La carrera por adoptar e implementar inteligencia artificial se acelera, pero no todas las organizaciones están preparadas para convertir esta tecnología en una ventaja real. De acuerdo con proyecciones de IDC, 2026 marcará el paso definitivo de la experimentación a la adopción generalizada de la IA. Sin embargo, este salto no será automático: exigirá liderazgo, estrategia y capacidad de adaptación en un entorno cada vez más volátil para los responsables de tecnología.
El contexto para los CIO será especialmente retador. Según análisis de Forrester, aunque los presupuestos destinados a IA crecerán, también lo hará la presión por demostrar resultados concretos y medibles. En este escenario, el verdadero diferenciador no será la herramienta de IA en sí, sino la calidad de los datos que alimentan los modelos. Así lo explica Gilson Magalhães, vicepresidente y gerente general de Red Hat para Latinoamérica: sin datos bien gestionados, la IA pierde inteligencia y se convierte en un riesgo más que en una oportunidad.
Para el ejecutivo, 2026 será un punto de quiebre en la forma de medir el éxito tecnológico. Los proyectos deberán dejar de enfocarse únicamente en eficiencia operativa para demostrar impacto estratégico. Esto implica gobernanza de datos, selección rigurosa de información y rediseño de procesos completos, desde la planta de producción hasta la alta gerencia. Adoptar IA sin una estrategia clara, advierte, puede amplificar errores y generar costos difíciles de revertir.
En paralelo, la discusión sobre soberanía digital ganará peso. La creciente regulación en privacidad y seguridad impulsa el concepto de IA soberana, donde los datos y modelos permanecen bajo jurisdicción local o regional. Para Magalhães, las organizaciones que dominen sus datos —entendiendo dónde están, cómo se usan y qué impacto tienen— contarán con una ventaja competitiva decisiva en la próxima década, especialmente en sectores sensibles como salud, finanzas y sector público.
Este control de la información también es clave para evitar la llamada falacia digital: la falsa sensación de certeza que surge cuando la IA se entrena con datos incompletos o sesgados. Institucionalizar decisiones basadas en modelos mal alimentados, advierte el ejecutivo, puede escalar errores con la velocidad de la automatización. Combatir este riesgo requiere selección rigurosa de datos, transparencia en las fuentes y pensamiento crítico constante dentro de las organizaciones.
Desde el punto de vista tecnológico, la infraestructura también se redefine. Plataformas abiertas e híbridas ganan protagonismo, mientras la inferencia —la fase en la que la IA aplica lo aprendido en situaciones reales— se consolida como el verdadero motor de valor. Gartner proyecta que, para 2028, más del 80 % del cómputo acelerado se destinará a inferencia, confirmando que el futuro de la IA se medirá por lo que las empresas hacen con los modelos, no solo por su sofisticación.
Otra señal clara del cambio es la expansión de agentes inteligentes dentro del software empresarial. Según Gartner, para finales de 2026 cerca del 40 % de las aplicaciones corporativas integrarán estos agentes, capaces de operar de forma autónoma y aprender del contexto. Su impacto inicial será especialmente visible en atención al cliente, comercio y finanzas, donde la personalización en tiempo real se convertirá en un estándar competitivo.
Finalmente, la automatización inteligente y la llamada IA física —que integra robótica, IoT y gemelos digitales— ampliarán el alcance de la inteligencia artificial al mundo real. Estudios de Deloitte y McKinsey & Company muestran que las empresas que integran IA en su automatización ya logran aumentos significativos de productividad y reducciones de costos. Para Red Hat, el mensaje es claro: el valor de la IA en 2026 dependerá de tres pilares inseparables —control de datos, inferencia eficiente y modernización tecnológica— aplicados siempre con propósito y alineados al conocimiento humano.
