Para 2026, la próxima gran frontera en la IA empresarial será la interoperabilidad con el desarrollo de estándares y protocolos abiertos que permitan a los agentes de IA dispares comunicarse entre sí. Así como la economía de API conectó diferentes servicios de software, una "economía de agentes" surgirá rápidamente, donde los agentes de diferentes plataformas podrán descubrir, negociar e intercambiar servicios de forma autónoma. Resolver este desafío desbloqueará eficiencias exponenciales y automatizará flujos de trabajo complejos y multiplataforma que hoy son imposibles, marcando el inicio de la próxima ola masiva de productividad impulsada por la IA.
El futuro de los agentes de IA reside en la autoverificación, no en la intervención humana
En 2026, el mayor obstáculo para escalar los agentes de IA —la acumulación de errores en flujos de trabajo de múltiples pasos— se resolverá mediante la autoverificación. En lugar de depender de la supervisión humana en cada paso, la IA estará equipada con bucles de retroalimentación internos, lo que les permitirá verificar de forma autónoma la precisión de su propio trabajo y corregir errores. Este cambio hacia agentes autoconscientes y "de autoevaluación" permitirá el desarrollo de flujos de trabajo complejos y de múltiples saltos que serán fiables y escalables, llevándolos de un concepto prometedor a una solución empresarial viable.
Los bucles de retroalimentación, clave para la mejora y capacidad de los agentes de IA
Los bucles de retroalimentación serán esenciales para mejorar rápidamente los resultados de los agentes. Al principio, el algoritmo de búsqueda de Google clasificaba las páginas basándose en quién enlazaba a quién. Pero el ingrediente secreto fue cuando tuvieron en cuenta en qué páginas hacían clic realmente los usuarios y para qué consulta. De manera similar, cuantos más bucles de retroalimentación se establezcan de forma natural en que operan los productos de IA, más poderosos se volverán.Los copilotos de codificación ya están recibiendo muchísima retroalimentación a medida que los usuarios aceptan, modifican o rechazan las propuestas. Una vez que haya bucles de retroalimentación en cada producto que uses, serán posibles casos de uso más complicados.
La IA pasará de ser un oráculo olvidadizo a un colaborador con memoria
Una limitación importante de los asistentes de IA actuales es su naturaleza transaccional; prácticamente te olvidan después de cada interacción. Esto va a cambiar a medida que la memoria se convierta en una capacidad central y práctica para los agentes de IA. En lugar de empezar de cero con cada consulta, la IA aprenderá a almacenar y recuperar información relevante de conversaciones y contextos pasados, permitiendo una colaboración verdaderamente personalizada y continua. Esto es más que solo recordar hechos: se trata de que una herramienta de IA comprenda las preferencias del usuario, los historiales de proyectos y los objetivos en evolución. Este cambio transformará la IA de una simple herramienta que usas para una tarea en un colaborador con memoria que crece contigo, haciendo las interacciones más eficientes y profundamente contextuales con el tiempo.
Los datos será la nueva ventaja competitiva
Los datos se convierten en una ventaja competitiva para la IA Empresarial
El ritmo de innovación en los modelos de IA de vanguardia ha proporcionado a las empresas una base increíblemente potente y madura. Salvo algunas excepciones, las capacidades de los modelos están alcanzando un nivel mínimo elevado, ofreciendo un rendimiento similar y de vanguardia. Del mismo modo, a medida que la creación de aplicaciones impulsadas por IA se vuelve más rápida y fácil para personas de todos los orígenes técnicos, las características que distinguen un producto de otro también comenzarán a desvanecerse. Para 2026, veremos cómo esta comoditización se acelerará en toda la pila de IA. En este nuevo panorama, la ventaja competitiva sostenible de una organización no será el modelo o la aplicación en sí, sino los datos únicos y propietarios que posee una organización y su capacidad para razonar sobre ellos. Las empresas que dominen el "data flywheel", utilizando sus datos únicos para crear una IA mejor, que a su vez genere más datos únicos, establecerán una diferenciación significativa en los próximos años y seguirán beneficiándose de las mejoras en las propias herramientas de IA.
Los modelos fundacionales de código abierto acabarán con el dominio de los gigantes de la IA
Para 2026, el poder de los modelos fundacionales ya no estará limitado a unas pocas empresas. Los mayores avances están ocurriendo ahora en la fase de post-entrenamiento, donde los modelos se refinan con datos especializados. Este cambio permitirá una ola de modelos de código abierto que podrán personalizarse y ajustarse para aplicaciones específicas. Esta democratización permitirá a startups ágiles e investigadores crear soluciones de IA potentes y a medida sobre una base compartida y abierta, acabando eficazmente con el monopolio y acelerando una nueva ola de desarrollo de IA distribuida.
La capa de metadatos se convertirá en el próximo campo de batalla para el liderazgo en datos
En 2026, la capa de metadatos surgirá como el plano de control crítico para la arquitectura de datos moderna. A medida que formatos de tabla abiertos como Apache Iceberg™ ganan una adopción generalizada, y los catálogos de código abierto continúan madurando, la abstracción de metadatos del almacenamiento y el cómputo se ha vuelto no solo posible, sino esencial. Las organizaciones líderes en datos ya no son aquellas con los mayores lakehouses, sino aquellas que pueden unificar la gobernanza, el descubrimiento y el acceso a través de ecosistemas de datos fragmentados. La capa de metadatos es ahora donde se ganan o se pierden la confianza, la transparencia y la agilidad. Es el campo de batalla para el liderazgo en datos, y los estándares abiertos son la ventaja estratégica. En 2026, este cambio arquitectónico será el diferenciador clave, separando a los líderes del mercado de aquellos que se queden atrás.
Los formatos abiertos de datos empezarán a ser adoptados por la alta dirección reforzar la estrategia de IA
2026 es el año en que la alta dirección adopta los formatos abiertos como base para la IA. Mientras que los ingenieros han favorecido durante mucho tiempo los formatos abiertos por su flexibilidad e interoperabilidad, los líderes empresariales han sido cautelosos, preocupados por la complejidad y la preparación para la empresa. Pero esa narrativa está cambiando. Estándares abiertos como Apache Iceberg™ están demostrando ser esenciales para simplificar las arquitecturas de datos, eliminar la dependencia de un proveedor (vendor lock-in) y permitir que una única copia de datos impulse múltiples motores. Los formatos abiertos permiten a las organizaciones moverse más rápido, reducir costes y mantener el control de sus estrategias de datos. En un panorama de IA en rápida evolución, ofrecen la adaptabilidad y la velocidad de innovación que las empresas necesitan para competir y ganar.
El Post-Entrenamiento y modelos más inteligentes desafiarán el paradigma del "más grande es mejor”
A principios de 2025, investigadores en China presentaron Deepseek, que utilizó metodologías de entrenamiento innovadoras para lograr capacidades de razonamiento notables, un rendimiento competitivo y, potencialmente, un coste más bajo y una mayor transparencia. De repente, el enfoque de "construir más grande para ser mejor", que supone una mayor inversión, no era la única opción viable. El mercado general de modelos sería más grande de lo que se pensó inicialmente. Mucha innovación está ocurriendo en la fase post-entrenamiento —después de que la fase de entrenamiento inicial ha producido un modelo base bastante bueno— a medida que se le alimentan nuevos datos especializados. Muchos comenzarán con el modelo estándar de código abierto y luego construirán otros más personalizados. Así que mi forma de pensar ha cambiado de "los modelos serán el dominio de solo cuatro o cinco compañías". Realmente creo que habrá una democratización más amplia durante el próximo año.
La redefinición estratégica de los roles profesionales
La ingeniería analítica se convertirá en un rol empresarial esencial
En su carrera por adoptar la IA, demasiadas empresas están desplegándola sobre bases de datos fragmentadas o inconsistentes. Sin una visión compartida de esos datos, se arriesgan a desplegar multitudes de agentes de IA con visiones contradictorias de la realidad, un caos automatizado que socava la confianza.
La solución comienza por dar sentido a los datos antes de superponer la IA. Por eso, 2026 pondrá el foco en el Ingeniero Analítico: el traductor esencial que enseña a la IA a hablar el lenguaje de los negocios. Su herramienta principal es la capa semántica, un mapa definitivo de los datos empresariales que proporciona a la IA el contexto y la dirección que necesita. Al codificar conceptos clave como el "valor de vida del cliente" o la "retención neta", los Ingenieros Analíticos aseguran que cada modelo, panel de control y ejecutivo se nutra de una única fuente de verdad fiable. Los líderes que tengan éxito no solo invertirán en una IA más potente. Invertirán en las personas y los procesos que transforman los datos en una realidad fiable y compartida, y solo entonces desbloquearán el verdadero potencial de la IA a escala.
La proliferación de SaaS dará paso a la simplicidad impulsada por la IA
Las plataformas impulsadas por IA reducirán drásticamente la expansión de SaaS y herramientas en el próximo año, consolidando docenas de aplicaciones de nicho en sistemas unificados e inteligentes. Los CIOs y CISOs ya no gestionarán extensos catálogos de soluciones puntuales. En su lugar, orquestarán un conjunto más reducido de plataformas "AI-first" que podrán adaptarse a múltiples funciones de negocio. Este cambio significa menores costes, menos gastos generales de integración y posturas de seguridad más robustas, pero también exigirá nuevos modelos de gobernanza para garantizar que estos sistemas consolidados no se conviertan en puntos únicos de falla.
La IA redefinirá el rol del CIO de operaciones de TI a innovación empresarial
El rol del CIO cambiará en 2026 de "TI" a "TE" — de tecnología de la información a liderazgo en tecnología empresarial. Las métricas tradicionales como el número de tickets seguirán siendo importantes, pero los CIOs con visión de futuro adoptarán una mentalidad orientada a la solución. El CIO moderno deberá aprovechar la IA no solo para obtener herramientas, sino para diseñar resultados. En lugar de recomendar proveedores de SaaS, los CIOs ensamblarán múltiples LLM para construir soluciones que resuelvan los problemas actuales mientras anticipan lo que vendrá. La función de TI ya no será solo sobre infraestructura; se tratará de ofrecer inteligencia corporativa con soluciones impulsadas por IA y de proporcionar apalancamiento en cada plataforma de negocio crítica. La IA redefinirá al CIO como un innovador de negocio, no solo como un operador de tecnología.
2026 sentará las bases para que los ingenieros de datos deleguen tareas a agentes de IA
El próximo año será el punto de inflexión donde los ingenieros de datos transicionarán de constructores a estrategas, preparándose para delegar tareas clave a agentes de IA. En 2026, la IA no será solo una herramienta para los ingenieros de datos, sino un copiloto, sentando las bases para una nueva era de pipelines de datos autónomos. Mientras que 2025 se centró en preparar datos para la IA, este año se trata de un cambio fundamental: los ingenieros de datos están yendo más allá de escribir SQL para convertirse en arquitectos estratégicos que supervisan y validan el código generado por IA. A medida que el volumen de datos y la complejidad de los pipelines continúan superando el crecimiento de los equipos, la única forma de avanzar es adoptar la automatización inteligente. Esto allanará el camino para una tercera fase, donde agentes de IA autónomos gestionarán y orquestarán pipelines de forma fluida, liberando a los ingenieros de datos para que se centren en resultados de negocio de alto valor y la innovación. 2026 será un año crítico para los ingenieros de datos, ya que sentarán las bases para esta IA agéntica y supondrá una mayor productividad.
Los ingenieros de datos serán clave en la toma de decisiones de negocio
Es bien sabido que los modelos de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan, y debido a esto, los datos se han convertido en el activo más valioso de cada empresa. Las empresas necesitan acceso en tiempo real a datos de alta calidad para tener éxito, y cada vez más se apoyan en sus ingenieros de datos para lograrlo. Este cambio ha elevado el rol del ingeniero de datos a una posición estratégica, donde veremos que cada vez más conversaciones clave para el negocio incluirán las perspectivas de los ingenieros de datos. Asimismo, será cada vez más importante para los ingenieros de datos comprender el contexto de negocio detrás de los problemas que resuelven, incluyendo el impacto empresarial más amplio y las necesidades del cliente. Las organizaciones que triunfarán serán aquellas que reconozcan a los ingenieros de datos como socios de negocio esenciales, integrando su experiencia en las conversaciones estratégicas para asegurar que los datos impulsen el éxito.