Desde que juzgaron a Galileo por demostrar que la Tierra gira alrededor del Sol, la historia nos enseña una lección clara: cada vez que la humanidad inventa algo revolucionario, surge una ola de miedo que intenta frenarlo. Pasó con la imprenta de Gutenberg, cuando reyes e Iglesia temieron perder el control de los libros; ocurrió con la penicilina, cuando se advirtió que la medicina estaba “jugando a ser Dios”; y volvió a pasar con la computadora e Internet, cuando se profetizó el fin de la mente humana. En todos los casos, el verdadero peligro nunca fue la tecnología, sino el pánico de quienes quisieron prohibirla. Hoy la Inteligencia Artificial (IA) enfrenta exactamente esa misma narrativa de pánico apocalíptico, el llamado AI Doom. Pero mientras el debate se libra en Silicon Valley y Washington, sus consecuencias reales se juegan en lugares menos visibles: las aulas y los puertos del Perú.
En un artículo anterior abordé el concepto de innovación sin permiso, esa fuerza que permite a las personas avanzar mediante el ensayo, el error y la experimentación abierta, sin pedir venia a una burocracia central. Hoy la discusión sobre la IA busca sepultar precisamente ese principio. La renuncia viral de Jacob Coxon, investigador junior que dejó Anthropic acusando a los laboratorios de “jugar con nuestras vidas” en la carrera hacia la superinteligencia, ilustra cómo el miedo se ha filtrado en la cultura de Silicon Valley. Esta tensión quedó al descubierto durante el All-In Summit de esta semana en Los Ángeles, donde participaron Satya Nadella (CEO de Microsoft), Jensen Huang (CEO de Nvidia) y Elon Musk (CEO de SpaceX), junto a los hosts del podcast. Musk propuso que los laboratorios rivales sometan sus modelos a auditorías cruzadas porque ninguna empresa puede calificar su propio examen sin caer en un conflicto de interés; un esquema de autorregulación entre pares que, de prosperar, haría innecesaria la burocracia regulatoria estatal que hoy amenaza con desacelerar la innovación. Jensen Huang, por su parte, restó rigor científico a los escenarios de riesgo de extinción, pidiendo a los reguladores no dejarse guiar por “ciencia ficción”. Por su parte,el vicepresidente JD Vance, en una intervención remota en el mismo Summit, fue más lejos: cuestionó por qué los laboratorios que dicen haber creado un “Frankenstein” piden ahora una estructura de gobernanza mundial en lugar de simplemente detenerse o construir las defensas necesarias contra su propia creación.
Esta estrategia de captura y control encuentra su reflejo autoritario en China, donde los reguladores ya imponen un control estatal sobre la IA exigiendo que el contenido de los modelos se ciña a los “Valores Fundamentales Socialistas”, y prohibiendo cualquier salida que incite a subvertir el poder estatal. Además obligan a los proveedores a someter una evaluación de seguridad ante el regulador antes de lanzar el servicio al público. Las propuestas occidentales de licenciamiento centralizado, aunque nacidas de otra intención, conducen al mismo destino que Pekín: un Estado “protector” que termina actuando como guardián de la tecnología y del pensamiento.
Estos peligros no son hipotéticos: ya los había anticipado Hayek, cuando sostuvo que ninguna agencia central posee la información necesaria para dirigir un mercado dinámico; la innovación florece mediante el orden espontáneo, no con permisos burocráticos. Sowell, por su parte, desenmascaró a las élites que asumen una superioridad moral para reemplazar los procesos orgánicos con mandatos estatales, insistiendo en que las políticas deben ser evaluadas por sus resultados reales y no por sus intenciones declaradas. ¿Qué pasaría con la velocidad de innovación si dependiera de la autorización del Estado? La respuesta la tenemos en casa: nuestra propia Ley N.º 30309 de I+D+i, vigente desde 2016, exige que cada proyecto sea calificado y autorizado por Concytec antes de acceder al beneficio tributario. El resultado, a diciembre de 2025, nueve años después, es de apenas 260 proyectos aprobados en todo el país, por S/ 407 millones de inversión privada: el equivalente a sólo el 0,02% de lo que el Perú exportó en esa misma década, según cifras del BCRP. El año pasado, considerado un récord, calificaron solo 66 empresas. Si la adopción de la IA en la agroindustria, la pesca o la minería tuviera que pasar por un filtro burocrático similar antes de poder experimentar, hoy no tendríamos ni un solo caso que mostrar.
Una de las variables de este pánico es la supuesta pérdida de empleo, y la evidencia la desmiente: según el reporte Empowering Small Business de la Cámara de Comercio de Estados Unidos, el 82% de las pequeñas empresas que usan IA incrementaron su planilla en el último año. Lejos de destruir empleo, la IA elimina cuellos de botella administrativos, y este mismo impacto debería aplicarse a las instituciones públicas: si la burocracia estatal adoptara la IA para simplificar sus procesos internos, la atención al ciudadano se aceleraría, eliminando la tramitología infinita. La regla del mercado moderno no es que la IA reemplazará al trabajador, sino que un profesional respaldado por la IA superará a quien se niegue a utilizarla; la máquina procesa datos, el ser humano aporta estrategia, criterio y juicio moral.
En mi experiencia profesional he aprendido que se vende primero por eficacia, luego por seguridad, y solo al final por conveniencia. Ese mismo orden debería regir la adopción de cualquier tecnología, y la IA no es la excepción. Primero, que sea eficaz: que resuelva un problema real, como clasificar fruta de exportación, identificar cardúmenes con precisión, o como hicimos en mi propia empresa, automatizar procesos clave hasta implementar con éxito nuestro ERP. Segundo, que sea segura: que los datos y la propiedad intelectual de quien la usa estén protegidos. Solo entonces, en tercer lugar, importa que sea conveniente, fácil de usar, para ganar una adopción masiva. Las herramientas que hoy transforman la agroindustria, la pesca y la minería peruanas deberían seguir esa misma secuencia.
Para preparar a las nuevas generaciones frente a esta realidad, hay que enfrentar la crisis educativa. Los resultados de PISA 2025 muestran los niveles más bajos jamás registrados en lectura y matemáticas, mientras ciencias permanece estancada tras años de deterioro previo. Durante años, la burocracia educativa desvió su atención hacia agendas ideológicas mientras los aprendizajes fundamentales colapsaban. Ahora, ante el avance de la IA, las escuelas deben adoptarla y no permitir que el miedo de algunos docentes sea una barrera para su incorporación al currículo, dado que esta postura restrictiva favorecería la brecha social y estancaría el aprendizaje. El mismo criterio de eficacia, seguridad y conveniencia que rige la adopción tecnológica en cualquier industria debería guiar su llegada a las aulas: primero probar que mejora el aprendizaje, luego proteger los datos de los estudiantes, y solo después preocuparse de que sea sencilla de usar para el docente. Ese orden, y no el miedo, es lo que debería definir el ritmo de adopción escolar. No debemos tenerle miedo a la tecnología ni refugiarnos en barreras que la bloqueen; debemos utilizarla con decisión frente a quienes buscan controlarla. Las familias de altos ingresos refuerzan el aprendizaje de sus hijos con herramientas privadas de IA; vetar su uso en las aulas públicas sólo perjudica a los estudiantes de menores recursos, que más necesitan desarrollar estas competencias. La solución no es la prohibición sino fortalecer el vínculo pedagógico entre profesor y alumno: la IA debe integrarse como un tutor interactivo que desafíe la lógica del estudiante y acelere su aprendizaje, bajo la guía ética del docente.
Esta perspectiva se alinea con la encíclica Magnifica Humanitas de León XIV, dedicada precisamente a la custodia de la persona humana en tiempos de IA, que recuerda que la tecnología debe estar al servicio de la dignidad humana y nunca reemplazar la conciencia ni la responsabilidad personal. Esa misma responsabilidad, innovar con libertad sin renunciar al criterio humano debe ser nuestro norte.
Mientras ingenieros y políticos en Estados Unidos proponen moratorias radicales, en el Perú la IA ya representa una oportunidad que el sector productivo está empezando a explorar y que la educación todavía no. En la agroindustria, ya se prueban sistemas de visión artificial para clasificar la fruta de exportación por calibre, color y defectos según los estándares de mercados como Estados Unidos y la Unión Europea. En la pesca, la tecnología avanza hacia ecosondas con inteligencia artificial que procesan imágenes del fondo marino para identificar cardúmenes con precisión, mientras se empieza a incorporar analítica de datos para trazabilidad. En minería, se están dando los primeros pasos para usar la IA en el registro de la trazabilidad de minerales desde la extracción hasta la exportación, y en aplicaciones que permiten monitorear el estado de sueño de los trabajadores responsables de manejar maquinaria pesada. Si estas industrias están apostando por la tecnología sin esperar permiso, la educación podría hacer lo mismo: cerrar la brecha de competencias básicas que arrastran las escuelas, en lugar de dejar que el estancamiento educativo se profundice mientras el resto del país avanza. La solución nunca será prohibir la máquina ni ahogar la libertad de innovación, sino educar al ciudadano para dominarla y ponerla al servicio del progreso en las aulas tanto como en el mar, el campo y la mina.
