La carrera por implementar inteligencia artificial se intensifica, pero solo una parte de las organizaciones logrará transformar esta tecnología en una ventaja competitiva sostenible. IDC anticipa que el 2026 será el año en que el mercado pase de la experimentación a la adopción masiva de la IA, un tránsito que demandará liderazgo, visión estratégica y una elevada capacidad de adaptación por parte de los responsables tecnológicos.
Forrester advierte que, aunque los CIO contarán con mayores recursos financieros para desplegar iniciativas de IA, el entorno estará marcado por una creciente presión para demostrar resultados concretos. El entusiasmo convive con una realidad cada vez más evidente: el verdadero valor no reside en la inteligencia artificial por sí sola, sino en la calidad de los datos que alimentan los modelos. “Sin control del balón no hay gol, y sin datos bien gestionados no hay IA inteligente en las empresas”, resume Gilson Magalhães, vicepresidente y gerente general de Red Hat para Latinoamérica.
A su juicio, el 2026 obligará a los líderes de TI a replantear qué significa el éxito de un proyecto de IA. El foco se desplazará desde la eficiencia operativa hacia el impacto estratégico y medible. Esto supone fortalecer la gobernanza de los datos y seleccionar cuidadosamente la información que se utiliza para construir experiencias de usuario, minimizando riesgos y errores costosos. “Adoptar herramientas no es suficiente. Será imprescindible rediseñar procesos, personalizar interacciones en tiempo real y reconstruir las operaciones con IA integrada, desde la fábrica hasta la alta gerencia. Todo comienza con datos bien gestionados y una estrategia definida”, afirma.
IA soberana y confianza digital
El incremento de las regulaciones sobre privacidad y seguridad de la información impulsa una tendencia que se consolidará en los próximos años: la IA soberana. Este enfoque busca garantizar que los datos y los modelos de IA permanezcan bajo control nacional o regional, reforzando el cumplimiento normativo, la seguridad y la confianza de los usuarios.
Magalhães considera que la soberanía digital será un factor decisivo en la próxima década. “Las empresas que comprendan plenamente sus datos —su ubicación, procesamiento, significado para el negocio y niveles de compartición— contarán con una ventaja competitiva significativa. La IA depende del contexto, y ese contexto solo existe cuando los datos están completos y se utilizan con un propósito claro”, sostiene.
El ejecutivo subraya que uno de los principales riesgos es asumir que toda la información que alimenta un modelo es correcta. La calidad de las respuestas depende directamente de la integridad de los datos. Surge así la falacia digital: la falsa sensación de certeza que aparece cuando se confía ciegamente en resultados generados a partir de datos incompletos o sesgados. “No es solo un problema técnico, es un riesgo estratégico. Basar decisiones críticas en modelos entrenados con datos contaminados implica institucionalizar el error y amplificarlo mediante la automatización”, advierte.
Para enfrentar este desafío, se requieren tres pilares: selección rigurosa de datos, transparencia en fuentes y procesos, y pensamiento crítico constante. La gobernanza de datos se vuelve así indispensable. IDC estima que, para 2026, más del 30% de las organizaciones que emplean IA avanzada harán públicas las fuentes utilizadas para entrenar sus modelos.
Gartner proyecta además que, para 2028, más del 80% de los recursos de computación acelerada se destinarán a la inferencia. “El futuro de la IA no estará determinado por los modelos, sino por el uso inteligente que se haga de ellos”.
Agentes de IA y automatización del futuro
El avance de la IA también se reflejará en la consolidación de agentes inteligentes dentro del software y la infraestructura empresarial. Según Gartner, para finales de 2026 el 40% del software corporativo integrará agentes capaces de operar de manera autónoma y aprender del comportamiento de los datos.
Estos agentes ya están transformando sectores como el comercio minorista, las finanzas y la manufactura, y podrían generar cerca del 30% de los ingresos del software de aplicaciones empresariales hacia 2035, superando los 450 millones de dólares. Su impacto inicial será especialmente visible en la atención al cliente, mediante asistentes que combinan historial, preferencias y comportamiento en tiempo real. “Esto obligará a las empresas a replantear no solo lo que venden, sino cómo, dónde y de qué manera se relacionan con sus clientes. La ventaja competitiva dependerá de qué tan bien la IA comprende y respeta el comportamiento humano”, explica Magalhães.
Plataformas como ChatGPT ya muestran este potencial. “El consumidor interactúa con la solución y recibe recomendaciones personalizadas en tiempo real. No es magia, es la combinación de datos, conocimiento, agentes e inferencia”, señala.
Paralelamente, crece la denominada IA física, que integra inteligencia artificial con robótica, vehículos autónomos, IoT y gemelos digitales. Deloitte prevé que, para 2026, esta convergencia mejorará significativamente la eficiencia y la seguridad en sectores antes limitados por los costos o la complejidad de la automatización.
Lejos de desaparecer, la automatización tradicional se fortalece con la IA. Gartner estima que, para 2026, el 30% de las empresas habrá automatizado más de la mitad de sus actividades de red utilizando inteligencia artificial. Esta modernización, según Red Hat, implica eliminar silos, integrar entornos multicloud y situar los datos y la automatización en el centro de las operaciones.
Un informe de McKinsey indica que las organizaciones que incorporan IA en sus procesos de automatización pueden aumentar su productividad en un 35% y reducir costos operativos en un 20%. Sin embargo, la diferencia real estará en la capacidad de aprender y reinventarse de forma continua. En este contexto, soluciones empresariales de código abierto como Red Hat Ansible Platform se posicionan como aliados estratégicos, al facilitar la orquestación de flujos, la automatización segura y el fortalecimiento de la ciberseguridad.
El futuro de la IA, exigirá una nueva arquitectura empresarial sustentada en el control de los datos, la inferencia y la modernización tecnológica. “La inteligencia artificial solo tendrá sentido cuando se utilice con propósito y en coherencia con el conocimiento humano”.