IA en 2026, de la experimentación al impacto real en el negocio

¿La era de los agentes de IA? Sí, y a gran escala

Otro cambio relevante será la consolidación de la IA agéntica. Según los expertos de IBM, este año, las organizaciones operarán con docenas o incluso cientos de agentes de IA funcionando simultáneamente en múltiples plataformas.

Esto obligará a los CIO a replantear las prioridades tradicionales de la gestión de TI y desplazar el enfoque hacia la observabilidad, la evaluación continua y la optimización de los flujos de trabajo de los agentes, así como hacia la aplicación de una estricta gobernanza, con políticas que gestionen el comportamiento autónomo de los agentes.

IBM subraya que las empresas necesitan estandarizar la forma en que orquestan a sus agentes de IA, para lo que necesitarán contar con ecosistemas basados en estándares abiertos e interoperables, que les permita interactuar en múltiples plataformas. Eso permitirá el escalamiento real de la IA agéntica.

Con respecto a los modelos que alimentan la IA, Glenn Nethercutt, CTO de Genesys, anticipa un cambio hacia los grandes modelos de acción (LAM, por sus siglas en inglés) que transformen en acción la interpretación y contextualización logradas por los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés). Es más: las empresas pasarán de gestionar procesos a orquestar inteligencia, dice Olivier Jouve, Chief Product Officer de Genesys, usando plataformas de orquestación de experiencias como nuevos sistemas operativos impulsados por LLM, LAM, el protocolo de contexto de modelos (MCP) y la colaboración agente a agente (A2A) a gran escala.

Los agentes precisan seguridad y transparencia

El auge de la IA agéntica también hará imprescindible el fortalecimiento de la ciberseguridad. Los expertos de IBM advierten que la autonomía de los agentes de IA introduce vectores de riesgo sin precedentes, en tanto que los agentes "en las sombras" acelerarán la exposición de datos más rápido de lo que puede detectarse. Además, esos agentes pueden replicarse y evolucionar sin dejar registros claros para auditoría, no se ajustan a los marcos de seguridad tradicionales y operan a una velocidad que supera el monitoreo convencional.

El resultado, expresan, es un nuevo problema de exposición: las empresas sabrán que sus datos fueron expuestos, pero no sabrán qué agentes los movieron, a dónde fueron ni por qué. Por eso, es esencial implementar sistemas que puedan rastrear el acceso a datos por parte de agentes e interacciones entre máquinas.

Desde Genesys lo confirman: la nueva moneda de la confianza corporativa en 2026 será la transparencia agéntica. La empresa señala que existe una brecha significativa entre las expectativas de los consumidores y la capacidad real de supervisión de las empresas. Así, mientras el 80 % de los consumidores espera una gobernanza clara de la IA, solo el 31 % de los líderes de experiencia del cliente afirma contar con una supervisión integral de esos sistemas. Por tanto, la gobernanza debe evolucionar hacia un modelo “explicable, auditable y responsable por diseño”.

Del mismo modo que la ESG redefinió la responsabilidad corporativa, declara Olivier Jouve, la transparencia relacionada con los agentes de IA transformará la manera en que las organizaciones son evaluadas por clientes, empleados, reguladores y la sociedad en general. “Las empresas deberán revelar quiénes son sus agentes de IA, qué están autorizados a hacer y cómo toman decisiones”, indica.

El fin de la infraestructura genérica

La IA también está forzando la transformación de la infraestructura empresarial. De acuerdo con IBM, la era de la infraestructura genérica para IA llegará a su fin en 2026, dando paso a entornos especializados, diseñados conjuntamente en hardware y software para casos de uso específicos, y con un mayor enfoque en aspectos como la latencia, el costo y la confiabilidad.

Nutanix coincide, e identifica una transición clara en las empresas desde “priorizar la IA” hacia “ser inteligentes en cuanto a IA”, lo que requiere evaluar con mayor rigor dónde tiene sentido aplicarla y bajo qué condiciones. Este entorno requiere que la arquitectura deje de ser un soporte pasivo y se adapte para dar soporte a las inferencias y el procesamiento local de datos. En esta visión, la infraestructura híbrida, el borde y los entornos distribuidos serán elementos estratégicos.

Javier Cordero, VP y director general de Red Hat NOLA, también enfatiza la importancia de este cambio. El ejecutivo comenta que, según Gartner, para 2028, se espera que más del 80 % de los recursos de computación acelerada utilizados para entrenar la IA se destinen a la inferencia. En sus palabras, el futuro de la IA no lo definen únicamente los modelos, sino lo que las organizaciones puedan activar con ellos en el mundo real.

Julio Castrejón de Nutanix advierte que el éxito de las plataformas dependerá de su solidez y flexibilidad. Las prioridades de hoy, dice, son la resiliencia, y la modernización continua del software tanto como del hardware. “El camino más rápido hacia la innovación provendrá de plataformas que adopten la apertura: opciones de contenedores, LLM y GPU”, comenta.

Diseñar el valor de la IA requiere de todos

Las predicciones de los expertos coinciden en que nuevamente es momento de redefinir el rol del CIO. En 2026, su responsabilidad será articular una visión de negocios soportada por la tecnología, donde IA, datos, personas y procesos evolucionen de forma coordinada.

Después de años de experimentación, la prueba definitiva para el director de TI es lograr que la IA entregue resultados medibles. Para IBM, esto requiere tratar la IA como una disciplina estratégica y entretejerla en cada parte de la empresa, combinando la excelencia tecnológica con el conocimiento humano.

Esto, por supuesto, requiere de la capacitación activa no solo de los equipos de TI, sino de todo el personal. La creación con IA, señalan los expertos, debe ponerse en manos de la gente, que debe entrenarse para combinar la inteligencia basada en datos con el juicio, la empatía y la imaginación. De hecho, el aprendizaje debe pasar de ser un beneficio a una expectativa de desempeño, con una formación enfocada en IA integrada en cada rol.

Eva Majercsik, Chief People Officer de Genesys, considera que Recursos Humanos debe liderar un cambio cultural, desarrollando la alfabetización en IA internamente y destacando el aprendizaje continuo como indicador clave del desempeño y la adaptabilidad como una competencia central. Para la ejecutiva, la próxima frontera del talento no es la contratación, sino la reinvención.

Para Paola Becerra, de SAP México, el futuro de la transformación digital estará marcado por soluciones de IA integradas a los sistemas empresariales centrales, capaces de aprender del contexto, cumplir con regulaciones locales y escalar conforme evoluciona el negocio.

Pero Javier Cordero de Red Hat va un paso más allá y subraya que el 2026 no será simplemente el año de la adopción masiva de la IA, sino el momento en que las organizaciones decidan si la utilizan como herramienta, solo para adaptarse al mercado, o la aprovechan como un verdadero motor de transformación.

“Quienes inviertan en una arquitectura cimentada en control de datos, inferencia aplicada y modernización tecnológica estarán mejor preparados para generar valor real, mantener la confianza de sus usuarios y acelerar su crecimiento”, concluye.