Tendencias emergentes en tecnología y su posible impacto
Más allá de las noticias puntuales, 2026 arranca con un conjunto de tendencias transversales: chips especializados para inferencia, asistentes sin anuncios orientados a confianza, y un ecosistema regulatorio que influye en cómo se diseñan productos de IA. Entender estas fuerzas es clave para decidir dónde apostar en los próximos 12–36 meses.
Real-time AI y chips dedicados
La narrativa de “real-time AI” —modelos respondiendo con latencias muy bajas sobre texto, voz o video— se está volviendo dominante. El acuerdo de Nvidia con Groq, centrado en LPUs para inferencia, simboliza este cambio de foco desde el entrenamiento hacia la ejecución optimizada en producción.
El mercado se moverá hacia una combinación de grandes modelos generalistas y modelos más pequeños, optimizados por dominio, ejecutados en hardware diseñado específicamente para inferencia. Esto no solo mejora tiempos de respuesta, sino que también reduce costes energéticos, un factor crucial para la rentabilidad de las iniciativas de IA.
Gemelos digitales, agentes y multimodalidad
Análisis de tendencias para 2026 subrayan el crecimiento de agentes de IA capaces de orquestar múltiples herramientas, tomar acciones y operar sobre sistemas empresariales existentes. En lugar de un único “gran modelo” haciendo todo, veremos ecosistemas de agentes especializados que se coordinan entre sí.
La multimodalidad (texto, voz, imagen, video) se consolida como estándar, especialmente en asistencia al cliente y soporte técnico. Esto implica que la capa de producto debe ser capaz de manejar múltiples canales y formatos, y que los modelos deben ser evaluados por cómo integran contexto multimodal en tiempo real.
Confianza, regulación y modelos de monetización
El contraste entre la entrada de OpenAI a la publicidad y la decisión de Google de mantener Gemini libre de anuncios refleja una tensión estratégica en torno a la confianza. Usuarios y empresas empiezan a preguntar no solo “qué puede hacer la IA”, sino “bajo qué incentivos económicos está operando”.
En paralelo, los debates regulatorios se enfocan en transparencia, uso de datos y deepfakes. Esta combinación hace que el diseño de productos de IA no pueda ignorar cuestiones como auditabilidad, controles de uso de datos y explicabilidad, especialmente en sectores regulados.
Impacto para empresas e innovadores
Estas tendencias, combinadas, pintan un mapa de oportunidades y riesgos:
- Oportunidad en Verticales: Donde la combinación de tiempo real y agentes puede transformar procesos (logística, soporte, ventas complejas).
- Riesgo de Generalidades: Peligro para modelos de negocio que dependan únicamente de acceso a un modelo base sin aportar datos o workflows diferenciados.
- Compliance como Feature: La necesidad de pensar en la confianza no como un añadido, sino como un elemento central del producto.
Quienes logren combinar tecnología, procesos y diseño organizacional serán los que realmente capturen valor de estas tendencias.