La inteligencia artificial atraviesa una etapa de transición clave hacia una adopción más estratégica, profunda y transversal en las empresas.
En este contexto, Botmaker identifica cinco tendencias que definirán el rumbo de la industria durante 2026, de acuerdo con análisis sectoriales sobre la evolución de la tecnología a nivel global.
- Agentes de IA más autónomos y orientados a procesos completos
Un estudio proyecta que el 40 % de las aplicaciones empresariales incluirán agentes autónomos capaces de ejecutar tareas completas sin supervisión continua. En 2026, estos agentes podrán ejecutar flujos de trabajo de punta a punta, interpretar mejor el contexto, tomar decisiones dentro de márgenes definidos y coordinar acciones entre sistemas conectados, reduciendo la intervención humana en tareas operativas y repetitivas. - Integración nativa de la IA en las operaciones de negocio
Según Gartner, más del 80 % de las empresas habrá integrado aplicaciones de IA generativa en sus operaciones para 2026, frente a menos del 5 % en 2023. La IA dejará de ser un proyecto aislado para integrarse de forma estructural en áreas como atención al cliente, ventas, soporte interno y logística. Las organizaciones que avancen en esta etapa serán las que diseñen procesos pensados desde el inicio para la convivencia entre empleados y agentes con métricas claras de eficiencia. - Evolución de la IA conversacional hacia experiencias multimodales
Las interfaces conversacionales se expandirán más allá del texto. Un estudio global indica que el 67 % de las organizaciones planea implementar sistemas multimodales (texto, imagen y audio) para 2026. Estas experiencias permitirán interacciones más naturales y accesibles, y serán clave para la escalabilidad de la IA en distintos contextos de uso. - Colaboración humano – IA como modelo dominante
La IA se consolidará como herramienta de apoyo para la toma de decisiones, el análisis de información y la ejecución de tareas. El foco estará en diseñar esquemas de colaboración donde humanos y agentes trabajen de forma complementaria para elevar la productividad. - Mayor atención en gobernanza, trazabilidad y uso responsable
A medida que la IA gane protagonismo en procesos críticos, crecerá la necesidad de modelos transparentes y alineados a marcos regulatorios. Las empresas demandarán soluciones que permitan comprender cómo se toman decisiones, cómo se gestionan los datos y cómo se minimizan riesgos operativos.
Desde la compañía anticipan un año de cambio de enfoque: «las organizaciones dejarán de experimentar con inteligencia artificial para comenzar a diseñar procesos completos basados en modelos de IA. En tanto que los agentes de IA se volverán parte estructural de estas operaciones y no solo un complemento», señaló Ale Zuzenberg, cofundador de la empresa.
