Tendencias clave en tecnología y negocio digital

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En 2026 la tecnología va a dejar de ser un juguete brillante para convertirse en una infraestructura crítica que se mide en rendimiento, coste y riesgo. Muchas de las promesas de la última ola de innovación —sobre todo en inteligencia artificial, cloud y conectividad— dejan por fin la fase experimental y aterrizan en el día a día de las empresas, la industria y el hogar, como muestra la IA como palanca transversal y estratégica.

Las organizaciones se verán obligadas a tomar decisiones mucho más maduras: qué IA desplegar, dónde ejecutar las cargas, cómo proteger los datos, cuánto energía consumir y quién asume la responsabilidad cuando un sistema autónomo toma una mala decisión. 2026 no va a ser “otro año más de hype”, sino el momento en el que la IA agéntica, la hiperautomatización, la ciberseguridad predictiva, la regulación dura y las nuevas infraestructuras (desde WiFi 7 hasta la conectividad satelital directa) se encuentran en el mismo punto.

IA agéntica y agentes de IA: de hablar con máquinas a delegarles trabajo

La relación con la IA cambia de raíz: dejamos atrás el modelo de “preguntar a un chatbot” para pasar a encargar tareas completas a agentes autónomos que planifican y actúan. Estos sistemas ya no se limitan a generar un texto o una imagen, sino que conectan con calendarios, CRMs, ERPs, pasarelas de pago o sistemas de logística para ejecutar flujos de trabajo de principio a fin, una evolución analizada en las diferencias entre Claude, ChatGPT y Gemini.

En el ámbito corporativo, veremos agentes especializados que gestionan inventario, vigilan el consumo energético, coordinan campañas de marketing o ajustan rutas logísticas. Su autonomía estará acotada por reglas de negocio, permisos granulares y esquemas de supervisión humana (human-in-the-loop) que limitan el riesgo en procesos críticos, pero les permiten moverse con libertad en tareas repetitivas o de bajo impacto. Para integrarse de forma coherente conectan con calendarios, CRMs, ERPs y otros sistemas digitales.

En el plano personal, los agentes actuarán como asistentes que toman decisiones por nosotros: desde reservar un viaje a reorganizar la agenda cuando surge un imprevisto, o negociar cambios de cita con otros agentes. El usuario dejará de “chatear” con la IA para establecer objetivos y conceder permisos sobre apps y datos, un cambio similar a personalizar ChatGPT para tareas concretas, algo que abre una enorme ventana de productividad, pero también nuevos riesgos operativos, legales y de privacidad.

La clave en 2026 será la normalización de esta IA agéntica en dominios muy concretos: finanzas, soporte, logística, consumo energético o mantenimiento. No veremos aún agentes generales capaces de gestionar todo el negocio, pero sí una constelación de agentes expertos coordinados entre sí mediante estándares emergentes de comunicación entre agentes (A2A, agent-to-agent) y arquitecturas específicas conocidas ya como “Agentlakes”.

Estas arquitecturas se apoyan en una gobernanza de datos federada: los datos no se concentran en un único lago centralizado, sino que se comparten de forma controlada entre múltiples dominios y organizaciones, sin perder soberanía sobre el dato. De este modo, varios agentes —de distintos proveedores y modelos— pueden trabajar de manera coordinada sobre información distribuida, reduciendo silos y evitando dependencias excesivas de un solo fabricante. Este enfoque y sus desafíos aparecen recogidos en reportajes sobre el mundo del software.

ERP activo y operaciones inteligentes: del registro pasivo al motor de decisiones

Los clásicos sistemas de planificación de recursos empresariales dejan de ser “cajas negras” donde solo se registran transacciones. El viejo ERP pasivo se transforma en un ERP activo o sistema de operaciones inteligentes, impulsado por agentes de IA integrados en los procesos clave. Ya no se trata de introducir datos para obtener informes, sino de que el propio sistema detecte desviaciones y actúe.

En 2026 estos ERPs activos podrán identificar roturas de stock, anomalías en facturación, retrasos en la cadena de suministro o desajustes de costes y, en función de reglas predefinidas, proponer o ejecutar automáticamente acciones correctoras: generar pedidos, replanificar entregas, ajustar precios o escalar incidencias. El personal humano pasa a centrarse en la gestión de excepciones y la estrategia, no en la tarea repetitiva.

Este cambio se alinea con el auge de las “operaciones inteligentes” descritas por grandes consultoras: los procesos, y no las aplicaciones, pasan a ser el centro del sistema. Los agentes de IA se incrustan en la cadena de valor de extremo a extremo —finanzas, RR. HH., servicio al cliente, logística— para supervisar, optimizar y orquestar flujos de trabajo completos. La automatización deja de ser un parche local para convertirse en una capa transversal que evoluciona de forma continua. Más contexto y análisis se pueden encontrar en noticias de tecnología profesional.

La consecuencia organizativa es profunda: el desarrollo de software también cambia. La IA se “apodera” del ciclo de vida del software, automatizando desde la generación de código hasta el testeo, el despliegue y el mantenimiento. Los desarrolladores pasan de escribir línea a línea a expresar requisitos y supervisar lo que producen los modelos, con un foco creciente en arquitectura, coordinación de agentes, gobernanza y calidad.

Supercomputación, Cloud 3.0 y edge: poder de cómputo en todas partes

La expansión de la IA está llevando al límite a la infraestructura tradicional basada solo en CPU. Las organizaciones descubren que sus sistemas heredados no pueden sostener modelos de IA cada vez más complejos, por lo que se acelera la transición hacia arquitecturas híbridas con GPUs, NPUs y chips especializados en cargas de inteligencia artificial.

Muy pocas empresas construirán su propio superordenador, pero prácticamente todas tendrán que acceder a servicios de cómputo masivo en la nube. Es el nacimiento de una fase que muchas voces llaman Cloud 3.0: un entorno donde coexisten cloud público, nubes privadas, multicloud, infraestructuras soberanas y edge computing, todo ello orquestado como si fuera una única plataforma inteligente.

En esta etapa, las cargas de trabajo de IA se distribuyen según requisitos de latencia, soberanía y coste. Los modelos que exigen respuesta inmediata o máxima privacidad se acercan al edge o al dispositivo, mientras que los entrenamientos pesados y las simulaciones complejas se ejecutan en centros de datos especializados. La consecuencia es un paisaje técnico más resiliente pero mucho más complejo de gobernar.

En paralelo, la informática en el extremo (“edge-first”) gana protagonismo. La lógica de negocio deja de residir en un backend monolítico para repartirse en funciones ligeras que corren cerca del usuario, en gateways, dispositivos IoT o nodos regionales. Esto multiplica el rendimiento y reduce la dependencia de un único punto de fallo, pero obliga a los equipos de desarrollo a entender bases de datos distribuidas, consistencia eventual y funciones serverless con límites de tiempo y memoria muy estrictos.

Todo este músculo de cómputo tiene, sin embargo, una cara B: el consumo energético. Los centros de datos de IA rozan el límite de lo asumible, y en 2026 el discurso gira hacia la “eficiencia por vatio”. El cuello de botella ya no será solo el chip, sino la capacidad de la red eléctrica y los sistemas de refrigeración, lo que obliga a repensar arquitecturas, algoritmos y estrategias de despliegue. La relación entre despliegue de IA y cadena energética se aborda en análisis sobre cadena de energía en entornos industriales.

GreenOps, Green IA y sostenibilidad como KPI del CIO

La sostenibilidad deja de ser un PowerPoint bonito y pasa a convertirse en un indicador operativo duro para los responsables de tecnología. Normativas europeas como la CSRD exigen informes de impacto ambiental detallados, y la explosión de la IA ha puesto en evidencia el coste real de entrenar modelos gigantescos y mantener infraestructuras de cómputo intensivo.

Surge con fuerza el concepto de GreenOps: un enfoque que combina la gestión financiera de la nube (FinOps) con la optimización del impacto ambiental. Se trata de elegir regiones, tipos de instancia, aceleradores y patrones de uso que minimicen tanto la factura como la huella de carbono, incorporando métricas de eficiencia energética en el propio diseño de las aplicaciones.

En paralelo, se consolida la llamada Green IA. En vez de apostar siempre por modelos cada vez más grandes, las organizaciones empiezan a valorar modelos más pequeños y eficientes (SLMs), entrenamiento selectivo y técnicas de inferencia optimizada. El objetivo es claro: lograr resultados comparables o mejores con un consumo de recursos mucho menor, tanto por costes como por responsabilidad corporativa.

En este escenario, no optimizar deja de ser una simple mala práctica para convertirse en un freno al crecimiento. Las empresas que no sepan justificar cada vatio consumido o cada gigabyte transferido verán limitada su capacidad de escalar, tanto por presión regulatoria como por pura economía de mercado.

Datos sintéticos, gobernanza federada y regulación de la IA

Las grandes IAs generativas ya han “devorado” buena parte del contenido útil disponible públicamente y, al mismo tiempo, la calidad de la web se degrada por el crecimiento del spam, la desinformación y el contenido generado por otras IAs. En ese contexto, seguir entrenando modelos solo con datos reales de Internet tiene rendimientos decrecientes y riesgos legales crecientes.

La respuesta pasa por el uso intensivo de datos sintéticos: conjuntos de información creados artificialmente para simular patrones reales sin depender directamente de registros personales. Pueden ser textos, imágenes, audio, historiales médicos o transacciones financieras generadas de forma controlada, con menos riesgos de privacidad y posibilidad de modelar situaciones difíciles de observar en el mundo real.

El reto no es tanto técnico como epistemológico: si los datos sintéticos solo replican el pasado, la IA se queda atrapada en una especie de eco digital; si se diseñan con suficiente diversidad y rigor estadístico, pueden abrir la puerta a comportamientos, hipótesis y soluciones que no estaban explícitamente en los datos originales. 2026 será un año clave para probar hasta dónde llega esta frontera.

Todo esto ocurre bajo la lupa de reguladores cada vez más exigentes. Con marcos como el AI Act europeo y nuevas normas de protección de datos y propiedad intelectual, las organizaciones tendrán que documentar con precisión qué datos usan, cómo entrenan sus modelos y cómo auditan las decisiones automatizadas. La gobernanza de la IA (AI TRiSM: Trust, Risk and Security Management) se convierte en la “puerta de entrada” de cualquier proyecto serio.

Este giro hacia la regulación comporta más burocracia y procesos de aprobación más lentos, pero también filtra el humo y obliga a diferenciar el software profesional de las soluciones improvisadas. A medio plazo, la confianza y la capacidad de auditoría serán factores tan críticos como la precisión o el rendimiento técnico del modelo.

Ciberseguridad preventiva, confianza digital y fin de las contraseñas

Con el aumento exponencial de la superficie de ataque —más IA, más IoT, más cloud híbrido— la ciberseguridad ya no puede permitirse ser reactiva. Los ataques automatizados, el malware que se repara solo y las campañas de ingeniería social multimodal hacen imposible que equipos humanos gestionen manualmente todas las alertas.

La tendencia definitiva para 2026 es la defensa predictiva: plataformas que, gracias a modelos de IA entrenados con enormes volúmenes de tráfico, logs y patrones de ataque, detectan anomalías antes de que se conviertan en intrusiones reales. Ante una señal sospechosa, los sistemas aíslan servicios, bloquean identidades o ajustan políticas de acceso en tiempo real, sin parar la operación.

En paralelo, el confidential computing amplía la protección del dato incluso durante su procesamiento. Gracias a enclaves seguros soportados por hardware, la información permanece cifrada mientras la aplicación la utiliza, reduciendo drásticamente la superficie de exposición. Diseñar aplicaciones para entornos de confianza cero se vuelve obligatorio: APIs que operan sobre datos cifrados, separación estricta de privilegios y monitorización continua de comportamiento.

En el plano del usuario final, vivimos un giro histórico: las contraseñas empiezan a retirarse del escenario. Las Passkeys, basadas en criptografía de clave pública almacenada en el dispositivo, se convierten en el método de autenticación prioritario. La clave privada nunca sale del móvil u ordenador, y se desbloquea con biometría; el servidor solo recibe una prueba matemática, por lo que el phishing deja de tener sentido: no hay contraseña que robar.

Este paquete de cambios transforma la ciberseguridad en un componente central de la resiliencia empresarial. No se trata solo de evitar brechas, sino de asegurar continuidad del negocio, reputación y cumplimiento regulatorio en un entorno en el que cada incidente de seguridad puede tener consecuencias sistémicas.

Arquitecturas composable, hiperautomatización y Service as Software

Para que los agentes de IA puedan orquestar procesos complejos, la tecnología de base debe ser flexible. La arquitectura composable gana terreno: los sistemas se construyen como conjuntos de capacidades de negocio empaquetadas (Packaged Business Capabilities), conectadas entre sí como piezas de LEGO mediante APIs estándar.

Este enfoque permite reemplazar, actualizar o reconfigurar módulos sin tocar el resto del sistema, habilitando una rapidez de cambio que encaja a la perfección con las necesidades de la IA agéntica. Los agentes necesitan acceder a datos y funciones de manera granular; una arquitectura rígida basada en monolitos dificulta esa orquestación.

Sobre esta base se dispara la hiperautomatización. No hablamos solo de RPA clásico, sino de una combinación de IA, orquestadores de procesos, agentes y servicios cloud que cubren tareas de alto valor como revisión documental, generación o refactorización de código, triaje de incidencias, scoring de riesgo o atención al cliente compleja. Las empresas empiezan a pagar no por usuario, sino por resultado automatizado, un giro que algunos definen como “Service as Software”.

En lugar de contratar simplemente una aplicación, las organizaciones contratan servicios completamente automatizados: “tantos contratos revisados al mes”, “tantas horas de código auditado”, “tantas reclamaciones procesadas”. El software se convierte en una cadena de montaje digital donde los humanos supervisan y afinan, y las máquinas ejecutan.

Esta evolución obliga a redefinir trabajos, métricas y modelos de coste, pero también libera talento humano para funciones más analíticas, creativas y estratégicas. El CIO y los responsables de negocio deben actuar como arquitectos de esta nueva mezcla entre personas, procesos y algoritmos.

IA física, robótica colaborativa y enjambres de robots

La inteligencia artificial sale definitivamente de la pantalla para habitar el mundo físico. Drones, robots móviles, sistemas autónomos industriales y dispositivos domésticos combinan sensores, actuadores y modelos de IA para percibir, decidir y actuar en tiempo real. Es lo que muchos ya denominan “IA física”. Para entender mejor los perfiles que diseñan e integran estos sistemas, consulta qué hace un ingeniero en robótica y sistemas digitales.

En la industria veremos robots que se mueven entre humanos en almacenes, plantas de producción y centros logísticos, asumiendo tareas repetitivas, peligrosas o nocturnas. Los “cobots” tradicionales siguen siendo la opción más robusta en muchas fábricas, pero empiezan a aparecer robots humanoides en pilotos comerciales muy acotados, sobre todo donde el entorno está pensado para personas y no tendría sentido rediseñar toda la infraestructura.

Estos robots, aún caros y relativamente frágiles, mejoran cada año en motricidad, manipulación y equilibrio. La gran revolución, sin embargo, vendrá de su integración con IA agéntica: robots capaces de recibir objetivos de alto nivel, planificar subtareas, usar herramientas y coordinarse con otros sistemas, con una supervisión humana mucho menos granular.

Más allá de los robots individuales, la investigación en enjambres robóticos abre la puerta a sistemas distribuidos con inteligencia colectiva: muchos robots sencillos que colaboran para tareas de inspección, mantenimiento, logística o exploración. Entrenar y coordinar estos enjambres será un reto clave en ámbitos como la energía, la construcción o la agricultura de precisión.

Realidad inmersiva, computación espacial ligera y mundos virtuales

Las tecnologías de realidad aumentada y virtual, que durante años parecían relegadas al ocio, dan el salto a usos masivos en educación, formación, diseño, simulación y comercio. Experiencias inmersivas más ligeras, accesibles y conectadas empiezan a calar en empresas y sectores profesionales.

Mientras los visores de gama alta siguen evolucionando, se extienden también soluciones de “computación espacial light”: gafas discretas con proyección retinal o audio direccional, wearables neuronales no invasivos (pulseras, anillos, guantes) y dispositivos capaces de mostrar información contextual sin bloquear la visión del mundo real. Los primeros usuarios serán perfiles muy early adopter, pero marcan el inicio de una relación con la tecnología menos dependiente de la pantalla del móvil.

En paralelo, proliferan los mundos virtuales persistentes donde inteligencias artificiales simulativas interactúan entre sí y con personas, aprendiendo, evolucionando y probando estrategias que luego se transfieren al mundo físico. Esto afecta tanto al diseño de productos y servicios como a la formación de equipos, la planificación urbana o la investigación científica.

La convergencia entre realidad física, metaversos industriales, IA persistente y robótica cognitiva configura un ecosistema nuevo en el que las fronteras entre lo real y lo digital se difuminan. 2026 marca un punto de inflexión en el que estas piezas dejan de ser demos aisladas para empezar a integrarse en procesos productivos.

Conectividad avanzada: WiFi 7, Matter y Direct-to-Cell

Todo este entramado tecnológico necesita redes a la altura. En el hogar, el estándar WiFi 7 se convierte en el nuevo mínimo razonable. Gracias a técnicas como MLO (Multi-Link Operation), los dispositivos usan varias bandas a la vez para reducir la latencia y aumentar la estabilidad, permitiendo streaming 8K, realidad mixta o juego en la nube sin cuellos de botella en entornos llenos de dispositivos. Para orientarte sobre la conectividad doméstica, consulta una guía de ADSL, fibra y telefonía para el hogar.

Al mismo tiempo, el protocolo Matter se asienta como “idioma común” del hogar conectado. Bombillas, cerraduras, sensores, termostatos o electrodomésticos, independientemente de la marca, podrán integrarse en la misma red local sin pasarelas propietarias ni apps específicas por fabricante. La casa inteligente deja de ser un puzle para convertirse en una infraestructura coherente; la relación entre dispositivos y eficiencia urbana se trata en artículos sobre edificios inteligentes.

Fuera de casa, la conectividad satelital directa (Direct-to-Cell) empieza a desplegarse comercialmente. Los teléfonos móviles se conectan directamente a satélites de órbita baja cuando no hay cobertura terrestre, primero para mensajería de emergencia y texto, y gradualmente para datos básicos. Las “zonas en blanco” del mapa se reducen, lo que tiene implicaciones importantes para actividades críticas, logística, turismo o protección civil.

Hardware del futuro cercano: NPUs, memoria y nuevas baterías

La dependencia exclusiva de la nube se ve matizada por la llegada masiva de NPUs (Unidades de Procesamiento Neuronal) a portátiles, sobremesas y smartphones. Ejecutar modelos de IA localmente reduce latencia, mejora la privacidad y descarga de trabajo a los centros de datos. En 2026, disponer de aceleración IA on-device será tan básico como tener suficiente RAM o almacenamiento.

Precisamente, la memoria se convierte en otro frente caliente. La demanda de DRAM y NAND de alto rendimiento para servidores de IA está tensionando la cadena de suministro, lo que se traduce en precios más altos y menor disponibilidad de dispositivos de consumo con grandes capacidades. La ley de la oferta y la demanda empieza a notarse directamente en el bolsillo del usuario.

En paralelo, llegan al mercado de consumo las baterías con ánodo de silicio y las primeras implementaciones comerciales de estado sólido en gamas altas. Estas tecnologías ofrecen densidades energéticas muy superiores, permitiendo móviles del mismo tamaño que aguantan dos días reales de uso, o coches eléctricos más ligeros y con mayor autonomía.

Además, soportan cargas ultrarrápidas con menor degradación que las químicas actuales, lo que reduce la “ansiedad de batería” y facilita modelos de uso más intensivo de dispositivos conectados, robots móviles o sensores distribuidos.

Soberanía tecnológica, cumplimiento normativo y rol estratégico del CIO

En un contexto geopolítico inestable, la soberanía tecnológica deja de ser un discurso abstracto para convertirse en una prioridad estratégica de países, regiones y grandes empresas. Nadie puede ser totalmente autosuficiente, pero sí se puede diseñar una “interdependencia resiliente”: diversificar proveedores críticos, apostar por clouds soberanas, modelos de IA locales, chips alternativos y marcos de interoperabilidad que permitan cambiar de proveedor sin traumas.

Esta búsqueda de control se combina con exigencias normativas crecientes en privacidad, identidad digital, servicios de confianza y propiedad intelectual. Sectores como la administración pública, las finanzas o la salud deben asegurar que la identidad electrónica, la firma digital y la trazabilidad de decisiones automatizadas cumplen con estándares estrictos, apoyándose en autoridades de certificación y servicios de confianza avanzados.

En este escenario, el CIO deja de ser un mero gestor de sistemas para convertirse en arquitecto de confianza digital, resiliencia operativa y sostenibilidad. Sus decisiones sobre inversión en IA, infraestructura híbrida, talento, ética de datos y gobernanza marcarán la capacidad de la organización para competir en un mercado donde la tecnología ya no es un “extra”, sino el esqueleto mismo del negocio.

El panorama que se abre en 2026 mezcla madurez y vértigo: la IA deja de ser un experimento y pasa a hacer trabajo real, la infraestructura se expande del cloud al edge y al satélite, los reguladores aprietan el paso y la energía se convierte en moneda dura; quienes sepan combinar agentes de IA, arquitectura composable, operaciones inteligentes, seguridad predictiva y sostenibilidad tendrán en sus manos una ventaja competitiva difícil de igualar, mientras que el resto descubrirá que improvisar con la tecnología ya no sale barato.