La consultora tecnológica Gartner ha presentado un conjunto de predicciones estratégicas que delinean el futuro inmediato de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en las organizaciones. En un informe que marca a 2026 como un año decisivo, la firma identifica 10 tendencias clave que transformarán la manera en que empresas y gobiernos adoptan, regulan y expanden el uso de la IA.
1. Plataformas de desarrollo de IA nativa
Gartner anticipa que para 2028, el 80% de las empresas utilizarán plataformas de desarrollo de IA nativa. Estas herramientas, impulsadas por IA generativa, permitirán que incluso equipos pequeños y no técnicos creen software sofisticado con rapidez y gobernanza integrada. La democratización del desarrollo de aplicaciones inteligentes reducirá la dependencia de expertos en ciencia de datos y abrirá la puerta a una innovación más inclusiva.
2. Plataformas de supercomputación para IA
La creciente complejidad de las cargas de trabajo exige arquitecturas híbridas que combinen CPU, GPU, ASIC y chips neuromórficos. Gartner estima que para 2028, más del 40% de las empresas líderes habrán integrado estas plataformas, frente al 8% actual. Esto permitirá un salto en rendimiento y eficiencia, especialmente en sectores como salud, finanzas y manufactura.
3. Computación confidencial
La protección de datos sensibles durante su procesamiento será esencial. Gartner proyecta que para 2029, más del 75% de las operaciones realizadas en infraestructuras no confiables estarán protegidas mediante computación confidencial. Este avance responde a la necesidad de cumplir con regulaciones de privacidad y mantener la confianza del cliente en un entorno cada vez más digitalizado.
4. Sistemas multiagente
Los sistemas multiagente permitirán que múltiples inteligencias artificiales colaboren para automatizar procesos complejos, como la atención al cliente o la gestión logística. Esta tendencia promete mejorar la escalabilidad y crear nuevas formas de colaboración entre humanos y agentes de IA.
5. Modelos de lenguaje específicos de dominio
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) genéricos no siempre son suficientes para tareas especializadas. Por ello, Gartner destaca la importancia de los DSLM (Domain-Specific Language Models), entrenados para sectores como salud o finanzas. Estos modelos ofrecen mayor precisión, menor coste y mejor cumplimiento normativo.
6. IA física
La integración de IA en robots, drones y equipos inteligentes permitirá que las máquinas perciban, decidan y actúen en el mundo físico. Gartner subraya que las organizaciones deberán desarrollar nuevas competencias que conecten TI, operaciones e ingeniería para aprovechar esta tendencia.
7. Ciberseguridad preventiva
El enfoque pasará de la defensa reactiva a la protección proactiva. Usando IA, las organizaciones podrán anticipar y bloquear amenazas antes de que ocurran. En un contexto de amenazas crecientes, esta tendencia se convierte en un pilar estratégico para la seguridad digital.
8. Procedencia digital
La verificación del origen e integridad de software, datos y contenido generado por IA será crucial. Gartner advierte que para 2029, las empresas que no inviertan en procedencia digital podrían enfrentar sanciones millonarias por incumplimiento.
9. Plataformas de seguridad para IA
La protección contra riesgos específicos de la IA, como la inyección de prompts o filtraciones de datos, será centralizada en plataformas de seguridad. Gartner prevé que para 2028, más del 50% de las empresas adoptarán estas soluciones para proteger sus inversiones en inteligencia artificial.
10. Geopatriación
La transferencia de cargas de trabajo desde la nube pública global hacia proveedores locales o soberanos busca mitigar riesgos geopolíticos y regulatorios. Esta tendencia permitirá a las organizaciones tener mayor control sobre la residencia de datos y el cumplimiento normativo.
Recomendaciones estratégicas de Gartner
Más allá de las tendencias, Gartner enfatiza que la IA ya no es opcional. Para enfrentar la complejidad de 2026, recomienda:
- Definir una estrategia empresarial de IA: superar los pilotos aislados y alinear la visión con los objetivos corporativos.
- Priorizar según impacto: plataformas de desarrollo AI-Nativo y modelos de lenguaje específicos de dominio ofrecen valor inmediato.
- Invertir en gobernanza y seguridad: adoptar plataformas de seguridad y procedencia digital desde el inicio.
- Fomentar la alfabetización en IA y datos: capacitar a toda la organización para superar la falta de conocimientos en estas áreas.
