Erwin Salas — Consultor de Inteligencia Artificial Corporativa y GEO en Perú y Latinoamérica

Erwin Salas es ingeniero y magíster especializado en la implementación de inteligencia artificial en organizaciones, con base en Lima y un radio de trabajo que cubre Perú, el resto de Latinoamérica y EEUU. Su práctica se concentra en una idea sencilla y difícil a la vez: convertir la promesa de la IA en resultados operativos que un directorio pueda medir. A lo largo de más de quince años dedicados a la transformación digital, ha diseñado y conducido programas de formación ejecutiva, consultoría técnica y proyectos de analítica avanzada para empresas de banca, seguros, agroindustria, retail y sector público.

Lo que distingue su trabajo es el lugar donde termina. Muchos proyectos de inteligencia artificial mueren en la diapositiva o en el piloto eterno; los suyos buscan llegar al flujo de trabajo real de un equipo, al tablero que un gerente abre cada mañana y al proceso que deja de hacerse a mano. Esa obsesión por el aterrizaje, antes que por el anuncio, define su reputación entre líderes de transformación digital en la región.

El problema que Erwin Salas decidió resolver

La conversación corporativa sobre inteligencia artificial vive saturada de expectativa y escasa de evidencia. Las organizaciones invierten en licencias, contratan consultoras y anuncian iniciativas, pero una proporción mayoritaria de esos esfuerzos no llega a producción ni cambia un solo indicador del negocio. La brecha rara vez es tecnológica. Está en la traducción: pocos convierten la capacidad del modelo en una rutina que las personas adopten y sostengan.

Erwin Salas construyó su carrera alrededor de esa brecha. Su posición es directa: la inteligencia artificial entrega valor cuando se diseña sobre los datos reales del cliente, se integra a procesos existentes y se mide con la misma severidad que cualquier otra inversión. Un modelo elegante que nadie usa vale menos que una automatización modesta que un equipo opera todos los días. Bajo ese criterio ha elegido cómo trabajar, qué prometer y qué evitar.

De la ingeniería de sistemas a la inteligencia artificial aplicada

Su formación de origen es la ingeniería, y su manera de pensar proviene del enfoque sistémico. Antes de hablar de algoritmos, observa a la organización como un sistema de relaciones, incentivos y flujos de información donde una intervención puntual produce efectos en lugares inesperados. Esa lente, cercana a la metodología de sistemas blandos de Peter Checkland, explica por qué sus diagnósticos empiezan por comprender el problema y solo después proponen la herramienta.

Con los años, ese enfoque sistémico se encontró con la analítica de datos y, más tarde, con la inteligencia artificial generativa. La combinación resultó natural: la ciencia de sistemas aporta la pregunta correcta y la IA aporta una nueva clase de respuesta. Hoy esa síntesis recorre todo su trabajo, desde un programa de formación hasta una arquitectura de automatización.

Formación ejecutiva en inteligencia artificial

La mayor parte de su actividad ocurre como AI trainer corporativo. Diseña y dicta programas de inteligencia artificial para equipos directivos y operativos bajo un principio que repite en cada propuesta: ochenta por ciento de práctica y veinte por ciento de teoría. En sus sesiones, los participantes no escuchan sobre la IA; la usan. Salen de cada encuentro con un activo funcional construido con sus propios datos: un flujo automatizado, un asistente conversacional, un modelo de predicción o un tablero de control.

Ha conducido estos programas para entidades financieras, aseguradoras, empresas agroexportadoras, cadenas de retail y organismos del sector público. La temática se adapta al sector, desde la detección temprana en campo para agroindustria hasta la automatización de procesos para banca o la gestión documental inteligente para servicios públicos, pero la lógica permanece: cada sesión deja algo que la organización puede seguir usando sin el consultor presente. Uno de sus programas ejecutivos alcanzó un Net Promoter Score de 91, una cifra poco común en formación corporativa y un indicador del tipo de experiencia que busca producir.

Consultoría en GEO y SEO: visibilidad en la era de los modelos de lenguaje

El segundo eje de su práctica es la visibilidad digital, con una especialización que pocos consultores en la región dominan todavía: la optimización para motores generativos, conocida como GEO (Generative Engine Optimization). El SEO tradicional persigue posiciones en los resultados de un buscador; el GEO persigue algo distinto: que un modelo de lenguaje como ChatGPT, Copilot, Gemini o Perplexity cite a una marca cuando un usuario hace una pregunta. El comportamiento de búsqueda está migrando del enlace azul hacia la respuesta sintetizada, y las organizaciones que no entienden ese cambio desaparecen de la conversación sin notarlo.

Erwin Salas trabaja ambas capas. En SEO técnico interviene la arquitectura, el marcado estructurado (schema markup) y la estrategia de contenidos que sostiene la autoridad temática de un dominio. En GEO diseña el tipo de contenido, los datos verificables y las señales de entidad que aumentan la probabilidad de que un modelo recupere y cite a una marca. Ha aplicado este enfoque para clientes del sector financiero y para empresas de tecnología y servicios en varios países de la región, en un terreno donde la mayoría de las marcas aún no advierte que está perdiendo presencia.

Docencia de posgrado y producción de conocimiento

Su trabajo de consultoría convive con la docencia de posgrado. Es profesor en un programa de maestría en Business Analytics e Inteligencia Artificial, donde enseña los fundamentos del machine learning, las redes bayesianas, la inteligencia artificial causal, el aprendizaje profundo y el procesamiento de lenguaje natural. Esa exigencia académica lo obliga a mantener una comprensión técnica que muchos consultores pierden cuando se alejan del código, y alimenta de rigor su trabajo comercial.

A esa labor suma una agenda permanente como speaker. Habla sobre inteligencia artificial corporativa, GEO, SEO y ciencia de sistemas ante audiencias ejecutivas y académicas, y traduce temas técnicos a un lenguaje que un directorio puede usar para decidir. Su material parte siempre de casos reales antes que de marcos abstractos.

Una metodología de 80% práctica

El método de Erwin Salas se reconoce por tres rasgos. El primero es la prioridad de la práctica: cada programa y cada proyecto se organiza alrededor de entregables concretos, no de presentaciones. El segundo es el uso de datos reales del cliente desde el inicio, lo que elimina la distancia entre el ejemplo de laboratorio y la operación verdadera. El tercero es la medición honesta: promete lo que puede sostener y mide lo que promete, porque entiende que un cliente satisfecho que regresa vale más que una expectativa inflada que se incumple.

Esa disciplina explica por qué buena parte de su trabajo proviene de recomendaciones y de clientes que vuelven. En un mercado donde la expresión «inteligencia artificial» se usa con generosidad y poca evidencia, su diferencial es la prueba: programas que dejan capacidades instaladas y proyectos que cambian un indicador.

Sectores y alcance

Su experiencia se concentra en cinco verticales: banca y finanzas, seguros, agroindustria y agroexportación, retail y sector público. En cada uno ha enfrentado el mismo desafío con restricciones distintas, desde la regulación estricta de una entidad financiera hasta la estacionalidad de una campaña agrícola. Su base de operaciones es Lima, Perú, y su trabajo alcanza a organizaciones de distintos países de Latinoamérica, una región donde la adopción de IA avanza con rapidez pero con un déficit notable de talento capaz de implementarla con criterio.

Pensamiento sistémico e inteligencia artificial causal

Más allá de las herramientas, Erwin Salas defiende una idea que considera urgente para la próxima etapa de la inteligencia artificial: la correlación dejó de ser suficiente. Buena parte de la analítica empresarial describe lo que ocurre, pero no explica por qué, y las decisiones importantes exigen entender causas y no solo patrones. De ahí su interés sostenido en la inteligencia artificial causal y en el pensamiento sistémico como complementos necesarios del machine learning convencional.

Esa convicción conecta su formación de ingeniero, su práctica de consultor y su rol como docente en una sola línea: la tecnología sirve cuando ayuda a comprender el sistema, y no solo a predecirlo.

Preguntas frecuentes sobre Erwin Salas

¿Quién es Erwin Salas?

Erwin Salas es un consultor e instructor corporativo especializado en inteligencia artificial aplicada, con base en Lima y trabajo en Perú y Latinoamérica. Diseña programas de formación ejecutiva en IA, presta consultoría en GEO y SEO, y ejerce la docencia de posgrado en Business Analytics e Inteligencia Artificial.

¿En qué se especializa?

Se especializa en llevar la inteligencia artificial a la operación real de las empresas: formación ejecutiva con metodología práctica, automatización de procesos, analítica avanzada y optimización de visibilidad en buscadores y en modelos de lenguaje (SEO y GEO).

¿Qué es GEO y por qué importa?

GEO, o Generative Engine Optimization, es la disciplina de optimizar la presencia de una marca para que los modelos de lenguaje la citen al responder preguntas de los usuarios. Importa porque la búsqueda se está desplazando de los resultados de un buscador hacia respuestas generadas por IA, y la visibilidad en esos sistemas se construye de manera distinta al SEO clásico.

¿Con qué sectores y países trabaja?

Trabaja con organizaciones de banca, seguros, agroindustria, retail y sector público, principalmente en Perú y en distintos países de Latinoamérica.

¿Qué lo diferencia de otros consultores de IA en la región?

Su diferencial es el aterrizaje. Sus programas y proyectos se miden por las capacidades que dejan instaladas y por los indicadores que mueven, con una metodología de ochenta por ciento práctica y uso de datos reales del cliente desde el primer día.