Por Javier Cordero, VP y director general de Red Hat NOLA
La carrera por adoptar e integrar la inteligencia artificial (IA) avanza a un ritmo sin precedentes. Según IDC, 2026 marcará el año en que el mercado finalmente dejará atrás la fase de experimentación para entrar de lleno en una adopción generalizada, impulsada por capacidades más maduras y casos de uso que ya demuestran valor tangible. Pero este cambio de escala no será automático: exigirá que las organizaciones redefinan lo que entienden por éxito. Los líderes de TI deberán dejar de medir únicamente eficiencia operativa y comenzar a evaluar el impacto estratégico y medible de la IA en el negocio.
En esta nueva etapa, no bastará con sumar herramientas inteligentes al portafolio tecnológico. El verdadero diferenciador estará en la capacidad de rediseñar procesos de punta a punta, reimaginar recorridos completos y habilitar interacciones personalizadas en tiempo real. La IA tendrá que integrarse de forma orgánica en cada nivel operativo —desde la planta de producción hasta la alta dirección— para generar un valor sostenido.
Para que este avance de la IA sea verdaderamente transformador en 2026, las organizaciones deberán apoyarse en una nueva arquitectura empresarial construida sobre tres pilares fundamentales: el control de los datos, la capacidad de inferencia y la modernización tecnológica. Estos elementos no operan de forma aislada; se potencian entre sí para garantizar que la IA no sólo funcione, sino que impulse valor real, genere confianza y habilite modelos operativos más resilientes y eficientes. En un entorno donde las expectativas de clientes, reguladores y colaboradores evolucionan rápidamente, dominar estos pilares será decisivo para sostener una adopción responsable y estratégica.
Control de datos La creciente regulación en materia de privacidad y seguridad está consolidando un concepto que cobrará aún más fuerza en 2026: la IA soberana. Este enfoque busca garantizar que tanto los datos como los modelos permanezcan bajo jurisdicción nacional o regional, respondiendo a preocupaciones sobre cumplimiento normativo, riesgos de seguridad y confianza del usuario. En este contexto, las organizaciones que dominen plenamente sus datos —dónde residen, cómo se procesan, qué significan, cómo afectan al negocio y con quién se comparten— obtendrán una ventaja significativa. La IA depende del contexto, y el contexto solo existe cuando los datos son completos, precisos y utilizados con un propósito claro. Esto exige tres prácticas clave: una selección rigurosa de datos, transparencia absoluta en las fuentes y procesos, y pensamiento crítico permanente. En síntesis, sin una gobernanza de datos sólida, la IA simplemente no puede escalar con seguridad ni entregar valor sostenido.
Inferencia La inferencia, fase en la que los modelos aplican su entrenamiento para resolver situaciones reales, avanza con rapidez y se convierte en un motor decisivo para una toma de decisiones más ágil y precisa. Sectores como la salud utilizan estas capacidades para identificar patrones clínicos complejos, mientras que el sistema financiero detecta irregularidades en tiempo real para prevenir el fraude. Desde grandes corporaciones hasta pymes, la inferencia determina la eficiencia operativa, la precisión de los resultados y el valor práctico de las implementaciones de IA. De acuerdo con Gartner, para 2028 más del 80% de los recursos de computación acelerada utilizados tradicionalmente en entrenamiento se destinarán a la inferencia. En otras palabras: el futuro de la IA no lo definen únicamente los modelos, sino todo lo que las organizaciones son capaces de activar con ellos en el mundo real.
Modernización tecnológica El próximo año será determinante para la consolidación de agentes de IA integrados directamente en la infraestructura y las aplicaciones empresariales. Gartner estima que, para finales de 2026, el 40% del software corporativo contará con agentes inteligentes embebidos, transformando la manera en que las empresas interactúan con sus clientes y operan internamente. Los primeros efectos serán visibles en áreas como atención al cliente, donde chatbots y asistentes avanzados combinarán historial, preferencias y comportamiento en tiempo real para ofrecer experiencias altamente personalizadas. Estas interacciones contextualizadas obligarán a las organizaciones a replantearse no solo qué ofrecen, sino cómo lo ofrecen, por qué canal y de qué manera se comunican con sus audiencias. La ventaja competitiva estará en qué tan bien su IA logra comprender —y respetar— el comportamiento humano.
En última instancia, 2026 no será solo el año de la adopción masiva de la IA, sino el momento en que las organizaciones deberán decidir si quieren liderar o simplemente adaptarse. Quienes inviertan en una arquitectura cimentada en control de datos, inferencia aplicada y modernización tecnológica estarán mejor preparados para generar valor real, mantener la confianza de sus usuarios y acelerar su crecimiento. La oportunidad está puesta sobre la mesa: ahora corresponde a cada empresa convertir estos pilares en su estrategia para el futuro.
