Poner fin a la tuberculosis (TB) requiere de estrategias innovadoras que detecten de forma oportuna a las personas afectadas por esta enfermedad. En este documento se describe el cambio en el paradigma de diagnosticar TB pulmonar en el Perú de forma pasiva a forma activa ocurrido desde el año 2019 usando un nuevo algoritmo diagnóstico. Se realizó un análisis documental de fuentes primarias (investigaciones y documentos nacionales) que se generaron durante el proceso de implementación de un nuevo algoritmo de búsqueda activa de TB (BAT), y luego se procedió a la reconstrucción y ordenamiento de la experiencia. La implementación de una nueva forma de diagnosticar TB en el Perú fue posible, alineado con el avance y tecnología disponible (tamizaje radiológico de tórax con equipos móviles/portátiles, lectura automatizada de las radiografías a través de un sistema de inteligencia artificial, y prueba molecular de TB -GeneXpert MTB/Rif- en las muestras de esputo de las personas con radiografías “anormales”). Además, se incluyó una estrategia de involucramiento comunitario, para priorizar comunidades con alto riesgo de TB. Tras la evidencia local, se logró que esta nueva forma de diagnóstico se incorpore como parte de la política nacional de TB en el Perú y, con la asistencia de la cooperación internacional, se avance con la expansión del algoritmo de BAT a nivel nacional, comenzando con los lugares de más alta carga de TB, mientras seguimos explorando y generando evidencia adicional que fortalezcan su implementación y eficiencia. Finalmente, como lecciones aprendidas resaltamos la necesidad de documentar y publicar cada evidencia generada, trabajar en una construcción colaborativa con el gobierno desde el inicio de la implementación, contar con recursos para los primeros esfuerzos, y buscar una rápida capacidad de adaptación al cambio de autoridades y a las recomendaciones globales/nacionales sobre la TB para promover la gestión del cambio.Ending tuberculosis (TB) requires innovative strategies that enable the timely detection of individuals affected by the disease. This document describes the paradigm shift in pulmonary TB diagnosis in Peru—from a passive to an active approach—that has taken place since 2019, through the implementation of a new diagnostic algorithm. A document analysis was conducted using primary sources (researches and national documents) generated during the implementation process of the new TB active case-finding (ACF) algorithm. This was followed by a reconstruction and organization of the overall experience. We describe how the implementation of a new approach to TB diagnosis in Peru became possible, aligned with technological advancements and available tools— mobile/portable chest X-ray screening, automated reading of X-rays through an artificial intelligence system, and molecular testing for TB (GeneXpert MTB/Rif) on sputum samples from individuals with “abnormal” radiographic findings. Additionally, a community engagement strategy was included to prioritize populations at higher risk of TB. Based on local evidence, this new diagnostic approach was successfully incorporated into Peru’s national TB policy. With support from international cooperation, the ACF algorithm is now being scaled up nationwide, beginning with areas with the highest TB burden, while we continue to explore and generate further evidence to strengthen its implementation and efficiency. Finally, among the lessons learned, we highlight the importance of documenting and publishing all generated evidence, work collaboratively with government authorities from the outset, securing resources for initial efforts, and maintaining the ability to adapt swiftly to changes in leadership and to national and global TB guidelines to promote change management.