenzar con una RFI para comprender las soluciones disponibles y precalificar a los proveedores antes de comprometerse con un proceso más detallado. Puede usar una RFQ cuando tenga especificaciones claras y necesite precios competitivos, común para compras de productos básicos y servicios bien definidos. Elija una RFP cuando necesite que los proveedores propongan soluciones integrales que incluyan enfoque, metodología, precios y planes de implementación. Seleccione una RFS cuando enfrente desafíos complejos donde las soluciones innovadoras de los proveedores pueden revelar enfoques que no haya considerado. Las organizaciones con funciones de compras menos maduras generalmente comienzan con RFQ y se expanden a RFI y RFP a medida que desarrollan marcos de gestión de categorías más sofisticados. El Centro de Información sobre Abastecimiento Estratégico de Art of Procurement ( artofprocurement.com/insight-hubs ) ayuda a los equipos a relacionar los tipos de RFx con los escenarios de abastecimiento. 

¿Cuál es la diferencia entre una RFP y una RFQ en materia de adquisiciones?

La diferencia fundamental radica en el alcance y la complejidad. Una RFQ (Solicitud de Cotización) es una solicitud específica de precios y condiciones de entrega, donde el comprador ya sabe exactamente lo que necesita: las especificaciones son fijas y el criterio principal de evaluación es el costo. Una RFP (Solicitud de Propuesta) es más amplia y solicita a los proveedores que propongan una solución a un problema definido, incluyendo su enfoque, metodología, equipo, cronograma y precios. El libro «Art of Procurement» describe una RFP como esencialmente una combinación de «RFI + RFQ», ya que combina cuestionarios para recopilar información sobre las capacidades del proveedor con la recopilación detallada de precios. Utilice una RFQ para compras sencillas de productos básicos con especificaciones claras. Utilice una RFP para compras complejas donde desee evaluar el enfoque, la metodología y el valor del proveedor más allá del precio. La elección afecta directamente la relación con el proveedor: las RFQ generan precios comparables rápidamente, mientras que las RFP generan propuestas más completas que permiten una evaluación multidimensional.

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