Tras años de adopción acelerada de nuevas herramientas digitales, 2026 marca un punto de inflexión para la industria tecnológica.
La fascinación inicial por la innovación da paso a una etapa de consolidación y pragmatismo, donde la prioridad es clara: eficiencia operativa, gobernanza y retorno sobre la inversión.
Las organizaciones están redefiniendo su estrategia. La Inteligencia Artificial deja de ser un diferencial aspiracional para convertirse en una decisión de negocio que debe demostrar impacto concreto en los resultados.
«Estamos transicionando de una etapa de descubrimiento a una de exigencia de valor. En 2026, las expectativas sobre la tecnología cambiarán hacia la búsqueda de resultados reales y medibles», explicó Elvio Nabot, vicepresidente de Digital Products en Baufest.
«Estamos entrando en una era de madurez pragmática donde los líderes deberán recalibrar sus inversiones bajo un escrutinio financiero mucho más estricto. La pregunta ya no es qué tan innovadora es una solución, sino cuánto valor tangible genera para el negocio», agregó el ejecutivo.
Cambio de expectativas: IA con foco en resultados y gobernanza
La era de la experimentación abierta evoluciona hacia una adopción estratégica. Según Predictions 2026 de Forrester Research, las empresas podrían retrasar hasta un 25% de su gasto planificado en inteligencia artificial para 2027 si los beneficios no se materializan rápidamente.
La tendencia indica que los directores financieros tendrán un rol más activo, filtrando iniciativas que no tengan un impacto claro.
«Los tomadores de decisiones han comenzado a exigir una correlación más directa entre la implementación tecnológica y los resultados», detalló Nabot.
«Esto impulsa una mayor necesidad de gobernanza. Se espera que los CIOs tomen un rol más activo en la supervisión de proyectos para asegurar que superen la fase experimental y cumplan con los objetivos estratégicos del negocio».
Desarrollo de software potenciado por IA
La forma en que se construye el software está viviendo una transformación. La tendencia avanza hacia plataformas que integran y gobiernan IA Generativa, no solo para asistir en escribir código, sino en todo el ciclo de vida del desarrollo (SDLC: Software Development Life Cycle), desde el descubrimiento hasta la operación.
La evolución transita desde una IA que asiste al desarrollador en tareas puntuales hacia una donde agentes de IA asumen trabajo delegado completo: generan, revisan y validan entregables.
Este cambio habilita equipos híbridos humano-IA, donde las personas definen la intención y el diseño mientras los agentes ejecutan y optimizan el SDLC.
«Estamos midiendo mejoras de productividad de entre el 20% y el 30% al aplicar aceleradores de IA y agentes», sostuvo Nabot.
«Esto no solo reduce el time-to-market, sino que permite a los equipos liberar capacidad para resolver desafíos de negocio complejos en lugar de tareas repetitivas o automatizables».
A corto plazo, la visión apunta hacia agentes de IA que colaboran entre sí, coordinados y gobernados desde plataformas comunes como GitHub, transformando el foco humano de escribir código a orquestar resultados de negocio.
Ciberseguridad: IA Secure Lifecycle
A medida que la IA se vuelve central para la operación, también se convierte en un nuevo vector de riesgo. Para 2026, el enfoque de ciberseguridad debe dejar de abordarse de forma reactiva y priorizarse desde la etapa de diseño.
«Estamos viendo una carrera por la confianza. El desafío ya no es solo protegerse de ataques externos, sino gobernar la propia implementación interna», advirtió Nabot.
«Gran parte de los riesgos vendrán de fallas de diseño, controles insuficientes o supuestos incorrectos sobre el uso de las capacidades de IA».
Integrar la seguridad en el ciclo de vida del desarrollo (SDLC) es clave para mitigar fugas de información, prevenir comportamientos no deseados del modelo y garantizar la robustez del producto frente a escenarios adversos.
Visibilidad en la era de la IA Generativa
La forma en que las personas encuentran información cambió para siempre. La búsqueda tradicional convive ahora con modelos de IA Generativa que no entregan una lista de enlaces, sino que responden directamente, sintetizan contenido y priorizan fuentes confiables.
Para las compañías, esto implica un desafío enorme: si no están preparadas para este nuevo ecosistema, corren el riesgo de volverse invisibles.
«Ya no basta con rankear en un buscador; hoy debemos lograr que la marca sea la opción preferida por los buscadores de IA Generativa en sus respuestas», subrayó Nabot.
«Esto requiere una estrategia integral que combine optimización técnica, análisis de datos y contenido estratégico para mantener la coherencia y la autoridad de la marca, incluso en entornos de respuesta generada».
Infraestructura híbrida y cognitiva
Para soportar la demanda de cómputo de los nuevos modelos y agentes de IA, las organizaciones están migrando hacia arquitecturas más complejas.
El mercado observa el auge de los «neoclouds»: proveedores de infraestructura híbrida especializados en cargas de trabajo de alto rendimiento (GPU).
Se trata de arquitecturas especializadas para quienes necesitan escalar capacidades con eficiencia de costos y, crucialmente, con opciones de soberanía de datos que las nubes generalistas a veces no pueden ofrecer.
«Por este motivo, esperamos que la adopción empresarial de estas soluciones híbridas se triplique en el corto plazo», concluyó Nabot.
