Guillem Alsina Gonzàlez
El panorama tecnológico global ha entrado en una fase de aceleración sin precedentes donde la adopción de nuevas herramientas ya no sigue una progresión lineal, sino multiplicadora, según explican desde Deloitte en su Tech Trends 2026, con el que buscan adelantarse a las tendencias que marcarán el ámbito de la tecnología en las organizaciones durante los próximos diez meses y pico que nos quedan de año.
Según dicho informe, las organizaciones se enfrentan a un punto de inflexión crítico: el paso de la experimentación teórica a la generación de impacto real en el negocio. Este cambio de paradigma viene marcado por un fenómeno en el que la innovación se compone de manera exponencial, creando un efecto volante donde las mejoras en tecnología, datos e infraestructuras se retroalimentan para acelerar el progreso mutuo.
Un claro ejemplo de esta velocidad es la comparación histórica de adopción tecnológica: mientras que el teléfono tardó medio siglo en alcanzar los 50 millones de usuarios, las herramientas de IA generativa lograron el doble de esa cifra en apenas dos meses. En este contexto, una de las tendencias más disruptivas es la evolución hacia una realidad agéntica.
A pesar del entusiasmo inicial, muchas empresas todavía no han logrado transformar sus operaciones mediante la implementación de agentes de IA, principalmente porque se limitan a automatizar los procesos existentes. El análisis sugiere que el éxito no reside en la mera automatización, sino en rediseñar los flujos de trabajo en vez de limitarse a automatizar procesos obsoletos o ineficientes.
Actualmente, solo una pequeña fracción de las organizaciones ha desplegado sistemas agénticos en producción debido a la dificultad de integración con sistemas heredados y la falta de marcos de gobernanza adecuados. La tendencia apunta hacia la gestión de estos agentes como una fuerza laboral basada en silicio, lo que requerirá protocolos de incorporación, seguimiento del rendimiento y gestión de costes específicos, conocidos como FinOps.
Paralelamente al desarrollo del software, la IA está trascendiendo la pantalla para integrarse en el mundo material. La denominada IA física dota a las máquinas de la capacidad de percibir, aprender y adaptarse de manera autónoma a entornos complejos, superando las limitaciones de los robots tradicionales preprogramados.
Gracias a la convergencia de modelos de visión-lenguaje-acción y procesadores neuronales integrados, sectores como la logística y la manufactura están viendo cómo robots humanoides y vehículos autónomos empiezan a operar junto a los trabajadores humanos. Aunque los costes están disminuyendo y la tecnología madura, su despliegue masivo todavía se enfrenta a retos significativos en materia de seguridad, gestión de datos y cumplimiento normativo.
Este despliegue masivo de capacidades inteligentes ha provocado una colisión frontal con las realidades económicas de la infraestructura tecnológica: a medida que la IA pasa de las pruebas de concepto a la producción a escala, las empresas descubren que sus estrategias de computación actuales no son sostenibles financieramente. Pese a que el coste por token ha disminuido drásticamente en los últimos años, el volumen de uso se ha disparado, provocando que las facturas mensuales de los servicios en la nube alcancen cifras millonarias para algunas grandes corporaciones.
Ante esta situación, denominada la era de la economía de la inferencia, los directores de tecnología están optando por un modelo híbrido que Deloitte califica de «estratégico», y en el que se combinan la nube pública para cargas variables, la infraestructura local (on-premise) para la inferencia de producción consistente, y la computación en el borde (edge) para aplicaciones críticas que requieren baja latencia.
A su vez, esta reconfiguración técnica obliga a una reconstrucción organizativa, ya que la función de la tecnología está evolucionando desde un centro de servicios hacia un motor de estrategia corporativa. Los roles tradicionales están cambiando, y los directores de información (CIO) deben convertirse en orquestadores de la IA y evangelizadores del cambio.
Según sigue desgranando la consultora autora del informe, las organizaciones líderes están adoptando arquitecturas modulares y estrategias de talento que fomentan la colaboración entre trabajadores humanos y máquinas. Sin embargo, este avance conlleva una paradoja de la ciberseguridad: las mismas herramientas que impulsan la innovación introducen nuevos riesgos, como el despliegue de IA en la sombra o ataques adversarios sofisticados.
La respuesta a este reto de ciberseguridad por parte del sector pasa por utilizar la propia IA como mecanismo de defensa, automatizando la detección de amenazas a la velocidad de la máquina, e incluyendo la seguridad desde el diseño inicial de los proyectos.
Finalmente, Deloitte concluye que el mercado debe prestar atención a señales tecnológicas emergentes que, aunque incipientes, prometen alterar el ecosistema a medio plazo, entre las que destacan la computación neuromórfica (que busca imitar la eficiencia energética del cerebro humano), y el auge de la IA en dispositivos personales, lo que plantea nuevos desafíos en torno a la privacidad y la autenticación biométrica.
Así mismo, la manera en la que las empresas se posicionan en Internet está cambiando, pasando de la optimización para motores de búsqueda (SEO) a la optimización para motores generativos (GEO), dado que los usuarios recurren cada vez más a chatbots para obtener respuestas directas en vez de un listado de enlaces a páginas por el cual navegar.
