Gartner revela las principales tendencias tecnológicas para 2026

La innovación está ocurriendo ahora

El mercado es impredecible y la volatilidad puede acelerar o ralentizar las tendencias, afirmó Paulman. Pero es innegable que están ocurriendo. "El ritmo de la innovación está cambiando", afirmaron. "La próxima ola de innovación no llegará el año que viene; está ocurriendo esta misma semana".

La primera gran tendencia se centra en las plataformas de desarrollo nativas de IA, que combinan personas e IA. La IA se integrará con los programadores, y cada desarrollador trabajará con un asistente de IA, formando un equipo de creación de software, explicó Álvarez. Si una organización tiene 10 desarrolladores trabajando en un proyecto, podrían dividirse en cinco equipos de dos desarrolladores asociados con IA, lo que permitiría entregar cinco proyectos en lugar de uno.

"Esta también será la solución al problema de la productividad de los desarrolladores", afirmó. "Además, ayudará a incorporar desarrolladores no técnicos o usuarios de negocio a los equipos de desarrollo, creando aplicaciones específicas para una organización".

Según Paulman, la tendencia de las plataformas de supercomputación de IA proporcionará a estos equipos de desarrollo combinados los recursos que necesitan para innovar. Estas plataformas funcionarán como un sistema GPS para el desarrollo, combinando aceleradores, orquestación e infraestructura de alta velocidad para ayudar a los desarrolladores a trabajar en tiempo real.

La velocidad y la eficiencia de estas plataformas serán útiles para que las empresas de biotecnología modelen vacunas y terapias en semanas en lugar de años, las empresas de servicios financieros modelen carteras de riesgo para reducir el riesgo del proceso de gestión de carteras y las empresas energéticas mapeen fenómenos meteorológicos extremos para optimizar sus redes.

La tendencia hacia los sistemas modulares multiagente permitirá gestionar tareas específicas en una empresa. Alvarez comparó estos agentes con los equipos de mecánicos de la Fórmula 1, donde el equipo debe trabajar en conjunto, pero cada miembro se encarga de una tarea específica cuando el coche de carreras entra en boxes.

Según explicó, la ventaja de los sistemas multiagente específicos para cada tarea radica en que pueden reducir la posibilidad de alucinaciones inducidas por la IA, a la vez que permiten un flujo de trabajo complejo. Esto da como resultado agentes dinámicos que se comunican entre sí, según sea necesario, para realizar diferentes tareas.

Pero las organizaciones no deberían abarcar más de lo que pueden manejar, y deberían comenzar creando agentes pequeños y específicos, dijo Alvarez. “No construyan agentes monolíticos de gran tamaño, ya que se vuelven demasiado difíciles de gestionar y pueden generar problemas como alucinaciones”, dijo. “Tampoco conviene pensar en estos sistemas multiagente como si fueran humanos; los complementan y trabajan junto a ellos”.

Cuanto más pequeño, mejor

Según Paulman, los modelos de lenguaje específicos del dominio (también conocidos como modelos de lenguaje pequeños) son una tendencia emergente que permitirá obtener un mayor valor de los agentes de IA.

Los grandes modelos de lenguaje han "absorbido todo" y son similares a la Biblioteca del Congreso de Estados Unidos, que incluye todos los libros jamás escritos, explicaron. Los modelos de lenguaje específicos del dominio se asemejan más a la biblioteca de la Facultad de Derecho de la Universidad de Nueva York, con un conocimiento específico centrado en las tareas que la organización necesita realizar.

“Las organizaciones pueden dedicar menos tiempo a la búsqueda y obtener mejores resultados”, afirmó Paulman. “Los CIO tienen ante sí una mina de oro de valor, y ustedes tienen la capacidad de crear modelos de lenguaje específicos del dominio como un servicio digital”.

Sin embargo, las organizaciones deberán ser totalmente transparentes sobre lo que el modelo sabe y no sabe, y necesitarán ingenieros de contexto que alimenten constantemente el modelo con las fuentes más apropiadas y actualizadas, afirmó.

La IA física existe desde hace tiempo, con dispositivos que realizan tareas guiadas por IA, como los sistemas de limpieza Roomba, pero la tendencia está cobrando fuerza, dijo Alvarez. "La IA física está diseñada para interactuar con el mundo físico. Percibe lo que la rodea y puede actuar en ese entorno", afirmó.

Según Alvarez, desplazarse por el mundo físico presenta desafíos que los dispositivos de IA deberán superar y de los que deberán aprender. Por ejemplo, un dron encargado de podar ramas de árboles debe distinguir entre una rama y un cable eléctrico, y cortar solo la rama. "Tienen que lidiar con la imprevisibilidad y aprender de lo que hacen. Poner a prueba lo que hay que hacer en el mundo físico requiere ese proceso de aprendizaje", dijo.

La predicción es protección

La ciberseguridad y los datos son las principales tendencias finales para 2026, y todas ellas ayudarán a las organizaciones a salvaguardar sus activos digitales en un mundo en constante cambio, afirmó Paulman.

Según explicaron, la ciberseguridad preventiva es como las operaciones de seguridad impulsadas por IA que utilizan la predicción como protección. Los ciberdelincuentes ya están utilizando la IA para atacar con inteligencia y precisión, y la ciberseguridad preventiva utiliza ese mismo poder contra ellos para anticiparse, denegar, interrumpir y engañar, dijo Paulman.

“Esto cambiará nuestra forma de trabajar con la seguridad, pasando del 'no' al conocimiento”, afirmaron. "La ciberseguridad se convertirá en una práctica habitual en todos los proyectos que hagas, en todas sus etapas".

La procedencia digital ayudará a las organizaciones a saber si todos los activos digitales que utilizan son reales, al autenticar de dónde provienen los datos, dijo Alvarez.

Esto es importante porque las organizaciones dependen cada vez más de proveedores externos, y necesitan saber que los datos y las aplicaciones que utilizan de un tercero provienen realmente de ese tercero.

“Los hackers pueden usar IAGen para crear una solicitud de recursos humanos falsa, archivos multimedia falsos, archivos de datos falsos y proporcionárselos a su organización”, dijo Alvarez. “Debe asegurarse de tener confianza y responsabilidad sobre todos sus activos de datos”.

Finalmente, las organizaciones están decidiendo dónde residen sus datos a medida que lidian con la creciente inestabilidad geopolítica, afirmó Paulman. La geopatriación es el traslado intencional de aplicaciones y datos a alternativas soberanas.

Según explicó, las organizaciones contarán con diversas opciones globales y locales que les permitirán abordar cuestiones como la regulación, el cumplimiento normativo y la resiliencia de los datos. Las nubes soberanas ofrecen la posibilidad de disponer de un entorno seguro donde las aplicaciones están protegidas y, a medida que más hiperescaladores entren en el mercado, las nubes y las aplicaciones serán más viables económicamente.

"La geopatriación consiste en elegir dónde reside tu IA y quién la protege", dijo Paulman. "A medida que el mundo sigue cambiando, tiene sentido traer más cerca tus activos".

Jim O'Donnell es director de noticias de Informa TechTarget y cubre la estrategia de los CIO y la sostenibilidad empresarial.