Ley 31814: qué tiene que hacer tu empresa, y qué no es urgente

La fecha, y a quién le toca primero

El reglamento de la Ley 31814 (DS 115-2025-PCM) marca un primer plazo sectorial el 10 de setiembre de 2026, y aplica a salud, educación, justicia, seguridad, economía y finanzas. Los demás sectores entran después, de forma escalonada.

Si tu empresa está en uno de esos seis, esa fecha ya está en el calendario de alguien de tu organización. Si no está en ninguno, tienes algo más valioso que un plazo: tiempo para hacerlo bien en vez de rápido.

Dos cosas que conviene decir de entrada, porque el mercado está lleno de mensajes que asustan. La primera: la fiscalización todavía es difusa. Nadie ha visto una multa, y quien te venda una cifra de sanción probablemente se la esté inventando. La segunda, que es la que de verdad importa: el trabajo que exige prepararse para esto es el mismo que hay que hacer para que la IA funcione, con plazo o sin él.

Lo que este plazo destapa, con números

Hay dos datos que explican por qué esto agarra a tantas empresas a contrapié.

El 97% de los directores quiere aprender más de inteligencia artificial y solo el 10% de las empresas tiene políticas aprobadas (EY Perú, AI & Boards 2026). O sea que el interés está arriba y el documento no existe. El plazo no crea el problema, lo pone a la vista.

Y el que más me llama la atención: solo el 10% de las iniciativas de IA de los últimos cinco años generó resultados sostenibles en corporaciones peruanas (UTEC e IDC, 2025). Nueve de cada diez pilotos se quedaron en el camino, y casi nunca por la tecnología.

Junta los dos y sale la lectura correcta: lo que falta no es una herramienta ni un documento, es gente formada y un proceso que sostenga lo que se compró. Eso encaja con lo que dice PwC Perú y UTEC, que el 79% de las empresas subirá su inversión en IA en 2026 y que la barrera número uno es la falta de talento (vía Gestión, agosto 2026). El presupuesto está; lo que no está es quién lo ejecute.

Las cuatro cosas que sí hay que tener

Traducido a trabajo concreto, y en el orden en que conviene hacerlo:

1. El inventario de lo que ya está pasando

Antes de cualquier política hay que saber qué se usa hoy. Y la respuesta casi siempre sorprende: gente pegando datos de clientes en un chat gratuito, un área con su propia suscripción que nadie aprobó, un proceso que ya depende de una herramienta que no está en ningún inventario.

Esto no se resuelve con una encuesta. Se resuelve preguntando bien, área por área, y sin que la gente sienta que está confesando algo.

2. La política escrita, y aprobada

Una política de IA que sirve cabe en pocas páginas y responde cosas concretas: qué datos pueden salir de la empresa y cuáles no, quién aprueba un uso nuevo, qué decisiones no puede tomar un modelo sin que una persona firme, y qué se hace cuando algo sale mal.

La redacción legal la valida tu área legal o tu estudio. Lo que yo aporto es la parte de en medio, que es la que suele fallar: que esa política se pueda cumplir sin frenar el trabajo. Una política que nadie puede seguir produce lo mismo que no tener ninguna, con el agravante de que ahora hay un documento que dice que sí.

3. El equipo formado

Es lo que el reglamento impulsa de forma explícita, y es lo que menos se hace. No se trata de un curso de herramientas: se trata de que quien usa IA en su trabajo sepa qué puede meter ahí, cómo verificar lo que devuelve y cuándo no usarla.

Ahí es donde entra la capacitación in company, que es lo que hago con equipos de verdad y sobre sus propios procesos.

4. El registro de las decisiones

Quién aprobó qué, cuándo, y con qué criterio. Es la parte más aburrida y la única que sirve el día que alguien pregunta. Cabe en una hoja de cálculo bien llevada.

Qué es urgente y qué no

Lo que no es urgente para casi nadie: contratar una auditoría completa, comprar una plataforma de gobernanza, o parar los proyectos que ya están andando. Si alguien te está vendiendo eso como obligatorio por la ley, pídele que te señale dónde lo dice.

Por qué esto no se tira a la basura el 11 de setiembre

La razón por la que insisto en el orden de arriba es que es el mismo que hace que un proyecto de IA sobreviva. Los pilotos que se mueren, que son nueve de cada diez, casi nunca mueren por el modelo: mueren porque nadie definió quién era el dueño, porque el equipo no sabía usarlo, o porque no había forma de saber si estaba funcionando.

O sea que la lista de cumplimiento y la lista de adopción son casi la misma lista. El plazo solo te da la excusa para hacerla ahora en vez de el año que viene. Por eso prefiero trabajar las dos juntas y no venderte un cumplimiento de escritorio que quede bonito y no cambie nada.

Cómo trabajo esto

Empieza siempre igual, con una conversación de 30 minutos donde miramos en qué sector estás, qué se está usando hoy y qué tienes escrito. De ahí sale una de tres cosas, y a veces la tercera es que no me necesitas todavía.

Si prefieres empezar sola, el diagnóstico de madurez en IA te da una primera lectura en unos minutos, y el glosario de IA aclara los términos que van a aparecer en la conversación con legal.

Si tu empresa está en uno de los sectores del primer plazo y no sabes por dónde empezar, conversemos media hora. Te digo qué es urgente de verdad en tu caso y qué te están vendiendo de más.

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