La IA no puede aplicarse por moda, tiene que ser una solución a la medida y con retorno de inversión medible y adaptativa al negocio, expresa Juan Moscoso, representante comercial de AMD para el Perú, Chile, Ecuador, Uruguay, Paraguay y Bolivia.

Por Juan Carlos Luján, colabrador.

La inteligencia artificial ya no es un lujo ni una promesa lejana. Hoy, cualquier pyme o startup en el Perú -desde una empresa familiar en Arequipa hasta una tienda digital en Juliaca- puede acceder a chips de IA con capacidades antes reservadas para los grandes centros de datos. Pero cuidado: la tecnología por sí sola no garantiza resultados. La clave está en saber con claridad qué se quiere lograr con la IA.

Esa fue una de las ideas centrales de la conversación que sostuve semanas atrás con Juan Moscoso, responsable del segmento comercial de AMD para Argentina, Chile, Perú, Ecuador, Uruguay, Paraguay y Bolivia, en mi canal IA Generativa con JC Luján. Una charla técnica, sí, pero sobre todo estratégica. Porque entender la inteligencia artificial implica mucho más que aprender comandos o conocer qué chip tiene más núcleos: implica pensar con visión y propósito.

El primer paso no es moda, es estratégico

“Antes de hablar de IA, las empresas deben hacerse una pregunta fundamental: ¿qué proceso quiero mejorar?”, me dijo Moscoso, con convicción. Y tenía razón. Muchas organizaciones cometen el error de invertir en hardware o herramientas sin haber identificado con precisión dónde están sus cuellos de botella, sus oportunidades de mejora o sus datos desaprovechados.

Por ejemplo, una startup de moda sostenible no necesita el mismo tipo de modelo de lenguaje que una consultora financiera. Tampoco una pyme del sector agroindustrial tendrá las mismas necesidades que una empresa de logística o una academia virtual. Cada modelo de IA, cada tipo de chip y cada infraestructura deben responder a un propósito concreto.

Por eso Moscoso insistía en que la IA no puede aplicarse por moda. Tiene que ser una solución a medida, con retorno de inversión medible y con una visión adaptativa: es decir, que pueda crecer con el negocio y ajustarse a sus recursos.

IA local, datos locales y decisión propia

Uno de los cambios más importantes que trae la nueva generación de chips de AMD —como los Ryzen AI o las GPU MI300X— es que permiten ejecutar modelos de lenguaje directamente en la máquina del usuario. Esto no solo reduce la dependencia de la nube, sino que también preserva la confidencialidad de los datos.

Para muchas pymes que manejan información sensible -planes de negocio, contratos, precios o incluso bases de clientes- esta es una noticia clave. No tienes que subir tus documentos a ChatGPT o Gemini para obtener ayuda. Puedes correr un modelo de lenguaje como Llama, Mistral o Deepseek directamente desde tu laptop o servidor local. Y eso, en países con desafíos de conectividad como el nuestro, marca una gran diferencia.

Como lo comentamos en la entrevista, esto abre nuevas posibilidades para profesionales independientes, microempresas, equipos de diseño, asesores legales, instituciones educativas o emprendimientos rurales que antes se sentían excluidos de esta revolución.

Menos consumo, más impacto

Otro punto que merece atención es la eficiencia energética. Moscoso explicó que los chips de AMD han logrado una mejora de hasta 38 veces en eficiencia energética en comparación con los modelos de hace apenas cinco años. En términos prácticos, eso significa hacer más con menos, reducir costos operativos y al mismo tiempo cuidar el medioambiente.

En un contexto donde entrenar modelos de lenguaje o gestionar cargas de trabajo complejas puede ser carísimo —no solo en dinero, también en recursos naturales— esta eficiencia no es solo un dato técnico. Es una oportunidad estratégica.

Pero el gran mensaje de AMD, y que compartimos plenamente desde este espacio, es que la IA debe democratizarse. Y eso no significa solo bajar el precio de los equipos. Significa ofrecer un ecosistema abierto, accesible y comunitario, donde cualquier empresa o profesional tenga la posibilidad de experimentar, equivocarse y aprender.

Moscoso lo decía así: “El hardware ya está disponible. Ahora necesitamos conocimiento, colaboración y visión de largo plazo”. Por eso, AMD colabora con plataformas como Hugging Face, donde ya hay más de un millón de modelos de IA listos para ser descargados y probados. Algunos tan livianos que pueden correr en una laptop con 8 GB de RAM.

Esto nos recuerda algo fundamental: el verdadero poder no está en el chip, sino en cómo lo usas. Una empresa que no sabe para qué quiere IA, probablemente no llegue muy lejos, aunque tenga el mejor equipo del mercado.

El desafío de pensar distinto

La inteligencia artificial no está diseñada solo para automatizar tareas repetitivas. También puede potenciar la creatividad, mejorar la atención al cliente, analizar grandes volúmenes de datos, personalizar servicios, generar contenido o hacer simulaciones que antes tomaban días. Pero nada de eso ocurrirá si seguimos viendo la IA como una caja mágica que “hará el trabajo por mí”.

Moscoso fue claro: “No es cuestión de comprar tecnología y esperar milagros. Es cuestión de pensar estratégicamente, de medir resultados, de saber dónde apretar para que el sistema funcione mejor”. En otras palabras, la IA no reemplaza al criterio. Lo potencia, si lo usas bien.

Quizás la frase que mejor resume el espíritu de esta conversación sea esta: “Si tú no estás usando IA, ten por seguro que tu competencia sí lo está haciendo”. Y no se trata de meter miedo. Se trata de abrir los ojos, de dejar atrás el prejuicio de que la IA es solo para Silicon Valley o para empresas grandes que facturan millones.

Hoy, una pyme peruana puede trabajar con modelos de lenguaje, procesar datos en su propia laptop y construir soluciones con software abierto. Lo único que necesita es saber qué problema quiere resolver y tener la valentía de comenzar.