Las 3 tendencias de IA que más importan en 2026

En 2026, la conversación sobre inteligencia artificial se aleja de las demostraciones de modelos para centrarse en una pregunta más práctica: cómo desplegarla a escala, con costes controlados y dentro de las reglas. Estas son tres tendencias decisivas.

1. Los agentes de IA se integran en el trabajo diario

La IA está evolucionando desde herramientas que responden preguntas o generan contenido hacia agentes capaces de utilizar herramientas y completar tareas de varios pasos. Sus aplicaciones se concentran en atención al cliente, desarrollo de software, operaciones y trabajo basado en conocimiento.

La adopción a gran escala ya es especialmente visible entre las compañías más grandes. El 40% de los encuestados de organizaciones con ingresos anuales superiores a 1.000 millones de dólares afirma estar escalando agentes de IA, frente al 27% del año anterior.1

2. La inferencia, los chips y los centros de datos se vuelven el campo de batalla

A medida que la IA se incorpora a productos y operaciones, la demanda de cómputo para inferencia —el momento en que un modelo procesa una solicitud y entrega una respuesta— gana peso frente al entrenamiento de modelos. Para las empresas, importarán cada vez más el coste por consulta, la latencia, el consumo energético y la fiabilidad del servicio.

Reducir el coste de la inferencia exige mejoras de modelos, empaquetado avanzado, chips a medida y tecnologías como la óptica coempaquetada.2 Al mismo tiempo, la electricidad disponible, la capacidad de producción de GPU y otros chips especializados, y el control soberano de la capacidad de cómputo condicionarán dónde y cómo se expande la infraestructura. PwC estima una inversión mundial de 31,6 billones de dólares en infraestructura de IA hasta 2050 y señala a la energía como el factor decisivo para orientar esas inversiones.3

3. La gobernanza pasa de los principios a la obligación de cumplimiento

Las empresas ya no pueden tratar la gobernanza de IA como una declaración de intenciones. Tendrán que incorporar transparencia de los modelos, gobierno de datos, evaluación de riesgos, identificación de contenidos generados por IA, supervisión humana y capacidades de auditoría en sus productos y procesos.

En la Unión Europea, el Reglamento de IA entró en su fase de aplicación amplia y ejecución el 2 de agosto de 2026. Desde esa fecha también comenzaron a aplicarse las normas de transparencia, aunque algunas obligaciones para sistemas de alto riesgo tienen calendarios transitorios más largos.45 Sus efectos pueden alcanzar a cualquier empresa global que ofrezca sistemas o servicios de IA en el mercado europeo.

Referencias

• 1 McKinsey, The State of AI: Global Survey 2026.
• 2 McKinsey, Frontiers of compute: The technologies to reduce AI inference costs.
• 3 PwC, Global investment in AI infrastructure to hit US$31.6 trillion through 2050.
• 4 Comisión Europea, AI Act | Shaping Europe’s digital future.
• 5 Servicio de ayuda del Reglamento de IA de la UE, Timeline for the Implementation of the EU AI Act.