Petroperú, en coordinación con la Red Integrada de Salud (RIS) Ilo y la Municipalidad Provincial de Ilo, realizó la Feria por la Primera Infancia en la región Moquegua, una iniciativa orientada a promover la salud preventiva, el bienestar y el desarrollo integral de las familias.

La actividad permitió brindar atención a la población, de la cual aproximadamente 56 % fueron mujeres. Los participantes accedieron a evaluaciones médicas básicas, orientación sobre hábitos saludables y diversas actividades educativas enfocadas en el cuidado de la salud durante la primera infancia.

La jornada se desarrolló a través de un circuito integral de atención que incluyó registro y triaje previo, seguido de la derivación a servicios especializados y espacios lúdico-pedagógicos orientados al fortalecimiento de prácticas saludables en el hogar.

Entre los servicios ofrecidos destacaron medicina general, oftalmología, psicología, odontología, obstetricia, inmunizaciones y farmacia. Asimismo, se brindó orientación en alimentación saludable, actividades artísticas, juegos de psicomotricidad y espacios de promoción de hábitos de higiene, como el adecuado lavado de manos.

Esta iniciativa refleja el trabajo articulado entre las diversas entidades para contribuir al acceso a servicios de prevención y promoción de la salud en beneficio de la población, especialmente de la primera infancia, etapa fundamental para el desarrollo de las personas.

La actividad forma parte de las acciones establecidas en el Plan Corporativo de Relaciones Comunitarias 2026 y en la Política de Gestión Social de Petroperú, orientadas a promover el desarrollo local y fortalecer la relación de la empresa con las comunidades de su área de influencia, mediante intervenciones enfocadas en salud, bienestar y calidad de vida.

La inteligencia artificial y la analítica avanzada permiten optimizar rutas, anticipar riesgos y mejorar la toma de decisiones en una industria que busca mayor eficiencia operativa.

Durante años, la competitividad en la industria del transporte estuvo asociada principalmente al tamaño de la flota, la cobertura geográfica o la capacidad de respuesta operativa. Sin embargo, la transformación digital está incorporando un nuevo factor estratégico para las empresas: la capacidad de utilizar los datos generados por sus operaciones para tomar mejores decisiones.

El crecimiento del comercio electrónico, la necesidad de mejorar los tiempos de entrega y la presión por controlar costos han llevado a las compañías de transporte y logística a replantear la forma en que gestionan sus recursos. Hoy, la información proveniente de vehículos, rutas, centros de distribución y plataformas digitales se convierte en una herramienta para optimizar procesos y mejorar la eficiencia operativa.

Cada recorrido genera una gran cantidad de información que, mediante herramientas de analítica e inteligencia artificial, puede convertirse en conocimiento útil para el negocio. Desde el monitoreo de flotas en tiempo real hasta la identificación de patrones de demanda, las empresas cuentan con nuevas capacidades para anticipar escenarios y responder con mayor rapidez a los cambios operativos.

«La industria del transporte está descubriendo que el valor ya no está solo en mover personas o mercancías, sino también en la capacidad de transformar datos en decisiones. Tecnologías como la inteligencia artificial están permitiendo optimizar operaciones, anticipar riesgos y mejorar la eficiencia de manera inédita», señala Marjorie Ann Guerra Neira, Gerente Digital Studios de TIVIT.

Los datos como herramienta para mejorar la operación

Una de las principales aplicaciones de estas tecnologías es la optimización dinámica de rutas, que permite ajustar recorridos considerando variables como tráfico, condiciones climáticas o cambios en la demanda. Esto ayuda a reducir tiempos de traslado, mejorar la planificación y aprovechar mejor los recursos disponibles.

Otra aplicación relevante es el mantenimiento predictivo, que utiliza información operacional para identificar posibles fallas antes de que ocurran. De esta manera, las empresas pueden reducir interrupciones, mejorar la disponibilidad de sus activos y planificar mejor sus intervenciones.

La analítica avanzada permite gestionar de manera más eficiente variables como el consumo de combustible, la asignación de recursos y los procesos administrativos, generando oportunidades de ahorro y una operación más sostenible.

En el caso peruano, donde las empresas enfrentan desafíos relacionados con eficiencia logística, costos operativos y una geografía que exige mayor capacidad de planificación, contar con información oportuna puede convertirse en un factor diferenciador. Sin embargo, avanzar hacia una gestión basada en datos requiere una infraestructura tecnológica adecuada. Soluciones en la nube, plataformas de integración de información y estrategias de ciberseguridad son elementos clave para garantizar que los datos puedan ser utilizados de manera segura y eficiente.

El reto de convertir información en decisiones

Más allá de incorporar nuevas herramientas, las organizaciones enfrentan el desafío de integrar información proveniente de distintas fuentes y transformarla en decisiones útiles para el negocio. “El desafío no está únicamente en contar con más información, sino en integrarla y convertirla en decisiones útiles para el negocio. Esa capacidad permite mejorar la planificación, responder ante escenarios cambiantes y fortalecer la competitividad”, comenta Marjorie Ann Guerra Neira, Gerente Digital Studios de TIVIT.

Esta tendencia continuará creciendo en los próximos años. La automatización, la analítica avanzada y la inteligencia artificial tendrán una presencia cada vez mayor en procesos como la planificación de rutas, la gestión de activos y la toma de decisiones operativas.

Asimismo, tecnologías como la movilidad conectada y los gemelos digitales comenzarán a incorporarse progresivamente como parte de la evolución de la industria logística y de transporte.

En este escenario, las empresas que logren aprovechar los datos que generan diariamente estarán mejor preparadas para enfrentar una operación más compleja y competitiva. El futuro del transporte no dependerá únicamente de mover personas o mercancías, sino de la capacidad de convertir la información de cada recorrido en decisiones que generen valor.

• El crecimiento de las cargas de trabajo de inteligencia artificial y el surgimiento de las Fábricas de IA están llevando la infraestructura digital a niveles de densidad sin precedentes, acelerando la adopción de tecnologías de refrigeración líquida para garantizar eficiencia, resiliencia y sostenibilidad.

La expansión de la inteligencia artificial está impulsando una de las transformaciones más significativas que ha experimentado la industria de los centros de datos y centros de cómputo en las últimas décadas. El creciente uso de modelos de IA, análisis avanzado de datos y aplicaciones de alto rendimiento está elevando sostenidamente la demanda por capacidad de procesamiento, incrementando también la generación de calor al interior de estas instalaciones.

Esta evolución está dando paso a una nueva generación de infraestructuras especializadas conocidas como Fábricas de IA (AI Factories), diseñadas para entrenar, implementar y operar modelos avanzados de inteligencia artificial a gran escala. Para soportar estas cargas de trabajo, los operadores están desplegando plataformas basadas en GPU de alto desempeño, como las desarrolladas por NVIDIA, que demandan mayores capacidades energéticas y térmicas que los entornos tradicionales.

Según un artículo de Data Centers (2026), mientras hace pocos años los racks operaban habitualmente con densidades de entre 5 y 15 kW, las nuevas aplicaciones de inteligencia artificial están impulsando configuraciones que superan los 100 kW por rack, un nivel que desafía las capacidades de los sistemas convencionales de enfriamiento.

Ante este escenario, la refrigeración líquida (Liquid Cooling) se está consolidando como una tecnología clave para responder a las crecientes exigencias de densidad computacional. A diferencia de los sistemas basados exclusivamente en aire, esta solución permite extraer el calor de forma más eficiente y directamente desde los componentes que generan las mayores cargas térmicas, como las GPU utilizadas en aplicaciones de inteligencia artificial.

“Las cargas de trabajo asociadas a inteligencia artificial están llevando la densidad de potencia por rack a niveles que superan ampliamente las capacidades de los sistemas tradicionales de enfriamiento. La refrigeración líquida permite una remoción de calor más eficiente y directa, garantizando el desempeño, la confiabilidad y la continuidad operativa de los centros de datos”, señala Paula Pinto, Líder de Cooling para Suramérica en Schneider Electric.

Un desafío creciente para la infraestructura digital

A medida que aumenta la capacidad de procesamiento requerida por las aplicaciones de inteligencia artificial, la industria enfrenta el desafío de mantener altos niveles de eficiencia energética, disponibilidad y sostenibilidad. La gestión térmica se ha convertido en un factor estratégico para asegurar el rendimiento de la infraestructura y evitar restricciones operativas derivadas del exceso de calor.

En este contexto, diversos análisis de la industria anticipan que los centros de datos del futuro combinarán sistemas tradicionales de enfriamiento por aire con tecnologías de refrigeración líquida, aprovechando las fortalezas de ambos enfoques para responder a entornos de mayor densidad computacional.

“Los centros de datos del futuro serán híbridos, combinando air cooling y liquid cooling para soportar aplicaciones de IA cada vez más exigentes. El desafío estará en equilibrar eficiencia energética, capacidad de procesamiento y sostenibilidad, manteniendo la resiliencia operativa que requieren las organizaciones”, afirma Pinto.

En este escenario, Perú y Latinoamérica cuentan con una importante oportunidad para fortalecer su competitividad digital. La modernización de la infraestructura tecnológica y la incorporación de tecnologías más eficientes para gestionar energía y temperatura serán factores clave para atraer nuevas inversiones en centros de datos de alta densidad, habilitar el desarrollo de nuevas Fábricas de IA y responder a las crecientes necesidades de procesamiento que acompañan la expansión de la inteligencia artificial.