2026, el año de la ejecución programática de la IA

Hay tres pilares tecnológicos que están redefiniendo industrias enteras y conllevan todo un desafío estructural que determinará el éxito o el fracaso de las organizaciones en el corto plazo: los drones, la tecnología cuántica y la ciberseguridad. A estos se suma, como gran desafío, la implantación real de la inteligencia artificial.

Empezamos 2026 con Davos y con retos inciertos que nos hacen considerar el sector de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en medio de un punto de inflexión histórico. Hemos dejado atrás la etapa de la fascinación por la IA para entrar de lleno en la era de la ejecución pragmática. Mi visión para este año se articula en torno a tres pilares tecnológicos que están redefiniendo industrias enteras y conllevan un desafío estructural que determinará el éxito o el fracaso de las organizaciones en el corto plazo.

1. Drones: la conquista definitiva del espacio físico
   En 2026 los drones han consolidado su posición como una infraestructura crítica. La tendencia actual no es solo el dispositivo en sí, sino su integración en el ecosistema de datos. Los drones se han convertido en sensores móviles inteligentes, a la par que robots coordinados de manera autónoma. Desde la logística de última milla hasta la supervisión de infraestructuras críticas y la agricultura de precisión, el dron es hoy el brazo ejecutor de la digitalización física, permitiendo una captura de datos en tiempo real que antes era inaccesible o económicamente inviable. Por no hablar de defensa, donde con fibra óptica se alcanzan ya distancias de más de 50 km, y tenemos drones nodriza alimentando a enjambres de drones dirigidos por IA.
2. Computación cuántica: del laboratorio a la amenaza (y oportunidad) real
   Estamos siendo testigos de cómo la computación cuántica ha comenzado a salir de los laboratorios experimentales. En 2026, ya no hablamos de una promesa lejana, sino de aplicaciones tangibles en optimización logística avanzada, simulación de materiales y, sobre todo, en la transformación de la criptografía. La capacidad de procesamiento, pero sobre todo el coste frente al de los data centers tradicionales, está obligando a las empresas a replantearse sus estrategias de computación, buscando una ventaja competitiva en la resolución de problemas complejos que la informática clásica tardaría siglos en descifrar. Antes, entre 4.000 y 5.000 dólares la hora de ordenador cuántico eran un apoyo diferencial para grandes empresas españolas de cara a solucionar problemas muy específicos. En 2026 la llegada de más ordenadores y el impulso de empresas como IBM. Para saber más recomiendo el estudio del IE Center for Governance and Change.
3. Ciberseguridad: resiliencia en un mundo de agentes autónomos
   La ciberseguridad ha dejado de ser una “capa adicional” para convertirse en vital para la estrategia de negocio y para la seguridad nacional. Con el auge de la IA, las amenazas se han vuelto más sofisticadas, automatizadas y persistentes. Mi visión para este año destaca la transición hacia un entorno donde los agentes de IA toman decisiones, la ciber-resiliencia no se trata solo de evitar ataques, sino de garantizar la integridad de los modelos de datos y la capacidad de recuperación ante incidentes en cuestión de minutos, no de días. Sigue vigente la visión que José Esteves, Elisabete Ramalho y yo transmitimos en nuestro artículo en MIT Sloan Management Review To improve cybersecurity, think like a hacker.

El gran desafío: la implantación real de la IA
A pesar del brillo de las tendencias mencionadas, el sector TIC enfrenta su reto más complejo: pasar del hype a la implementación real. Muchas empresas se han quedado atrapadas en proyectos piloto eternos. El verdadero desafío de este 2026 es integrar la inteligencia artificial en el ADN operativo de la organización.

Este reto se divide en dos vertientes críticas a nivel técnico y dos a nivel organizativo:

La transición a la IA basada en agentes. Ya no basta con tener un chat; las empresas necesitan agentes autónomos que ejecuten flujos de trabajo completos. Esto requiere una arquitectura de datos sólida y una gestión del cambio sin precedentes.
La eficiencia en el uso de LLM (Large Language Models). La sostenibilidad económica y energética es ahora una prioridad. El uso indiscriminado de modelos masivos es ineficiente. El sector se está moviendo hacia el Right-sizing, es decir, utilizar modelos más pequeños, especializados (SLM) y optimizados para tareas concretas, reduciendo costes operativos y latencia.
Adopción, de la herramienta a la cultura. La adopción no es simplemente instalar software; es el proceso por el cual la IA se convierte en un compañero de trabajo natural. En 2026, el reto organizativo es superar la “fatiga por innovación”. Alfabetización de datos (Data Literacy) e incentivos alineados.
Coping with AI Implementation o cómo gestionar la fricción del cambio: Este concepto va más allá de la gestión del cambio tradicional; se trata de la capacidad de “lidiar” con las consecuencias de una implementación masiva. Incluye gestión del “estrés algorítmico”, gestionar la desconfianza o la dependencia excesiva de los sistemas automatizados; y por supuesto gobernanza y ética operativa.
Conclusión
El futuro no pertenece a quienes adoptan la tecnología más reciente, sino a quienes logran que esa tecnología sea eficiente, segura y rentable. Los drones, la cuántica y la ciberseguridad son las herramientas; la implantación estratégica de la IA es el camino. El futuro de las TIC ya no se escribe en los manuales de prospectiva, sino en la capacidad de las empresas para ejecutar esta visión con precisión quirúrgica. Y aquí la clave real, el santo grial, el recurso más escaso, la ventaja competitiva, es el talento capaz de entender la tecnología y el negocio. Porque como siempre, esto va de personas.

(computerworld.es)

Seguiremos brindándote más información sobre este tema en las siguientes presentaciones físicas y digitales de Channel News Perú

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