Con la proximidad de 2026, el ámbito de la IA y la tecnología empresarial está gestando cambios profundos. Las predicciones de los principales proveedores de soluciones, consultores y líderes de opinión del sector dibujan un panorama lleno de oportunidades y desafíos. Estas predicciones no solo se refieren a tendencias tecnológicas, sino que apuntan a cómo las empresas redefinirán el valor de los datos, la infraestructura y el talento.
Preparación para la IA: del eslogan a la inversión central
Tras años de inversiones a gran escala, las empresas han descubierto en general que lo que realmente obstaculiza la implementación de la IA no es la capacidad de los modelos, sino el grado de preparación de los datos. Guy Adams, cofundador de DataOps.live, señala que para 2026, la brecha de preparación para la IA se convertirá en la principal causa de fracaso de los proyectos de IA y, al mismo tiempo, en el mayor impulsor de nuevo gasto. Los llamados datos listos para IA se refieren a datos confiables, gobernados y alineados con casos de uso específicos. Las empresas dejarán de perseguir ciegamente pruebas piloto de IA para orientarse hacia capacidades como la orquestación automatizada de canalizaciones, políticas como código (policy-as-code), observabilidad continua y controles de calidad. Estos medios técnicos permiten operacionalizar la preparación para la IA, asegurando que los modelos se ejecuten a escala sobre una base segura y confiable.
Gartner considera DataOps como un impulsor estratégico de los datos preparados para IA. Sus pilares centrales —automatización, orquestación, observabilidad, pruebas y gobernanza— se están convirtiendo en partes indispensables del ciclo de vida de los datos empresariales. En 2026, solo las empresas que integren las prácticas de DataOps en cada etapa de sus datos tendrán la oportunidad de ganar en la carrera de la IA.
Agentes de IA: el auge de la fuerza laboral digital y el desafío de la gobernanza
Tyler Akidau, CEO de Redpanda Data, predice que para 2027 el número de agentes de IA superará por primera vez al de empleados humanos — pero solo en las empresas más audaces y con las operaciones más maduras. En 2026, unos pocos pioneros se acercarán a ese objetivo, mientras que la mayoría de las empresas, limitadas por la debilidad de su infraestructura de datos o por una estrategia conservadora, seguirán en el nivel de los chatbots. Los agentes de IA reales ya no tendrán puestos de trabajo ni correos electrónicos, sino que ejecutarán su trabajo silenciosamente a través de una capa de datos gobernada, lo que obliga a las empresas a establecer nuevos modelos de observabilidad y auditoría para rastrear la actividad de la fuerza laboral digital.
Al mismo tiempo, a medida que los agentes autónomos proliferan en los sistemas de datos, la crisis de gobernanza se convertirá en el mayor dolor de cabeza para los CEO y los CIO. La gestión tradicional de identidades y accesos (IAM) y el control de acceso basado en roles (RBAC) ya no pueden hacer frente a agentes con ciclos de vida cortos que actúan dinámicamente a través de cientos de servicios. Los marcos abiertos y estándares compartidos, como MCP (Model Context Protocol) y A2A (Agent-to-Agent), se implementarán más rápidamente y se convertirán en la base del plano de control empresarial. Para finales de 2026, la conectividad, la gobernanza y el aprovisionamiento de contexto serán estándar en las plataformas de datos dominantes, coexistiendo SQL con protocolos abiertos, permitiendo que humanos y máquinas colaboren de forma segura en un mismo plano de datos gobernado.## La propiedad digital y el rol de intermediario de los agentes
Carlos Armada, director de producto de name.com, señala que los agentes de IA se convertirán en los nuevos intermediarios de la propiedad digital. A medida que los agentes asuman más tareas de construcción y operación de la web, los proveedores de dominios y hosting definirán la forma en que los agentes interactúan con Internet. Cuando las máquinas puedan actuar en nombre de los humanos, la definición de propiedad, identidad y seguridad se convierte en un desafío central. La industria necesita establecer marcos claros y transparentes que sienten las bases de confianza para las actividades impulsadas por agentes; esto será la piedra angular de la gestión de la propiedad digital en la era de la IA.
La desaparición del software y la transformación de la infraestructura
Tiago Azevedo, CIO de OutSystems, describe un futuro de «agente como servicio» (Agent-as-a-Service). Se espera que este mercado crezca de 5.100 millones de dólares en 2024 a 47.100 millones en 2030. Para 2026, los empleados dirigirán un conjunto de agentes de IA para orquestar flujos de trabajo entre sistemas, en lugar de alternar entre múltiples pestañas de SaaS. Lo que realmente impulsará el negocio serán los resultados tangibles, no el software subyacente. La IA agéntica y las cargas de trabajo impulsadas por IA exigen que la infraestructura cuente con una potente capacidad de cómputo (CPU/GPU/TPU), redes de alto rendimiento, almacenamiento escalable y medidas de gobernanza y seguridad. Se espera que el mercado de infraestructura de datos empresariales para IA alcance los 7 billones de dólares en 2030. Empresas como Dell están reforzando sus plataformas de datos para IA con el fin de ayudar a las organizaciones a convertir datos distribuidos en resultados de IA más fiables.
Al mismo tiempo, Azevedo cree que la IA agéntica rehumanizará las empresas. A medida que los agentes asuman las tareas tediosas y repetitivas, los humanos podrán centrarse en la creatividad, la estrategia y la conexión emocional. Habilidades blandas como la colaboración, la adaptabilidad, la inteligencia emocional y el criterio serán cada vez más valiosas. Tomando el área de RR. HH. como ejemplo, después de que los agentes se encarguen de las tareas triviales de incorporación y gestión, se espera que la productividad de cada empleado aumente un 30%, y el 23% de los puestos de trabajo se transformarán en nuevos roles que aprovechen mejor el talento humano.
Demostrar el ROAI: de la cantidad a la calidad
Savinay Berry, vicepresidente ejecutivo de OpenText, destaca que 2026 es el año para demostrar el retorno real de la inversión en IA (ROAI). Las empresas ya no necesitan alardear de la cantidad de proyectos piloto de IA. El verdadero retorno se refleja en si la IA ha acortado los ciclos de lanzamiento, mejorado la disponibilidad de los sistemas y acelerado la recuperación ante fallos. Cuando la IA aporta mejoras medibles en velocidad, calidad y estabilidad, se convierte en una ventaja empresarial fiable.
El equilibrio entre flexibilidad y controlMartin Bitzinger, vicepresidente senior de gestión de productos de Mitel, considera que los responsables de la toma de decisiones empresariales están cansados de perseguir tecnologías de moda; el requisito clave para 2026 es la flexibilidad y el control. IDC considera la arquitectura híbrida como una estrategia dominante, que combina implementación local y tecnología en la nube, proporcionando una red de seguridad para la continuidad y resiliencia del negocio. Un verdadero entorno híbrido, capaz de adaptarse a diversas cargas de trabajo mientras mantiene una gobernanza unificada, será la piedra angular de la resiliencia de TI empresarial.
Perspectivas 2026: Innovación pragmática
Resumiendo las predicciones de varios expertos, el tema principal de la tecnología empresarial en 2026 es el pragmatismo. La preparación para la IA ya no es una consigna, sino la batuta de la inversión en datos; los agentes de IA pasan del concepto a la producción, lo que obliga a que los marcos de gobernanza evolucionen en paralelo; la infraestructura se reconfigura para la IA agéntica, y el valor del talento regresa a la esencia humana. Al mismo tiempo, las empresas examinarán cada inversión tecnológica con una perspectiva de ROI más estricta. En el próximo año, las organizaciones que logren combinar orgánicamente datos, agentes e inteligencia humana ocuparán una ventaja competitiva.