En mi caso, cada vez que alguien me pregunta “¿qué viene en Inteligencia Artificial hacia 2026?”, no empiezo hablando de modelos. Empiezo hablando de hábitos. Porque desgraciadamente, en la práctica, la tecnología rara vez fracasa por falta de potencia y suele fracasar por exceso de improvisación. Y eso, a la hora de competir, es como entrar a una partida de ajedrez sin haber mirado el tablero: puedes mover rápido, sí, pero te van a comer en cinco jugadas.

IBM lleva años observando cómo madura la IA en entornos empresariales y, si uno quita el ruido comercial y mira el fondo, lo que aparece no es una “nueva app milagrosa”. Lo que aparece es un cambio de era. Algo muy parecido a esas transiciones que la historia repite con distintos uniformes: cuando Gutenberg industrializó el libro, cuando la máquina de vapor aceleró el mundo, o cuando internet convirtió a cualquiera en medio de comunicación. Como diría Asimov, la ciencia acumula piezas pequeñas hasta que, de pronto, el rompecabezas encaja y ya no puedes volver a ver el mundo igual.

De esa lectura —y considerando que el artículo original ahora mismo no se deja consultar— he reconstruido el marco con fuentes del propio ecosistema IBM y del sector. Y lo cierto es que las tendencias hacia 2026 no apuntan a “más IA”, sino a IA aplicada con menos excusas y más consecuencias. En términos prácticos, IBM proyecta cinco corrientes que van a marcar el paso en productividad, operaciones y competitividad. No son modas. Son vectores.

Tendencias de IA para 2026: cinco fuerzas que van a ordenar el tablero

1) IA agentiva: de asistente simpático a ejecutor autónomo

Durante años hemos confundido “asistente” con “respuesta bonita”. IBM empuja una idea más incómoda: agentes que no solo contestan, sino que actúan. Sistemas capaces de encadenar tareas, tomar decisiones operativas y ejecutar flujos de trabajo con mínima intervención. Es el paso de la IA como copiloto a la IA como tripulación. Con lo cual, la productividad deja de depender de cuántas manos tengas y pasa a depender de cómo orquestas procesos. Eso sí, también cambia el riesgo: cuando automatizas acciones, automatizas errores si no defines límites desde el inicio.

2) IA multimodal: entender el mundo con ojos, oídos y contexto

La empresa promedio sigue tratando sus canales como islas: texto por un lado, audio por otro, imágenes en otra carpeta. IBM apunta a modelos que integran texto, imagen, voz y video para interpretar situaciones completas. En el mundo real, un cliente no “es” solo un chat; es una llamada, una foto de un producto, una queja en video y un correo con historia. La IA multimodal promete coser esos fragmentos y devolver una lectura útil, casi como un analista que no se cansa. En marketing digital, atención al cliente y operaciones, la diferencia entre reaccionar y anticiparse suele estar en esa costura.

3) Modelos pequeños y eficientes: menos músculo, más oficio

Durante 2023 y 2024 la conversación se intoxicó con el tamaño. “Más parámetros” sonaba a “más inteligencia”. IBM, en cambio, viene insistiendo en algo más sensato: optimización. Modelos más compactos, entrenados o ajustados para tareas concretas, que consumen menos cómputo y se despliegan donde hace falta: edge, móviles, IoT o infraestructuras híbridas. La metáfora es simple: no necesitas un portaaviones para cruzar un río. Y en empresa, pagar por potencia que no usas no es estrategia, es vanidad presupuestaria.

4) IA responsable y gobernanza: el freno que evita que el motor te mate

Si algo ha quedado claro es que la Inteligencia Artificial sin gobernanza no escala; se descontrola. IBM proyecta una institucionalización de marcos de ética, auditoría, trazabilidad y control de sesgos. Esto ya no es un “tema legal” que se ve al final. Es un requisito de operación, como la seguridad industrial en una planta. Porque cuando un modelo influye en crédito, salud, contratación o reputación, el costo de equivocarte no se mide en likes. Se mide en demandas, sanciones y daño irreparable. Y sí, es irónico: muchos quieren IA para “ser más eficientes”, pero no quieren invertir en el mínimo sistema para que esa eficiencia no se vuelva contra ellos.

5) IA para sostenibilidad: eficiencia energética como ventaja competitiva

La sostenibilidad dejó de ser discurso y pasó a ser presión: costos, regulación, cadenas globales, exigencias ESG. IBM incluye la IA como herramienta para optimizar consumo energético, reducir desperdicio y mejorar planificación operativa. No porque suene bonito, sino porque en industria, logística y servicios la energía es una partida brutal. Aplicar IA aquí es como cambiar la corriente de una guerra silenciosa: la que se pelea en márgenes, en eficiencia y en resiliencia. Y ahora más que nunca, una de las claves no es producir más, sino producir mejor.

Cuando la IA entra en la operación, ya no compites solo con empresas. Compites con procesos mejor entrenados que los tuyos.

Si te fijas, estas cinco tendencias no hablan del futuro como promesa; hablan del futuro como disciplina. Agentes para actuar, multimodalidad para entender, modelos pequeños para ejecutar, gobernanza para sobrevivir y sostenibilidad para sostener el negocio. Esa es la partitura. Lo demás es ruido.

La memoria es el único equipaje que no se pierde: quien olvida sus datos, repite sus errores con más velocidad.

Y aquí es donde la conversación se pone seria. Porque hablar de IA agentiva como tendencia queda bonito en una presentación. Lo difícil empieza cuando te sientas con Operaciones, con Talento Humano o con Servicio al Cliente y alguien pregunta: “Perfecto, Sergio… ¿y qué hace un agente mañana a las 08:00?”. Ahí se acaba la poesía y comienza la ingeniería del trabajo. IBM, en sus predicciones hacia 2026, empuja justamente esa transición: de la IA que “sabe” a la IA que hace. Y, por tanto, de empresas que experimentan a empresas que automatizan con método.

Agentes de IA y automatización empresarial en 2026: casos de uso, beneficios y límites

En mi caso, los proyectos que mejor salen no son los que arrancan “con un chatbot”. Son los que arrancan con una lista incómoda de tareas repetitivas que nadie quiere hacer, pero todos sufren cuando no se hacen. A la hora de automatizar, un agente de IA no debería “pensar libre”. Debería ejecutar un guion operativo con margen de adaptación, como un buen jefe de sala: sabe cuándo seguir el protocolo y cuándo levantar la mano para pedir ayuda.

IBM proyecta que hacia 2026 veremos agentes capaces de encadenar acciones dentro de flujos completos: revisar información, validar reglas, redactar respuestas, actualizar sistemas y escalar excepciones. Eso se traduce en casos muy concretos de automatización empresarial:

Atención al cliente y backoffice: un agente que clasifica tickets, solicita datos faltantes, propone solución y deja el caso documentado. No solo responde; cierra trabajo.
Ventas y marketing digital: seguimiento automatizado de leads, creación de propuestas, preparación de briefs y análisis de respuestas de campañas con criterios predefinidos.
Finanzas y compras: conciliaciones, revisión de facturas, alertas de anomalías y preparación de reportes para decisiones humanas.
Talento Humano: filtrado inicial, agendamiento, respuestas a candidatos y soporte interno, siempre con control y trazabilidad.

Los beneficios son evidentes y, por eso mismo, peligrosamente seductores. Se promete reducción de tiempos, menos fricción entre áreas, continuidad operativa y una mejora brutal en la consistencia del servicio. IBM habla de automatización de flujos con impactos de 40-60% en tiempos en empresas medianas. Suena a música celestial, hasta que recuerdas una verdad vieja como la política: si le das poder a alguien sin supervisión, tarde o temprano lo usa mal. Con lo cual, el límite real no es tecnológico; es organizacional.

El primer límite es el contexto. Un agente sin acceso a datos estructurados y actualizados es como mandar un soldado a la guerra con un mapa de 1998: valiente, sí, pero inútil. El segundo límite es el control: permisos, registro de acciones, políticas de escalamiento y “botón rojo” cuando algo se sale del guion. Y el tercero, que desgraciadamente se olvida en la práctica, es el costo humano del desorden: si automatizas sin rediseñar procesos, lo único que logras es mover el caos más rápido. Una eficiencia muy moderna: correr mejor hacia el precipicio.

Suelo comentar que un buen programa de agentes se parece más a un tablero de ajedrez que a una caja negra. Definición de roles, turnos, reglas y objetivos medibles. Porque cuando un agente actúa, deja de ser un “software” y se convierte en un actor dentro de tu operación. Eso exige decisiones adultas: qué puede tocar, qué no, quién responde cuando se equivoca y cómo se aprende del error.

Automatizar no es delegar en la máquina: es asumir que tus procesos, por fin, quedarán al desnudo.

Y cierro con una ironía inevitable: muchas empresas piden agentes autónomos, pero siguen sin ponerse de acuerdo sobre quién aprueba una orden de compra. 2026 no va a premiar al que tenga más IA. Va a premiar al que tenga más claridad. Lo demás es fuegos artificiales en plena tormenta.

IA multimodal y robótica en 2026: aplicaciones prácticas para atención al cliente, marketing y operaciones

Si en el punto anterior hablábamos de agentes que actúan, aquí el tablero se complica: en 2026 no solo actuarán “dentro” del software. También van a ver, escuchar y, en algunos casos, mover cosas. IBM viene empujando la idea de que la IA dejará de ser exclusivamente lingüística para volverse multimodal y, en paralelo, volverá con fuerza la IA física: robótica y sistemas que perciben, deciden y ejecutan en el mundo real. Es el salto de la oficina al taller, del chat al piso de producción. Y no, no es ciencia ficción; es ingeniería con paciencia.

Lo multimodal parece un detalle técnico hasta que lo aterrizas en una conversación real. Un cliente no “explica” un problema: lo muestra. Envía una foto borrosa. Manda un audio enojado. Graba un video de 12 segundos. Y encima, escribe dos líneas que no dicen nada. Con una IA de solo texto, ese caso se vuelve un rompecabezas mal armado. Con una IA multimodal, la empresa empieza a interpretar señales como lo haría un buen agente humano: cruza evidencias, lee contexto y prioriza acciones.

IBM ha puesto ejemplos públicos de este enfoque en entornos como deportes, donde modelos multisensoriales detectan patrones sutiles en imagen y video para análisis predictivo. La moraleja empresarial es obvia: si puedes anticipar un quiebre en un partido mirando gestos, ritmo y estadísticas, también puedes anticipar un quiebre en un cliente mirando tono de voz, historial, imágenes del producto y comportamiento digital. A la hora de atención al cliente, esto abre aplicaciones bastante concretas:

Diagnóstico visual de incidencias: el cliente manda una foto o video y la IA identifica el tipo de falla, valida garantías, sugiere pasos y genera el ticket con evidencias adjuntas.
Clasificación por emoción y urgencia: análisis de voz para detectar escalamiento real. No para “espiar” al cliente, sino para priorizar bien y no tratar una crisis como si fuera una consulta trivial.
Documentación automática: transcripción y resumen de llamadas, con extracción de compromisos y próximos pasos. Lo que antes quedaba en la memoria (ese equipaje que se pierde), queda escrito en el sistema.

En marketing digital, la multimodalidad es una navaja suiza. No solo mide desempeño; entiende creatividades. En mi caso, cuando revisamos campañas, muchas veces el problema no está en el presupuesto ni en el targeting, sino en detalles que parecen “artísticos” pero son operativos: un texto que promete algo que el video no cumple, un producto que se ve distinto en la foto, una pieza que genera clics pero atrae al público equivocado. Una IA multimodal puede auditar consistencia entre copy, imagen, landing y feedback en llamadas. Y eso cambia la conversación interna: de opiniones a evidencia.

Ahora, la parte que a muchos les incomoda: IA física. Peter Staar, desde IBM, apunta a un repunte en robótica y sistemas que perciben y actúan en entornos reales, especialmente en manufactura y operaciones. Tiene sentido. Los modelos “muy grandes” empiezan a mostrar rendimientos decrecientes para ciertos problemas, mientras la necesidad de automatizar el mundo físico crece. En operaciones, esto se traduce en usos prácticos que no requieren un ejército de robots humanoides (gracias a Dios, porque eso dispara el presupuesto y la paranoia):

Inspección visual en líneas de producción: cámaras + IA para detectar defectos, variaciones y riesgos de seguridad.
Robots colaborativos para tareas repetitivas y peligrosas: no reemplazan toda la planta; reducen errores, accidentes y variabilidad.
Logística interna: optimización de rutas, picking asistido, y verificación de inventario con visión computacional.

El punto crítico —y aquí viene la frase sarcástica que siempre termina siendo cierta— es que algunas empresas quieren “robótica inteligente” pero siguen operando como si el inventario fuera un mito contado por un tío en Navidad. La IA multimodal y la IA física son implacables: te muestran la realidad sin maquillaje. Y cuando la realidad está desordenada, lo único que automatizas es el desastre.

En 2026, los ganadores en atención al cliente, marketing y operaciones no serán los que tengan “más herramientas”. Serán los que sepan convertir datos de canales humanos (voz, imagen, video) y del mundo físico (sensores, cámaras, movimiento) en decisiones rápidas, con trazabilidad. Porque, como en el ajedrez, no gana el que mira más piezas. Gana el que entiende el tablero completo.

IA multimodal en acción: percibir mejor para operar mejor

Si en el punto anterior hablábamos de agentes que actúan, aquí viene el matiz que más gente subestima: para actuar bien, la Inteligencia Artificial tiene que percibir bien. Y percibir, en 2026, ya no será leer un chat y adivinar el resto. IBM lleva tiempo empujando la idea de IA multimodal como estándar: modelos que combinan texto, imagen, voz y video para reconstruir contexto. No es un capricho técnico, es la diferencia entre un sistema “listo” de laboratorio y uno útil en la calle, donde el mundo no viene en formato PDF.

En mi caso, cuando un cliente me dice “nuestro servicio al cliente está bien, solo necesitamos un bot que conteste rápido”, suelo comentar que lo que en realidad tiene es un rompecabezas de señales dispersas: audios de WhatsApp, capturas de pantalla, fotos de garantías, correos con historias largas y llamadas donde se dice lo que nunca se escribe. La IA multimodal permite juntar esas piezas y hacer lo que haría un analista veterano, pero sin agotarse a las seis de la tarde. Y sí, suena obvio. Lo irónico es que muchas empresas siguen midiendo la experiencia del cliente solo con lo que cabe en una cajita de texto.

Soporte y atención al cliente: del “¿puede repetir?” al “ya vi el problema”

La aplicación más inmediata de la IA multimodal está en soporte. Un agente (humano o de IA) que recibe una foto del producto, un audio con la explicación y el número de factura, puede clasificar el caso, detectar patrones, proponer una solución y, si corresponde, disparar la logística. IBM ha mostrado en eventos y demos cómo la lectura de señales sutiles —como en análisis deportivo tipo US Open— sirve para anticipar jugadas; en empresa pasa igual: la señal rara vez está en una frase, suele estar en la combinación de varias. Con lo cual, el tiempo de resolución baja no por “responder bonito”, sino por ver el cuadro completo desde el primer contacto.

Creatividad y marketing con datos, no corazonadas

En marketing digital, la multimodalidad mejora dos frentes: insight y producción. Insight, porque puedes analizar creatividades (imagen/video), transcripciones de llamadas, reseñas y comportamiento de navegación como un único dataset conversacional. Producción, porque los equipos empiezan a trabajar con asistentes que entienden un brief, ven una pieza, escuchan un testimonio y proponen variaciones coherentes con la marca. Eso sí, aquí hay una guerra silenciosa: la de la consistencia. Si no entrenas con tus guías, tus reclamos y tu historia, la IA termina copiando “lo que funciona” en internet, que es una manera elegante de decir “lo que ya está repetido”.

Operaciones y “IA física”: la inteligencia se sale del despacho

La otra gran ola es la llamada IA física: sistemas que perciben, actúan y aprenden en entornos reales. Peter Staar, desde IBM, ha insistido en que veremos un repunte en robótica y automatización práctica, precisamente porque el rendimiento de “hacer modelos cada vez más grandes” empieza a tener rendimientos decrecientes. Traducido a negocio: menos show y más fábrica. Cámaras y sensores en planta para detección de defectos, rutas de bodega optimizadas por visión, mantenimiento predictivo con señales multisensoriales, y robots colaborativos que no necesitan que el proceso sea perfecto para funcionar. Es como pasar del mapa al territorio: la IA deja de ser un PowerPoint y se convierte en movimiento.

En Ecuador, esto se aterriza más rápido de lo que parece cuando lo planteas como piloto inteligente. He visto equipos que suben su productividad solo con integrar un asistente que “mira” el ticket (foto), “lee” el correo, “escucha” el audio y deja el caso listo en el CRM. No es ciencia ficción; es ingeniería aplicada. La clave, a la hora de escalar, está en no marearse con la demo. El éxito depende de tres cosas muy terrenales: calidad de datos, integración con sistemas y un criterio claro de cuándo la máquina debe parar y pedir confirmación humana. Porque, como en el ajedrez, un buen movimiento sin contexto es simplemente una forma rápida de perder la partida.

Preparando tu empresa para la IA en 2026: roadmap de adopción, infraestructura y pilotos de impacto

Después de hablar de multimodalidad, robótica y “sensores que ven la realidad sin maquillaje”, toca la pregunta incómoda: ¿cómo te preparas para 2026 sin convertir la Inteligencia Artificial en otra moda corporativa, de esas que se anuncian con bombos y terminan archivadas junto al “plan estratégico” que nadie abre? Porque lo cierto es que la IA aplicada no se implementa. Se institucionaliza. Y ahí gana el que tenga método, no el que tenga más entusiasmo.

Suelo comentar que adoptar IA se parece más a organizar una expedición que a comprar una herramienta. A la hora de escalar, necesitas mapa, provisiones y reglas de supervivencia. Si sales sin eso, el primer “error” de un agente se vuelve una cacería de brujas, el primer tema legal te paraliza y el primer éxito te infla el ego hasta que te estrellas. Ahora más que nunca, una de las claves es construir una ruta simple, medible y con gobernanza desde el día uno.

1) Detecta los puntos críticos: el “inventario de fricción”

Antes de hablar de modelos o proveedores, define dónde duele. No “dónde suena bonito”. Dónde duele. En la mayoría de empresas, el ROI real está en tareas repetitivas con alto volumen y baja variabilidad:

Atención al cliente: clasificación, documentación, seguimiento y cierre de casos.
Backoffice: conciliaciones, facturas, órdenes de compra, reportes.
Ventas: calificación de leads, propuestas, seguimiento, actualización de CRM.
Marketing digital: producción de variaciones, auditoría de coherencia creativa, análisis de performance con contexto.

El foco no es “poner un bot”. El foco es reducir fricción y crear continuidad operativa. Si no puedes medir el antes y el después, no tienes transformación. Tienes storytelling.

2) Arquitectura preparada: híbrida (cloud-edge) y con datos decentes

IBM insiste —y con razón— en que el futuro es híbrido: nube donde conviene, edge donde se necesita, y modelos eficientes cuando el costo manda. En 2026, muchas empresas ganarán no por tener el modelo “más grande”, sino por tener el modelo mejor integrado con su operación. Eso implica decisiones prácticas:

Datos: qué fuentes son confiables, cuáles están rotas y quién es responsable de mantenerlas vivas.
Integraciones: CRM, ERP, mesa de ayuda, WhatsApp, correo, analítica; la IA sin sistemas es un loro caro.
Seguridad: control de accesos, logs, trazabilidad, política de retención, entornos separados para pruebas.

Y aquí una ironía que se repite: muchos quieren asistentes de IA “inteligentes”, pero cuando preguntas dónde está la base única de productos, precios, garantías o políticas, aparece el silencio. En 2026, el silencio será carísimo.

3) Gobernanza: reglas antes que velocidad

Si en el punto anterior hablábamos de que la IA debe saber cuándo detenerse y pedir confirmación humana, aquí lo formalizas. Define un marco mínimo para que tu adopción no dependa de héroes individuales ni de improvisación:

Política de uso: qué herramientas se permiten, para qué, y qué datos jamás se comparten.
Riesgos: sesgos, privacidad, derechos de autor, decisiones automatizadas en procesos sensibles.
Observabilidad: auditoría de prompts, acciones, fuentes consultadas y resultados.
Comité ligero: no para burocratizar, sino para priorizar, medir y corregir rápido.

La “shadow AI” no se combate con prohibiciones grandilocuentes. Se combate con alternativas oficiales útiles, capacitación y reglas claras. Prohibir es fácil. Gobernar es adulto.

4) Pilotos reales: pequeños, rápidos y orientados a procesos completos

En mi caso, cuando un piloto fracasa, casi siempre es por una razón: se diseña como demo, no como operación. Un piloto serio tiene entrada, proceso, salida y KPI. Y, sobre todo, tiene dueño. En Ecuador hemos implementado más de 40 asistentes de IA en empresas con necesidades muy terrenales: vender mejor, responder más rápido, documentar sin dolor, reducir retrabajo. Proyectos personalizados desde US$1.490 han permitido probar valor sin hipotecar la empresa ni caer en el “todo o nada”.

¿Qué pilotos suelen pagar la cuenta más rápido?

Asistente de soporte que recibe texto + audio + foto, clasifica, sugiere solución y deja el ticket listo en el CRM.
Asistente comercial que prepara propuestas, resume reuniones, actualiza pipeline y genera seguimientos con criterio.
Asistente de marketing que audita consistencia entre creatividades, copy, landing y feedback del call center.

La lógica es simple: si un agente no toca el proceso, no transforma nada. Solo entretiene.

5) Formación constante: IA como cultura, no como departamento

En 2026, la Inteligencia Artificial no será “un proyecto de tecnología”. Será una capa transversal. Por tanto, la formación no puede ser solo técnica. Debe ser operativa: cómo se decide, cómo se mide, cómo se corrige, cómo se escala. Y sí, también cómo se protege a la gente del lado oscuro de la productividad: jornadas más largas por la ilusión de “hacer más”. La IA puede multiplicar resultados, pero también puede multiplicar desgaste si no rediseñas cargas y expectativas. Ese es un riesgo real.

Piensa en esto como una guerra silenciosa, pero sin épica: la batalla se pelea en procesos, en datos, en permisos, en métricas y en hábitos. El que crea que la IA es magia, terminará como el capitán que sale al mar sin brújula: navega mucho, llega a ninguna parte y encima presume millas recorridas.

Mi invitación es directa: si tu empresa quiere competir hacia 2026, deja de preguntar “¿qué modelo usamos?” y empieza a preguntar “¿qué proceso vamos a entrenar, con qué datos, bajo qué reglas y con qué KPI?”. Porque la tecnología cambia rápido, pero la disciplina sigue siendo la misma. Y eso es lo que separa a los que juegan a innovar de los que innovan para vivir.

Acción concreta para esta semana: elige un proceso (solo uno) con alto volumen y dolor evidente. Define su flujo actual, sus datos, su tiempo promedio y su costo. Luego plantea un piloto de 30 días con un asistente de IA, reglas de escalamiento y medición diaria. Si no puedes hacerlo en 30 días, no estás construyendo un roadmap. Estás escribiendo una novela.

2026 no va a premiar al que grite “IA” más fuerte. Va a premiar al que tenga memoria, método y coraje para ordenar la casa antes de automatizarla. Lo demás, como siempre, es humo con presupuesto.

Consulta el artículo original de IBM que inspiró este contenido aquí

Tendencias de IA hacia 2026: 5 fuerzas para ordenar tu empresa