Tendencias de la IA en 2026

Tras la fase de prueba, las empresas necesitan ahora ampliar la IA y transferirla de forma fiable a las operaciones. Aquí es donde 2026 será un punto de inflexión: la transición de los experimentos a los entornos productivos conlleva nuevos riesgos, desde el aumento de los costes y las crecientes dependencias hasta la complejidad que socava los beneficios económicos. Por eso es tan importante fijarse en las tendencias que ahora marcan el rumbo. Entre ellas destacan cuatro:

1. agentes nueva norma

En 2026, los agentes de IA pasarán de ser asistentes aumentados a empleados digitales autónomos. Actuarán de forma orientada a objetivos, accederán a API, fuentes de datos o sistemas internos de forma autónoma y coordinarán tareas cada vez más a menudo en entornos multiagente aún más potentes. Esto también hace indispensables normas sólidas de interoperabilidad, sobre todo protocolos de comunicación abiertos como MCP.

El código abierto desempeña un papel fundamental a la hora de garantizar la flexibilidad e independencia necesarias frente a proveedores individuales, sobre todo en el contexto de los sistemas de agentes. En la práctica, los agentes pueden desarrollarse y funcionar eficientemente de forma modular y basándose en estándares abiertos - por ejemplo con la pila Llama.

2ª fase operativa

La fase operativa se está convirtiendo en el factor decisivo: con la transición al uso productivo, se está desplazando uno de los problemas centrales en relación con la rentabilidad de las soluciones de IA. El reto aquí es que los grandes modelos de razonamiento ofrecen resultados impresionantes, pero generan picos de carga masivos y disparan los costes. Mientras que el mero funcionamiento de experimentos más pequeños con proveedores en la nube sigue teniendo sentido, las empresas suelen buscar nuevas formas de utilizar sus modelos en la producción.

Los enfoques de nube híbrida se consideran especialmente prometedores para poder realizar casos de uso de forma flexible y eficiente en todas partes. Al mismo tiempo, está ganando terreno una arquitectura consistente en modelos especializados: los modelos más pequeños, comprimidos y específicos de un dominio resuelven tareas específicas más rápidamente y de forma mucho más rentable. Por tanto, 2026 marcará también una transición hacia sistemas compuestos por varios modelos que puedan orquestarse dinámicamente en función de las necesidades y ofrezcan la máxima eficiencia.

3. verdaderos especialistas

Los modelos de IA se están convirtiendo en auténticos especialistas: los modelos genéricos de IA suelen ser demasiado grandes o imprecisos para el uso empresarial. Sin embargo, el ajuste fino tradicional también está resultando cada vez más caro e ineficiente, por lo que la personalización de los modelos se desplazará más hacia los datos. Los datos sintéticos, es decir, los datos de entrenamiento generados específicamente para ámbitos especializados y casos de uso concretos, se convertirán en la palanca central en este sentido. Los nuevos procesos de alimentación continua de conocimientos integran competencias adicionales sin sobrescribir las ya existentes.

El resultado son modelos más pequeños y personalizados. Por lo tanto, la tendencia se aleja claramente de los modelos elaborados.
y hacia una especialización controlada y basada en datos y nuevos enfoques como el ajuste ortogonal de subespacios (OSF). Al integrar continuamente nuevos conocimientos en los modelos existentes sin perderlos, este método resuelve un problema importante del ajuste fino estándar.

4. hardware más diverso

La fuerte dependencia de unos pocos proveedores de GPU está teniendo un impacto cada vez más negativo en muchas empresas, por ejemplo debido a los elevados costes, los largos plazos de entrega o la dependencia de un único proveedor. Por eso, además de las GPU clásicas, cada vez se utilizan más plataformas y aceleradores alternativos.

Esto es posible sobre todo gracias a una capa de software que normaliza esta diversidad. En el futuro, las capas de abstracción podrán garantizar que las empresas también puedan utilizar sus modelos independientemente del hardware sin necesidad de complejas adaptaciones de código. El resultado serán infraestructuras más flexibles que podrán adaptarse mejor a los costes, la disponibilidad y el consumo de energía, y darán a las empresas un mayor margen de maniobra tecnológico.