Calidad & Negocios
La inteligencia artificial generativa está transformando la forma en que las empresas peruanas automatizan su infraestructura tecnológica y reduce barreras que antes exigían años de especialización. Así lo explica Daniel Romero, Ansible Platform Leader para América Latina en Red Hat, quien sostiene que esta tecnología ya está cambiando el perfil profesional que demandan las organizaciones en el país.
Según Romero, la IA generativa aplicada a la automatización opera en dos frentes complementarios. Por un lado, funciona como un asistente capaz de traducir el lenguaje natural en código validado. “Un ejemplo concreto es Ansible Coding Assistance, que permite a un desarrollador de automatizaciones de sistemas describir lo que necesita y la herramienta genera el playbook correspondiente, siguiendo las mejores prácticas de la plataforma”, detalla el ejecutivo.
Por otro lado, la tecnología acelera el análisis de incidentes en la infraestructura de los clientes. Sin embargo, la ejecución de cualquier acción continúa regida por políticas predefinidas y bajo supervisión humana, un principio denominado human-in-command.
Este avance, dice Romero, está modificando el tipo de profesional que las empresas necesitan contratar. “El perfil está migrando de ‘la persona que escribe scripts’ hacia ‘la persona que diseña, supervisa y gobierna la automatización’”, afirma. Hoy se valora menos la ejecución repetitiva y más la capacidad de pensar en arquitectura, seguridad y gobierno de la plataforma, además de saber integrar la IA generativa de manera responsable en esos flujos de trabajo.
Sobre la brecha de talento técnico, un problema recurrente en la región, Romero matiza el diagnóstico habitual. No se trata, dice, de una falta de talento técnico en general, sino de una escasez de especialistas en automatización a escala empresarial: profesionales con experiencia real en la gestión de cientos o miles de nodos, o en el diseño de arquitecturas multicloud.
Frente a mercados como Brasil, Chile o Colombia, que cuentan con más centros de desarrollo y programas universitarios especializados, “Perú todavía está construyendo esa masa crítica”, reconoce.
El ejecutivo de Red Hat ve en ello una oportunidad: la demanda de estos perfiles crece más rápido en el país que en otros mercados de la región, lo que abre espacio para que universidades, institutos y empresas cierren la brecha de manera acelerada. El trabajo remoto, agrega, también ha permitido que profesionales peruanos se formen mientras trabajan para compañías regionales o globales, elevando el nivel técnico local, aunque no sin el riesgo de fuga hacia mercados con mejores condiciones salariales.
La IA no elimina al especialista, transforma su rol
Uno de los temores más extendidos en torno a la IA es la pérdida de empleos técnicos. Romero es enfático en que, en el campo de la automatización, la tendencia observada en los clientes de la región es de elevación del rol, no de sustitución.
“La IA generativa aplicada a la automatización es buena generando un primer borrador de una tarea conocida, pero todavía necesita supervisión humana para validar que ese código es seguro, que respeta las políticas internas de la empresa y que no introduce riesgos en producción”, explica.
Lo que sí cambia es la distribución del tiempo del especialista. Antes escribía automatizaciones desde cero; ahora dedica más horas a revisar procesos, definir estándares de seguridad y gobernanza, y participar en iniciativas de mayor impacto, como la modernización de aplicaciones o las estrategias de nube híbrida.
El riesgo de sustitución, advierte, existe principalmente en tareas puramente operativas y repetitivas, mientras que los roles que requieren criterio técnico ganan relevancia estratégica.
Una hoja de ruta para las empresas
De cara al futuro, Romero plantea una hoja de ruta para que las empresas peruanas no pierdan terreno en la adopción de automatización impulsada por IA. El primer paso es ordenar los procesos antes de incorporar inteligencia artificial, ya que una automatización dispersa no se corrige con IA, sino que se amplifica.
También recomienda invertir en formación de manera continua y no como un proyecto puntual; adoptar la IA generativa de forma progresiva, comenzando por procesos de bajo riesgo; apoyarse en partners e integradores especializados, en lugar de resolver todo internamente; y medir la adopción y el retorno de inversión desde el inicio para sostener el compromiso en el tiempo.
Las ventajas del código abierto
Consultado sobre las ventajas del código abierto frente a los grandes proveedores cerrados, Romero destaca tres beneficios: transparencia, ya que el equipo técnico puede revisar exactamente qué hace la herramienta, algo especialmente relevante cuando se combina automatización con IA generativa; flexibilidad para operar en entornos híbridos sin depender de un solo proveedor; y un ritmo de innovación más veloz gracias a comunidades globales que prueban y mejoran las herramientas constantemente.
Para una empresa, esto suele traducirse en un costo de entrada menor y más predecible, lo que permite escalar la inversión conforme el proyecto demuestra su valor.
No obstante, advierte que el código abierto no es automáticamente la mejor opción en todos los casos. Utilizarlo sin soporte empresarial puede generar dependencia de un proveedor o de una persona puntual, un riesgo considerable en industrias altamente reguladas, como la banca y las instituciones financieras.
Por eso, subraya, es clave evaluar si la empresa o el proveedor externo cuenta con la capacidad de sostener esa herramienta en el tiempo, con un ciclo de vida definido, parches de seguridad y mejoras continuas.
Para Romero, el mensaje final es claro: la automatización impulsada por IA no busca reemplazar al especialista peruano, sino liberar su tiempo de tareas repetitivas para que asuma un rol de mayor peso estratégico dentro de las organizaciones.
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