{"id":5542,"date":"2026-01-04T18:35:23","date_gmt":"2026-01-04T23:35:23","guid":{"rendered":"http:\/\/control-it.mx\/2020\/?p=5542"},"modified":"2026-01-22T11:18:04","modified_gmt":"2026-01-22T16:18:04","slug":"grupo-expansion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/control-it.mx\/2020\/grupo-expansion\/","title":{"rendered":"Tendencias tecnol\u00f3gicas 2026"},"content":{"rendered":"

Tendencias tecnol\u00f3gicas 2026<\/h1>\n

La nueva edici\u00f3n de nuestro especial\u00a0Tendencias Tecnol\u00f3gicas<\/strong>\u00a0vuelve a poner de manifiesto la relevancia de la inteligencia artificial (IA), que se consolida como protagonista indiscutible de la presente publicaci\u00f3n. Esta posici\u00f3n preeminente obedece al ritmo vertiginoso con que la IA expande su radio de alcance en el ecosistema tecnol\u00f3gico, patente en el surgimiento de nuevas soluciones \u2014como agentes inteligentes,\u00a0orquestaci\u00f3n y automatizaci\u00f3n<\/a>\u00a0de procesos\u00a0con IA,\u00a0rob\u00f3tica avanzada, servicios en la nube potenciados por IA,\u00a0entre otros\u2014.\u00a0En conjunto, estos avances\u00a0afianzan\u00a0su papel\u00a0como\u00a0pilar\u00a0estrat\u00e9gico\u00a0y transversal\u00a0en las\u00a0iniciativas de transformaci\u00f3n digital de las organizaciones a\u00a0escala\u00a0global.<\/p>\n

No obstante,\u00a0la\u00a0r\u00e1pida\u00a0evoluci\u00f3n\u00a0de\u00a0la\u00a0IA<\/strong>\u00a0contrasta con el desaf\u00edo que supone para un gran n\u00famero de organizaciones alinear su uso real con las expectativas del mercado. Seg\u00fan se\u00f1ala la firma analista McKinsey en\u00a0The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation<\/em>, aunque las herramientas de IA son ahora comunes, \u201cla mayor\u00eda de las organizaciones a\u00fan no las han integrado lo suficiente en sus flujos de trabajo y procesos como para obtener beneficios sustanciales a nivel empresarial\u201d. A esto se suma que, para la mayor\u00eda de las empresas \u201cel uso de la IA todav\u00eda se encuentra en fase de experimentaci\u00f3n o prueba piloto\u201d. De hecho, casi dos tercios de los directivos encuestados por la consultora afirman que \u201csus empresas a\u00fan no han comenzado a ampliar la implementaci\u00f3n de la IA a lo largo de toda la organizaci\u00f3n\u201d.<\/p>\n

M\u00e1s all\u00e1 de la IA y de las innovaciones que surgen fruto de la sinergia con otras tecnolog\u00edas, se prev\u00e9 que\u00a0nuevas tendencias<\/strong>\u00a0dominen el escenario empresarial en 2026, entre ellas la\u00a0computaci\u00f3n cu\u00e1ntica<\/strong>. A este respecto, conviene destacar que el Massachusetts Institute of Technology (MIT) ha puesto en marcha un ambicioso proyecto interdisciplinario que aplica avances cu\u00e1nticos en ciencia, tecnolog\u00eda, industria y seguridad nacional. Bajo el nombre de QMIT, esta iniciativa, con sede f\u00edsica en el campus del MIT, re\u00fane a investigadores, estudiantes y empresas interesadas en explorar aplicaciones cu\u00e1nticas de alto impacto, con el prop\u00f3sito de desarrollar soluciones pr\u00e1cticas en computaci\u00f3n, sensores, redes, simulaciones y algoritmos.<\/p>\n

Ante este contexto de continua evoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica, si su organizaci\u00f3n est\u00e1 evaluando nuevas inversiones en transformaci\u00f3n digital para mejorar la competitividad, impulsar la innovaci\u00f3n y promover la sostenibilidad, le invitamos a consultar esta publicaci\u00f3n. Un documento revisado de manera anual y que proporciona un an\u00e1lisis completo y experto sobre las\u00a0tendencias tecnol\u00f3gicas estrat\u00e9gicas<\/strong>\u00a0con mayor proyecci\u00f3n<\/strong>\u00a0en 2026.<\/p>\n

Tendencia tecnol\u00f3gica 1: Servicios en la nube con lA<\/strong><\/h2>\n

La\u00a0adopci\u00f3n de la IA integrada en los servicios en la nube<\/strong>\u00a0est\u00e1 llamada a transformar la manera en que las empresas gestionan las operaciones de Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n (TI). Esta integraci\u00f3n supone que la IA deja de tener un rol secundario, para convertirse en un componente central, presente desde la gesti\u00f3n de la infraestructura hasta el despliegue de aplicaciones.<\/p>\n

Los servicios en la nube con IA integrada representan la\u00a0incorporaci\u00f3n de capacidades de IA en la infraestructura y las plataformas de nube<\/strong>, proporcionando la base tecnol\u00f3gica necesaria para desarrollar aplicaciones y procesos m\u00e1s inteligentes. Seg\u00fan Gartner, en\u00a0AI-Enabling Cloud Services are the Future of Cloud<\/em><\/a>, \u201cpara 2030, m\u00e1s del 80 % de las empresas desplegar\u00e1n agentes de IA espec\u00edficos para su sector en apoyo de objetivos cr\u00edticos del negocio, frente a menos del 10 % actual, y m\u00e1s del 60 % de las empresas realizar\u00e1n actividades intensivas de IA en varias nubes\u201d.<\/p>\n

A partir de esta base tecnol\u00f3gica surgen las\u00a0soluciones de nube industrial potenciadas por IA<\/strong>, que suponen un enfoque m\u00e1s especializado y sectorial. Estas soluciones combinan IA, datos y an\u00e1lisis para optimizar procesos cr\u00edticos en industrias espec\u00edficas. En otras palabras, mientras la IA integrada en la nube proporciona la infraestructura y las capacidades generales, las soluciones de nube industrial aplican estas capacidades de manera directa a procesos y problemas espec\u00edficos del negocio.<\/p>\n

Gartner tambi\u00e9n advierte sobre la\u00a0importancia de optimizar la infraestructura subyacente<\/strong>, es decir, los recursos tecnol\u00f3gicos y de computaci\u00f3n necesarios para ejecutar los sistemas de IA \u2014servidores, plataformas de software, almacenamiento y redes que soportan estas cargas de trabajo\u2014. Seg\u00fan la firma con sede en Stamford, las empresas que no optimicen la infraestructura \u201cdesembolsar\u00e1n m\u00e1s de un 50 % adicional en comparaci\u00f3n con aquellas que s\u00ed lo hagan\u201d.<\/p>\n

A esta cuesti\u00f3n se suma la\u00a0demanda energ\u00e9tica asociada a las cargas de trabajo de IA<\/strong>\u00a0que, seg\u00fan Gartner, \u201cpodr\u00eda triplicarse para 2030, lo que conlleva una revisi\u00f3n integral de la infraestructura de energ\u00eda y refrigeraci\u00f3n de los centros de datos\u201d.<\/p>\n

Otro aspecto cr\u00edtico en las estrategias en la nube es la \u201csoberan\u00eda digital<\/strong>\u201d, referida al control sobre los datos, las operaciones y la tecnolog\u00eda, y que adquiere un creciente protagonismo ante las tensiones geopol\u00edticas y los cambios regulatorios. A este respecto, Gartner recomienda, como medidas para abordar los retos relacionados con la soberan\u00eda digital definir los requerimientos \u2014a nivel t\u00e9cnico, operativo y de datos\u2014, evaluar las opciones de alojamiento, interactuar con proveedores y garantizar que las estrategias en la nube sean flexibles para adaptarse al contexto geopol\u00edtico y normativo.<\/p>\n

Tendencia tecnol\u00f3gica 2: Servicio como producto, la transformaci\u00f3n modular de los servicios de TI<\/strong><\/h2>\n

La firma IDC estima que para 2029, \u201cel 30 % de los\u00a0servicios globales de TI se comercializar\u00e1n como productos modulares habilitados mediante plataformas<\/strong>, impulsados por la demanda de las empresas de velocidad, transparencia,\u00a0IA generativa<\/a>\u00a0y la orquestaci\u00f3n de servicios aut\u00f3nomos habilitada por agentes de IA\u201d. As\u00ed lo recoge el informe\u00a0IDC FutureScape: Worldwide IT Industry 2026<\/em><\/a>, que se\u00f1ala que esta tendencia refleja una transformaci\u00f3n profunda en la forma en que los servicios se dise\u00f1an, consumen y escalan, obligando a los proveedores a adoptar\u00a0pr\u00e1cticas de gesti\u00f3n de producto<\/strong>\u00a0y a\u00a0explorar nuevos modelos comerciales<\/strong>, como la suscripci\u00f3n o los precios basados en resultados.<\/p>\n

Las empresas buscan cada vez m\u00e1s\u00a0compromisos de servicio orientados a resultados<\/strong>\u00a0que simplifiquen la complejidad y aceleren la obtenci\u00f3n de valor. Los componentes de servicio modulares, suministrados a trav\u00e9s de plataformas, garantizan resultados consistentes, flexibilidad de integraci\u00f3n con otros sistemas y gobernanza a gran escala.<\/p>\n

Con la finalidad de capitalizar las oportunidades que ofrece esta tendencia tecnol\u00f3gica, IDC recomienda a los CIO que eval\u00faen la madurez de los proveedores en t\u00e9rminos de\u00a0AI assurance<\/em><\/strong>\u00a0\u2014capacidad para garantizar que los sistemas de IA sean confiables, seguros y cumplan con normativas y est\u00e1ndares\u2014, as\u00ed como las\u00a0herramientas de orquestaci\u00f3n<\/strong>\u00a0y\u00a0posibilidades de integraci\u00f3n<\/strong>\u00a0que ofrecen, con el fin de evitar entregas fragmentadas y minimizar riesgos de incumplimiento.<\/p>\n

En el caso de aquellas organizaciones que enfrentan dificultades para medir y materializar el valor de este tipo de inversiones, IDC aconseja \u201cla\u00a0adopci\u00f3n de pr\u00e1cticas s\u00f3lidas de realizaci\u00f3n de valor<\/strong>\u201d, es decir, disponer de marcos, procesos, m\u00e9tricas y modelos de gobernanza para evaluar el impacto generado, supervisar el progreso y garantizar que las inversiones tecnol\u00f3gicas se traduzcan en resultados tangibles.<\/p>\n

La transici\u00f3n hacia modelos en donde los servicios se conciben como productos exige una\u00a0revisi\u00f3n profunda de los esquemas de entrega<\/strong>\u00a0por parte de las firmas de servicios de TI. El \u00e9xito est\u00e1 condicionado por la capacidad de ofrecer\u00a0servicios habilitados por plataformas<\/strong>\u00a0que sean\u00a0modulares, escalables y cuenten con mecanismos de gobernanza integrada<\/strong>\u00a0que aseguren control, cumplimiento y operaci\u00f3n confiable, incorporando propiedad intelectual espec\u00edfica de la industria, fomentando la innovaci\u00f3n colaborativa y posibilitando configuraciones de servicio adaptativas.<\/p>\n

IDC concluye que la\u00a0provisi\u00f3n de servicios como producto<\/strong>\u00a0se convertir\u00e1 en un imperativo estrat\u00e9gico, tanto para compradores como proveedores, guiando la pr\u00f3xima ola de transformaci\u00f3n empresarial impulsada por la IA.<\/p>\n

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Tendencia tecnol\u00f3gica 3: IA Agentiva<\/strong><\/h2>\n

La\u00a0IA agentiva<\/strong>, tambi\u00e9n conocida como\u00a0IA basada en agentes<\/strong>, se ha consolidado como una de las principales tendencias tecnol\u00f3gicas en 2025 y contin\u00faa con trayectoria ascendente en 2026. Esta tecnolog\u00eda se fundamenta en\u00a0sistemas aut\u00f3nomos<\/strong>\u00a0capaces de tomar decisiones, establecer objetivos y ejecutar estrategias complejas, sin supervisi\u00f3n humana continua<\/strong>. De esta forma, la IA agentiva transforma la interacci\u00f3n entre personas y m\u00e1quinas, y ampl\u00eda las capacidades para gestionar operaciones empresariales, al posibilitar que los sistemas asuman responsabilidades operativas de manera independiente.<\/strong><\/p>\n

A diferencia de los sistemas tradicionales de IA, que se limitan al reconocimiento de patrones y an\u00e1lisis predictivo, los agentes de IA\u00a0comprenden el contexto y adaptan las estrategias<\/strong>\u00a0conforme evolucionan las situaciones. Adem\u00e1s de\u00a0responder a instrucciones<\/strong>\u00a0como lo hace un sistema tradicional,\u00a0identifican oportunidades<\/strong>,\u00a0definen objetivos<\/strong>\u00a0y\u00a0coordinan los recursos necesarios<\/strong>\u00a0para alcanzarlos. Adem\u00e1s, estos agentes pueden trabajar de forma colaborativa, de modo que cada uno se enfoca en una tarea espec\u00edfica y, al combinarse entre s\u00ed, conforman redes inteligentes capaces de resolver problemas complejos y din\u00e1micos.<\/p>\n

Para superar esta paradoja, McKinsey explica que los agentes de IA tienen el potencial de\u00a0automatizar procesos empresariales complejos<\/strong>, al combinar autonom\u00eda, planificaci\u00f3n, memoria e integraci\u00f3n. As\u00ed, la IA trasciende su car\u00e1cter reactivo y se transforma en un asistente virtual aut\u00f3nomo con capacidades de planificaci\u00f3n y orientado a la consecuci\u00f3n de resultados.<\/p>\n

No obstante, para\u00a0maximizar el potencial de la IA agentiva<\/strong>\u00a0se requiere m\u00e1s que integrarla en los flujos de trabajo \u2014conjunto de actividades y tareas que se realizan de manera secuencial y que implican colaboraci\u00f3n, intercambio de informaci\u00f3n y toma de decisiones para alcanzar un objetivo espec\u00edfico\u2014; hay que ir un paso m\u00e1s all\u00e1 y redise\u00f1arlos desde cero, situando a los\u00a0agentes como elementos centrales del proceso<\/strong>.<\/p>\n

En cuanto al nivel de implementaci\u00f3n empresarial, seg\u00fan datos de McKinsey recogidos del informe\u00a0The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation<\/em><\/a>, en la actualidad, el 23\u202f% de las organizaciones est\u00e1 escalando agentes de IA en al menos un \u00e1rea espec\u00edfica de actividad, mientras que un 39\u202f% se encuentra en fase de experimentaci\u00f3n. A pesar de estos avances, la\u00a0adopci\u00f3n sigue siendo limitada<\/strong>, ya que la mayor\u00eda de los despliegues se concentran en una o dos \u00e1reas, y en cualquier \u00e1rea concreta no m\u00e1s del 10 % de las organizaciones han escalado agentes de IA.<\/p>\n

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Tendencia tecnol\u00f3gica 4: Automatizaci\u00f3n de procesos con IA<\/strong><\/h2>\n

La denominada \u201cparadoja de la IA<\/strong>\u201d, mencionada en el apartado anterior de este especial de tendencias tecnol\u00f3gicas, describe aquella situaci\u00f3n en la que numerosas empresas adoptan tecnolog\u00edas avanzadas de IA, sin que ello se traduzca en mejoras significativas en los resultados o en el desempe\u00f1o comercial.
\nEsto implica que, aunque la IA est\u00e9 implantada, el potencial transformador del que dispone no siempre se materializa en beneficios tangibles. McKinsey vincula esta paradoja a un\u00a0desequilibrio entre los casos de uso horizontales y verticales de aplicaci\u00f3n general de la IA<\/strong>. De tal forma que, mientras los primeros se adoptan de forma generalizada, los segundos \u2014con mayor potencial de impacto econ\u00f3mico\u2014 permanecen, en muchos casos, en fases iniciales de desarrollo.<\/p>\n

Por un lado, los\u00a0casos de uso horizontales<\/strong>, como copilots y chatbots empresariales, se han adoptado de forma masiva. Un ejemplo de ello es Microsoft 365 Copilot, utilizado por casi el 70\u202f% de las compa\u00f1\u00edas Fortune 500, seg\u00fan datos de\u00a0McKinsey<\/a>. Estas herramientas est\u00e1n orientadas a mejorar la productividad individual, al ahorrar tiempo en tareas rutinarias y facilitar la gesti\u00f3n y s\u00edntesis de informaci\u00f3n. Sin embargo, los beneficios generados se diluyen entre los empleados, lo que dificulta que se traduzcan en resultados globales para la empresa.<\/p>\n

Por otro lado, los\u00a0casos de uso verticales<\/strong>, vinculados a \u00e1reas de actividad espec\u00edficas y procesos empresariales concretos, han experimentado un escalamiento limitado en la mayor\u00eda de las empresas. Seg\u00fan McKinsey, menos del 10\u202f% de estos casos de uso supera la fase piloto e, incluso, cuando llegan a implementarse suelen centrase en la automatizaci\u00f3n de tareas aisladas dentro de un proceso y funcionan de manera reactiva. Como resultado, su contribuci\u00f3n a la eficiencia operativa y a la mejora del desempe\u00f1o empresarial es limitada, y no alcanza el potencial transformador que la IA podr\u00eda ofrecer a nivel estructural.<\/p>\n

Este desequilibrio entre las tipolog\u00edas de casos de uso se justifica, en parte, por la\u00a0facilidad de implementaci\u00f3n de las soluciones horizontales<\/strong>, como Microsoft Copilot o Google AI Workspace, que no requieren reconfigurar los flujos de trabajo ni esfuerzos significativos de gesti\u00f3n del cambio organizacional. Adem\u00e1s, la r\u00e1pida adopci\u00f3n de chatbots internos ha estado motivada por la necesidad de proteger la informaci\u00f3n sensible y garantizar el cumplimiento de pol\u00edticas corporativas.<\/p>\n

El verdadero avance, seg\u00fan explica McKinsey, se produce con la\u00a0automatizaci\u00f3n de flujos de trabajo complejos mediante agentes de IA<\/strong>, que ampl\u00edan la capacidad de los LLM tradicionales, pasando de generar contenido de manera reactiva a ejecutar tareas de forma aut\u00f3noma y orientada a objetivos. A diferencia de los LLM, que operan de forma aislada y carecen de memoria contextual entre sesiones, estos agentes integran componentes tecnol\u00f3gicos adicionales que aportan memoria, planificaci\u00f3n, integraci\u00f3n y orquestaci\u00f3n. Esto les permite comprender objetivos, desglosarlos en subtareas, interactuar con sistemas y personas, ejecutar acciones y adaptarse en tiempo real con m\u00ednima intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n

Al combinar estas capacidades, los\u00a0copilots de prop\u00f3sito general<\/strong>\u00a0evolucionan de asistentes reactivos a colaboradores proactivos, capaces de supervisar paneles, activar flujos de trabajo, hacer seguimiento de tareas y proporcionar informaci\u00f3n relevante en tiempo real. No obstante, el\u00a0impacto m\u00e1s significativo se produce a nivel vertical<\/strong>, donde la IA agentiva posibilita la automatizaci\u00f3n de procesos empresariales complejos que abarcan m\u00faltiples pasos, actores y sistemas, convirtiendo la IA en un motor estrat\u00e9gico capaz de generar resultados tangibles y sostenibles.<\/p>\n

Tendencia tecnol\u00f3gica 5: Tecnolog\u00eda sostenible<\/strong><\/h2>\n

La\u00a0tecnolog\u00eda sostenible<\/a>\u00a0es un concepto que engloba todas aquellas soluciones orientadas a\u00a0preservar los principios de protecci\u00f3n ambiental y garantizar un uso responsable de los recursos<\/strong>, minimizando el impacto ecol\u00f3gico. Las soluciones bajo este paraguas posibilitan que empresas e instituciones puedan optimizar los procesos, reducir la huella ambiental y orientar la planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica en base a criterios de gesti\u00f3n responsable.<\/p>\n

En 2026, se anticipan\u00a0cambios significativos<\/strong>\u00a0impulsados por diversas\u00a0iniciativas tanto en servicios tecnol\u00f3gicos como en el desarrollo de soluciones<\/strong>\u00a0m\u00e1s respetuosas con el medio ambiente, que influyen de manera directa en la planificaci\u00f3n, adopci\u00f3n y gesti\u00f3n tecnol\u00f3gica empresarial.<\/p>\n

Los agentes de IA representan una evoluci\u00f3n significativa en la IA aplicada a nivel empresarial, porque allanan el camino para la transici\u00f3n \u201cde una IA reactiva hacia un colaborador virtual proactivo\u201d, seg\u00fan detalla McKinsey en\u00a0Seizing the agentic AI advantage<\/em><\/a>. Como resultado, los agentes abren una v\u00eda para superar lo que desde la consultora denominan \u201cparadoja de la IA generativa<\/strong>\u201d, un concepto que explica c\u00f3mo un gran n\u00famero de empresas adoptan tecnolog\u00edas de IA de \u00faltima generaci\u00f3n sin que estas generen un impacto notable en los resultados o desempe\u00f1o comercial.<\/p>\n