Tendencias clave del canal TI y la IA agéntica

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En este contexto, hablan de ciberresiliencia, ecosistemas de partners más reducidos pero mucho más especializados, auge del modelo MSP, IA agéntica en entornos reales, cloud 3.0, GreenOps, gobernanza de datos federada, plataformas AI-native, operaciones inteligentes y una visión de la tecnología como factor directo de competitividad y soberanía. Lo que viene no es otro ciclo de hype, sino el momento de demostrar ROI y resiliencia.

La nueva era del canal TI: de la reventa a la ciberresiliencia gestionada

El canal de TI está girando con fuerza hacia la ciberresiliencia como eje de la propuesta de valor. Tal y como señalan responsables de canal de grandes proveedores de protección de datos y ciberseguridad, las conversaciones con los clientes han pasado de la clásica “seguridad y backup” a debates más amplios sobre prevención, detección, gestión de identidades, copias de seguridad orquestadas y recuperación integral, especialmente en entornos híbridos, multicloud y SaaS.

Esta complejidad hace que ningún fabricante pueda abarcar todo el espectro por sí solo, lo que impulsa ecosistemas de partners más colaborativos. Gana peso la figura del integrador de sistemas global (GSI), el distribuidor de valor añadido (VAR) y, sobre todo, el proveedor de servicios gestionados (MSP), que se convierte en el motor de crecimiento dentro del nicho de ciberresiliencia. Las empresas ya no buscan solo productos, quieren un socio que asuma responsabilidad continua sobre su postura de seguridad.

En paralelo, los fabricantes están siendo mucho más selectivos con sus alianzas. Se reduce el número de partners y se incrementa la profundidad de la colaboración con aquellos que pueden demostrar madurez en servicios, capacidad de diseño de soluciones completas y delivery consistente. Los programas comerciales, incentivos y recursos se están reconfigurando en torno al modelo MSP, premiando a quienes ofrezcan ciberresiliencia como servicio y orientación experta en entornos híbridos, nube pública y SaaS.

Este cambio implica que los partners que se queden anclados en la simple reventa corren un riesgo real de irrelevancia. El valor se desplaza hacia el conocimiento, la integración y la gestión continua. El canal que abrace la ciberresiliencia, la automatización y la gobernanza como servicio será pieza clave en las estrategias tecnológicas a largo plazo de sus clientes.

IA agéntica: de los chatbots a los sistemas que actúan solos

La relación con la inteligencia artificial va a cambiar de raíz. Hasta ahora, el estándar han sido las interfaces conversacionales: se pide un resumen, un texto o una imagen, y el sistema responde. En los próximos años, ese modelo dará paso a la IA agéntica, donde los sistemas ya no solo contestan, sino que ejecutan tareas complejas de forma autónoma, interactuando con aplicaciones, datos y otros servicios.

En la práctica, esto significa que los usuarios dejarán de pedir sugerencias para pasar a delegar acciones. En lugar de solicitar recomendaciones de viaje a un chatbot, se dará una orden a un agente que, con permisos adecuados, leerá el calendario, comparará opciones de vuelo, reservará, pagará y enviará las confirmaciones sin supervisión constante. Ese salto multiplicará la productividad, pero también estrechará el margen de error tolerable y elevará la sensibilidad en materia de seguridad y responsabilidades.

El mercado ya se está organizando alrededor de dos grandes categorías: plataformas y frameworks para crear agentes personalizados, y soluciones empaquetadas por proveedor. Jugadores como OpenAI, Google, Microsoft, Oracle, Amazon, Nvidia, Salesforce, Cisco o SAP ofrecen desde arquitecturas para construir agentes hasta agentes específicos para ventas, soporte, automatización de procesos, observabilidad o gestión de riesgos.

Además, los ecosistemas de agentes empezarán a comunicarse entre sí mediante protocolos como A2A (agente a agente), lo que permitirá flujos de trabajo distribuidos donde múltiples agentes colaboran sobre datos compartidos y APIs corporativas. Esta autonomía no será absoluta al principio: los procesos críticos contarán con fuertes mecanismos de supervisión humana y esquemas de responsabilidad claramente definidos para cumplir con regulaciones y auditorías.

El año de la verdad para la IA: del piloto al impacto en la cuenta de resultados

Tras varios años de proyectos piloto y pruebas de concepto, la IA entra en su examen serio. CIO y CEO incrementan la presión: cada euro invertido en IA deberá demostrar impacto concreto en ingresos, reducción de costes, mitigación de riesgos o nuevos modelos de negocio. Las visiones futuristas dejan paso a preguntas muy prosaicas: cuánto cuesta, qué aporta y quién responde cuando falla.

Grandes consultoras y analistas coinciden en que el foco se desplaza del experimento aislado a las implementaciones a escala empresarial. La clave ya no es tener “un caso de uso llamativo”, sino construir una pila de negocio digital basada en datos, con tejidos de datos federados, integraciones robustas, observabilidad, seguridad y una “química” real entre humanos e IA que fomente la confianza y la adopción sostenible.

Los números empiezan a respaldar este movimiento: un porcentaje creciente de organizaciones ya tiene aplicaciones listas para IA en producción, con mejoras significativas en eficiencia operativa y reducción del time-to-market. Pero también se ven límites claros: el fenómeno FOMO (miedo a quedarse fuera) ha llevado a muchos proyectos a iniciar sin un business case sólido, y 2026 será el filtro que determine qué iniciativas sobreviven y cuáles se apagan por falta de ROI.

Además, los directores generales en EMEA exigen pruebas tangibles de valor antes de aprobar nuevos proyectos de IA. Las prioridades se mueven desde la simple mejora de productividad individual hacia la innovación en modelos de negocio, la reinvención de procesos y la resiliencia organizativa. Se espera que la IA aporte creatividad, nuevos servicios y formas diferentes de gestionar, lo que generará también fricción laboral y, probablemente, más reestructuraciones y despidos en determinados perfiles.

Los agentes de IA jugarán un papel clave en este salto. Se prevé que una parte relevante de las grandes empresas integre agentes en sus plataformas de observabilidad y seguridad para automatizar la aplicación de políticas, reducir infracciones y mantener cumplimiento normativo. Si la IA no demuestra resultados medibles en este ciclo, muchas organizaciones reducirán el ritmo de inversión y se centrarán en iniciativas con beneficios claros.

Cómo la IA está reescribiendo el software, el cloud y las operaciones

La IA no solo afecta a las aplicaciones de negocio, está transformando el propio desarrollo de software. La programación tradicional basada en escribir líneas de código está cediendo terreno a un modelo en el que los desarrolladores expresan intenciones y la IA genera y mantiene los componentes. Esto acorta los ciclos de entrega, mejora la calidad y permite dedicar a los equipos humanos a diseño de arquitectura, seguridad, gobierno y coordinación de agentes.

Esta “reconstrucción del software” exige nuevos marcos de gobernanza, supervisión humana y control de calidad para evitar vulnerabilidades, errores masivos y dependencias excesivas de proveedores de SaaS. Al mismo tiempo, abre la puerta a construir sistemas más adaptables y soberanos, reduciendo el lock-in y apostando por productos personalizados sobre plataformas abiertas y componibles.

En paralelo, el cloud entra en una fase 3.0 donde híbrido, multicloud, privado y soberano conviven como norma. La IA a gran escala no puede depender únicamente del cloud público tradicional; demanda arquitecturas distribuidas, latencias muy bajas y edge computing coordinado con centros de datos. Las interrupciones masivas y las tensiones geopolíticas empujan a las organizaciones hacia estrategias multicloud, soberanas y de diversificación de proveedores.

Los sistemas empresariales evolucionan también desde simples repositorios de registro hacia motores activos de operaciones inteligentes. Gracias a agentes de IA embebidos en procesos clave (finanzas, supply chain, RR. HH., atención al cliente), las empresas pueden pasar de automatizaciones sueltas a orquestar cadenas de valor completas, con monitorización continua, resolución de excepciones y mejora adaptativa guiada por datos.

Todo ello se engloba en una tendencia clara: la tecnología deja de ser un conjunto de piezas independientes para convertirse en un “sistema operativo empresarial” integrado. La ventaja competitiva ya no vendrá de tener más proyectos, sino de conseguir que IA, automatización, APIs, nube, seguridad, observabilidad y datos funcionen como un todo coherente, gobernado y alineado con las métricas de negocio.

Gobernanza, regulación y soberanía tecnológica: IA bajo lupa

El entorno regulatorio se endurece y se convierte en protagonista. Normativas como el AI Act europeo, NIS2, DORA, CRA, CSRD y otras regulaciones sectoriales harán que la gobernanza, el riesgo y la seguridad pasen de ser “buenas prácticas” a condiciones de entrada para operar. Las empresas deberán documentar de forma exhaustiva los datos que utilizan, los modelos que despliegan y la lógica de sus decisiones automatizadas.

La gobernanza de la IA evoluciona hacia modelos adaptativos basados en AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management), que combinan políticas, controles, procesos y herramientas para monitorizar en tiempo real sesgos, alucinaciones, fugas de datos, usos indebidos o desviaciones de performance. En Europa, la tensión entre innovación y cumplimiento será intensa: demasiada rigidez puede penalizar competitividad frente a otras regiones menos reguladas.

En este escenario gana relevancia la soberanía tecnológica entendida como “interdependencia resiliente”. En lugar de aspirar a una autonomía absoluta (irreal en un mundo hiperconectado), gobiernos y compañías se centran en controlar capas críticas de la cadena de valor digital: semiconductores, datos, modelos de IA, infraestructuras cloud soberanas y estándares abiertos que permitan cambiar de proveedor sin trauma.

También se consolida la gobernanza federada de datos como modelo para compartir información entre organizaciones sin renunciar a la soberanía del dato ni centralizar físicamente los repositorios. Este enfoque, combinado con arquitecturas componibles y APIs bien definidas, es el habilitador técnico imprescindible para ecosistemas de agentes que colaboran sobre datos distribuidos de forma segura y auditable.

La consecuencia directa es que la velocidad de despliegue tecnológico se ralentizará en muchos casos, pero a cambio se incrementará la seguridad jurídica, la trazabilidad y la confianza. El mercado empezará a distinguir con más claridad entre software serio, auditable y conforme, y soluciones “humo” que no soportan un escrutinio regulatorio riguroso.

Seguridad, identidades y el adiós silencioso a las contraseñas

La ciberseguridad entra también en una fase de cambio profundo. La escala, velocidad y sofisticación de los ataques hace inviable mantener un modelo puramente reactivo basado en análisis manual. La defensa empieza a moverse a “velocidad de máquina”, apoyándose en IA para detectar anomalías, correlacionar eventos y orquestar respuestas automáticas, mientras los equipos humanos se enfocan en estrategia, gobierno y gestión de incidentes complejos.

En la capa de acceso, la identidad se consolida como nuevo perímetro de seguridad. La proliferación de aplicaciones SaaS, el trabajo distribuido y la conectividad ubicua obligan a centralizar la protección en torno a usuarios, dispositivos y servicios, más que en redes perimetrales. Zero Trust evoluciona hacia modelos contextuales y proactivos, donde cada acceso se valida continuamente según comportamiento, localización, riesgo y sensibilidad de los recursos.

Una de las transformaciones más visibles a nivel de usuario será la muerte progresiva de la contraseña clásica. Las passkeys, basadas en criptografía de clave pública, se convertirán en el método principal de autenticación: la clave privada permanece en el dispositivo del usuario y se desbloquea con biometría (huella, reconocimiento facial), mientras que el servidor solo recibe pruebas matemáticas de identidad, lo que hace inútiles la mayoría de ataques de phishing basados en robo de credenciales.

Esta evolución se complementa con modelos de gestión de identidades y accesos (IAM) mucho más avanzados, así como con el refuerzo de la seguridad en la cadena de suministro de software y proveedores externos. La supervisión de terceros, auditorías continuas y acuerdos contractuales con garantías de ciberseguridad serán críticos para evitar brechas por vectores externos.

Arquitecturas API-first, hiperautomatización y “servicio como software”

La integración se convierte en una obsesión estratégica. Sectores como banca, seguros, energía, retail, salud o sector público comprueban a diario que la fragmentación tecnológica y los sistemas legacy aislados son uno de los frenos más importantes a la innovación. La respuesta está siendo la adopción masiva de arquitecturas API-first y plataformas de integración que permiten exponer capacidades de negocio como servicios reutilizables.

En paralelo, la hiperautomatización se consolida como la vía práctica para escalar eficiencia sin crecer en estructura. Combinando IA, RPA, BPM, APIs, analítica y orquestación, las organizaciones dejan de construir bots sueltos para procesos marginales y pasan a programas integrales que automatizan cadenas de principio a fin, especialmente en ámbitos regulados donde los errores manuales son caros.

Este cambio viene acompañado de un nuevo modelo de consumo de software que podríamos llamar “servicio como software”. Más allá del clásico pago por licencia o por usuario de SaaS, emergen esquemas donde se factura por resultado: por documento procesado, por transacción conciliada, por tarea cerrada o por caso de soporte resuelto automáticamente. Para el canal TI abre espacios de negocio orientados a outcomes medibles, alineados con los objetivos del cliente.

Además, el ERP y otros sistemas core evolucionan hacia versiones “activas” asistidas por IA agéntica. Muchas tareas de backoffice (contabilidad, facturación, conciliaciones, gestión documental) se automatizan casi por completo, liberando al personal para centrarse en la gestión de excepciones y la toma de decisiones estratégicas. No se trata de “empresas sin humanos”, sino de organizaciones donde el talento humano se concentra donde aporta más valor.

La democratización del desarrollo con plataformas low-code y no-code también gana tracción, permitiendo que áreas de negocio construyan sus propias aplicaciones y flujos bajo gobierno de TI. Esto acelera la innovación interna, aunque exige marcos de seguridad, calidad y compliance muy claros para evitar “shadow IT” incontrolable.

Infraestructura, energía y GreenOps: límites físicos de la IA

El auge de la IA está llevando la infraestructura al límite. El entrenamiento y despliegue masivo de modelos exige potencias de cómputo y capacidades de refrigeración enormes, poniendo foco en un recurso que hasta ahora se daba por sentado: la energía. La conversación tecnológica empieza a pivotar desde “cuántos parámetros tiene el modelo” a “cuántos vatios consume por unidad de valor generado”.

A nivel de hardware, la NPU se convierte en especificación estándar en PCs y móviles. Los ordenadores “con IA” dejarán de ser una gama premium para pasar a ser requisito básico, ya que ejecutar agentes y modelos en local reduce latencia, mejora privacidad y alivia parte de la carga sobre la nube. Al renovar equipos de sobremesa o portátiles, las capacidades de cómputo para IA serán tan importantes como la memoria RAM o el almacenamiento.

La demanda de memorias DRAM y NAND de alto rendimiento para centros de datos de IA tensiona la cadena de suministro y encarece componentes. Los fabricantes priorizan líneas de producción para servidores frente a dispositivos de consumo, lo que podría traducirse en precios más altos o limitaciones de stock para equipos con grandes capacidades de memoria para el usuario final.

En este contexto, surge con fuerza el enfoque GreenOps para la gestión de la nube y la infraestructura. No basta con optimizar costes financieros, hay que tener en cuenta la huella de carbono, el uso eficiente de recursos y el cumplimiento de objetivos ESG. La sostenibilidad se convierte en KPI crítico para el CIO y los responsables de tecnología deben justificar cada kilovatio-hora consumido, ajustando cargas entre cloud, edge y on-premise.

A ello se suma la llegada de innovaciones en almacenamiento energético como las baterías con ánodo de silicio y las primeras aplicaciones comerciales de estado sólido en consumo masivo. Su mayor densidad energética permitirá dispositivos móviles con autonomías reales de dos días y coches eléctricos más ligeros y con más alcance, además de soportar cargas ultrarrápidas con menos degradación, lo que alivia parte de la ansiedad por autonomía.

Conectividad avanzada: WiFi 7 y cobertura satelital directa

Las redes también dan un salto cualitativo para soportar esta nueva capa de servicios digitales. WiFi 7 se convertirá en el estándar dominante para routers, smartphones y portátiles, no solo por velocidad bruta, sino por cambios arquitectónicos como la operación Multi-Link (MLO), que permite usar varias bandas de forma simultánea, reduciendo latencia y mejorando estabilidad incluso en hogares saturados de dispositivos.

Con esta evolución, las conexiones de fibra de 1 Gbps dejarán de verse estranguladas por WiFi antiguos. Streaming en 8K, realidad mixta, juegos en la nube o experiencias inmersivas serán viables sin cortes constantes, reforzando la percepción de que la red “simplemente funciona”, algo imprescindible cuando cada vez más operaciones críticas dependen de la conectividad inalámbrica. Para conocer cómo evoluciona la conectividad doméstica conviene revisar una guía completa de ADSL y fibra.

En paralelo, se inicia el despliegue comercial de servicios Direct-to-Cell que permiten a los móviles conectarse directamente a satélites de órbita baja. Al principio se centrará en mensajería y comunicaciones de emergencia en zonas sin cobertura terrestre (montaña, mar, áreas rurales remotas), pero marca el inicio del fin de las “zonas sin señal” como las conocemos hoy.

Los nuevos módems serán capaces de conmutar automáticamente entre antenas de telefonía y satélites, garantizando un mínimo de servicio incluso en condiciones adversas. Para el canal TI, esto abre oportunidades en soluciones IoT remotas, monitorización distribuida y servicios críticos en tiempo real en sectores como logística, energía, transporte o seguridad.

Casos de referencia y posicionamiento de grandes actores TIC

Las grandes compañías TIC están moviendo ficha para llegar preparadas a este nuevo escenario. Operadores de infraestructuras compartidas, como los gestores de torres y redes de telecomunicaciones, están apostando por automatización avanzada, análisis de datos en tiempo real y colaboración con proveedores de IA para mejorar la resiliencia de sus activos frente a incidencias climáticas y picos de tráfico.

Operadores integrados de telecomunicaciones están impulsando planes estratégicos de varios años para modernizar redes, apagar tecnologías legacy y apoyarse en IA para automatizar operaciones, hiperpersonalizar servicios y mejorar la experiencia del cliente. El objetivo es reducir drásticamente costes operativos, incrementar ingresos B2B y posicionarse como líderes en ciberseguridad, cloud e IA aplicada.

Grandes consultoras globales, por su parte, proponen marcos como TechnoVision para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones tecnológicas con criterios de negocio. Su mensaje es claro: la IA generativa y la IA agéntica deben integrarse dentro de arquitecturas resilientes, con especial atención a la gobernanza de datos, la soberanía tecnológica y el rediseño de procesos hacia operaciones inteligentes.

Otras firmas especializadas en modernización, interoperabilidad e hiperautomatización insisten en que la clave ya no es incorporar más herramientas sino integrarlas, gobernarlas y escalarlas con disciplina. Arquitectura empresarial, APIs, observabilidad, FinOps y gestión de riesgos dejan de ser “detalle técnico” para convertirse en condiciones críticas para que la IA y la automatización no se queden atrapadas en pilotos eternos.

Consultoras regionales y proveedores de soluciones de negocio también destacan la consolidación de modelos de IA especializada por dominio, capaces de reducir alucinaciones, ajustarse a la regulación de cada sector y optimizar consumo energético. Modelos más pequeños, afinados sobre datos propietarios y terminología específica, convivirán con grandes modelos generalistas para cubrir necesidades diversas con eficiencia.

2026 marca un punto de inflexión en la relación entre canal TI, IA y negocio: la inteligencia artificial se instala como columna vertebral de las arquitecturas empresariales, el cloud se vuelve más distribuido y soberano, la seguridad se desplaza hacia identidades y detección preventiva, las arquitecturas se hacen composables y orientadas a APIs, y la energía y la sostenibilidad se convierten en restricciones de diseño. Las organizaciones que logren orquestar todos estos elementos como un único sistema, acompañado por un canal TI maduro y orientado a servicios gestionados, serán las que marquen la diferencia competitiva en la próxima década.