La carrera para adoptar e implementar la inteligencia artificial (IA) se está acelerando, pero no todas las organizaciones están listas para convertir la tecnología en una ventaja competitiva. IDC predice que 2026 será el año en el que el mercado pasará de la experimentación a la adopción generalizada de la inteligencia artificial. Sin embargo, este cambio será un desafío para pocos y fuertes. Los líderes tecnológicos deberán afrontar meses complejos que requerirán estrategia y flexibilidad.
De acuerdo con Forrester, si bien los CIO cuentan con mayor presupuesto para hacer realidad la IA, habrá mayor volatilidad y presión para obtener resultados concretos. Por un lado, crece el entusiasmo, pero por otro, aumenta también la percepción de que el verdadero diferenciador no reside en la IA en sí, sino en los datos utilizados para entrenar los modelos. «Si un jugador en el campo no puede controlar el balón, le costará marcar un gol. Lo mismo ocurre con la IA. Sin datos de calidad y bien gestionados, no hay IA inteligente para las empresas», afirma Gilson Magalhães, vicepresidente y gerente general de Red Hat para Latinoamérica.
En opinión del ejecutivo, 2026 será un punto de inflexión. Los líderes de TI deberán redefinir el éxito de los proyectos, cambiando su enfoque de la eficiencia operativa al impacto estratégico y medible. Esto implica la gobernanza de datos y la selección cuidadosa de la información utilizada para crear experiencias de usuario y evitar errores costosos. «No basta con adoptar herramientas; será necesario reestructurar los recorridos, personalizar las interacciones en tiempo real y rediseñar las operaciones con IA integrada, desde la planta de producción hasta la gerencia. Y todo comienza con un buen dominio de los datos y una estrategia clara», afirma Gilson Magalhaes.
Datos bajo control: la era de la soberanía digital
La creciente regulación sobre privacidad y seguridad de datos impulsa una tendencia que se prevé que se acentúe aún más en 2026: la IA soberana. Este concepto, que busca garantizar que los datos y los modelos de IA permanezcan bajo jurisdicción nacional o regional, refleja una preocupación estratégica por el cumplimiento normativo, la seguridad y la confianza.
Para Magalhães, la soberanía digital será decisiva en la próxima década. “Las empresas que dominen sus datos, comprendiendo dónde están, cómo se procesan, qué representan, cómo impactan al negocio y con quién se comparten, tendrán una enorme ventaja competitiva. La IA depende del contexto, y el contexto depende de que los datos estén completos y se utilicen con un propósito”, afirma.
Según el ejecutivo, el primer paso para un dominio eficaz de los datos es comprender que no todo lo que entra en un modelo es cierto y que la calidad de las respuestas depende directamente de la calidad e integridad de los datos. Aquí es donde entra en juego la llamada falacia digital: la falsa sensación de certeza que surge cuando alimentamos a la IA con información incompleta, sesgada o errónea y confiamos ciegamente en lo que nos proporciona. “Esa falacia no es solo un riesgo técnico, sino estratégico. Si las decisiones cruciales de negocios, políticas públicas, atención médica o educación se basan en un modelo entrenado con datos incompletos o contaminados, estaremos institucionalizando el error. O aún peor: escalándole con el poder de la automatización”, advierte.
Combatir este riesgo requiere tres pilares: una rigurosa selección de datos, transparencia en las fuentes y los procesos, y un pensamiento crítico constante. En resumen, la IA solo tiene sentido con una sólida gobernanza de datos, una preocupación que ya está presente en el mercado. Según IDC, para 2026 más del 30% de las organizaciones que utilizan IA avanzada para producir sus productos o servicios revelarán las fuentes de datos utilizadas para entrenar sus modelos.
Infraestructura moderna e inferencia inteligente
En este contexto, las plataformas abiertas e híbridas cobran protagonismo al combinar modelos de IA con automatización y gobernanza de datos, al mismo tiempo que la inferencia, la fase operativa de la IA en la que los modelos aplican sus conocimientos a situaciones reales, se convierte en un componente clave para una toma de decisiones más rápida y precisa en diversos sectores.
Según Gartner, para 2028 más del 80 % de los recursos de computación acelerada utilizados para el entrenamiento se destinarán a la inferencia. “El futuro de la IA no se define por los modelos, sino por lo que se hace con ellos”, resume Magalhães.
Una nueva arquitectura empresarial guiada por agentes inteligentes
El próximo año también debería marcar la consolidación de agentes de IA como parte de la infraestructura y las aplicaciones empresariales. Gartner proyecta que, para finales de 2026, el 40% del software empresarial tendrá integración directa con agentes inteligentes.
Estos agentes, capaces de operar de forma autónoma y aprender de los datos, ya se están expandiendo en sectores como el comercio minorista, las finanzas y la manufactura, y podrían generar aproximadamente el 30 % de los ingresos del software de aplicaciones empresariales para 2035, superando los 450 millones de dólares. El impacto inicial será más visible en las áreas de atención al cliente, con chatbots y asistentes inteligentes que cruzan historial, preferencias y comportamiento en tiempo real.
«Estas interacciones adaptadas al contexto exigirán a las empresas repensar no solo lo que venden, sino también cómo lo hacen, a través de qué canales y cómo se comunican con sus clientes», explica el ejecutivo. «La ventaja competitiva residirá en qué tan bien su IA comprende y respeta el comportamiento humano».
Herramientas como ChatGPT ya demuestran este potencial. “El consumidor está en la tienda, conversa con la solución y recibe una recomendación personalizada en tiempo real. Esto no es magia. Se trata de datos, conocimiento, agentes e inferencia», afirma Magalhães.
Automatización inteligente
Otra tendencia creciente es la denominada IA física, que aporta inteligencia al mundo real mediante la integración con la robótica, los vehículos autónomos, el Internet de las Cosas y los gemelos digitales. Según Deloitte, para 2026, se espera que esta convergencia aumente la eficiencia y la seguridad en sectores anteriormente limitados por la complejidad o el coste de la automatización.
Esta evolución, sin embargo, no significa que la automatización tradicional vaya a quedar rezagada. Todo lo contrario. Gartner estima que, para 2026 el 30% de las empresas habrá automatizado más de la mitad de sus actividades de red basándose en IA. “Esta modernización de la infraestructura es la base de la nueva economía digital. Implica eliminar los silos, integrar las nubes, replantear el rol de los datos e integrar la automatización en el núcleo de las operaciones”, afirma el vicepresidente de Red Hat para Latinoamérica.
Un informe de McKinsey muestra que las organizaciones que integran IA en sus procesos de automatización pueden, en promedio, aumentar la productividad en un 35% y reducir los costos operativos en un 20%. Pero la verdadera diferencia radica en la capacidad de aprender y reinventarse continuamente.
Para Magalhães, el avance de la IA requerirá una nueva arquitectura empresarial basada en tres pilares: control de datos, inferencia y modernización tecnológica. “La inteligencia artificial sólo aportará valor cuando se aplique con un propósito y en consonancia con el conocimiento humano”, concluye el ejecutivo.
