Más allá del hype: las tendencias de IA que definirán el crecimiento empresarial en 2026

Al cerrar el año 2025, el panorama tecnológico ha dejado atrás la fascinación inicial por la Inteligencia Artificial Generativa. Ya no estamos en la fase de descubrimiento, sino en una etapa crítica de maduración. Para los líderes empresariales, la pregunta ha cambiado: ya no es “¿qué puede hacer la IA?”, sino “¿cómo escalamos la IA para generar un impacto tangible en el P&L?”.

Mirando hacia 2026, el crecimiento empresarial no vendrá de experimentos aislados, sino de la integración profunda de sistemas autónomos y la redefinición del talento humano. A continuación, analizamos las tendencias estratégicas que marcarán la diferencia entre las organizaciones que simplemente adoptan tecnología y aquellas que lideran el mercado.

1. Agentic AI: De la ejecución humana a la orquestación estratégica

Si 2025 fue el año de la exploración de la IA generativa, 2026 será el año de la Agentic AI operando a escala. Ya no hablamos solo de chatbots que responden preguntas, sino de sistemas con capacidad de agente: software que puede razonar, planificar y ejecutar tareas complejas de principio a fin con mínima intervención humana.

Actualmente, el 62% de las organizaciones ya están probando agentes de IA, y la tendencia indica una transición fundamental en el rol del trabajador: pasamos de ser ejecutores de tareas a orquestadores de agentes digitales.

Las implicaciones operativas son profundas. Imaginemos un departamento de finanzas donde un agente autónomo no solo detecta una discrepancia en una factura, sino que investiga la causa, contacta al proveedor y propone una conciliación en el ERP, esperando solo la aprobación final del gerente.

Para profundizar en este cambio de paradigma, McKinsey analiza cómo los agentes están redefiniendo las asociaciones de habilidades, mientras que líderes tecnológicos como el CTO de Wipro señalan que la empresa autónoma impulsada por agentes será una realidad tangible para 2026.

2. El futuro del trabajo: Una sociedad entre humanos, agentes y robots

El temor al reemplazo total está dando paso a una visión más matizada y colaborativa. El trabajo en 2026 se estructurará como una sociedad tripartita entre personas, agentes de software y robots físicos.

Aunque teóricamente hasta el 57% de las horas laborales actuales podrían automatizarse, la realidad es que más del 70% de las habilidades humanas seguirán siendo críticas. La diferencia radica en cómo se aplican. La habilidad de mayor crecimiento no será la programación per se, sino la fluidez en IA: la capacidad de dirigir, auditar y colaborar con sistemas inteligentes.

Las organizaciones deberán diseñar sus flujos de trabajo basándose en distintos arquetipos de colaboración, desde modelos “centrados en personas” hasta modelos “centrados en agentes”, dependiendo de la naturaleza de la tarea. Para entender mejor estos arquetipos y prepararse para esta transición, recomendamos revisar el informe detallado de McKinsey sobre el futuro de las habilidades.

3. Gobernanza, seguridad y confianza: La condición para escalar

La adopción masiva de agentes autónomos trae consigo un desafío crítico: la seguridad. Un agente que tiene permiso para ejecutar transacciones o enviar correos en nombre de la empresa representa un vector de riesgo significativo si no está bien gobernado.

Para 2026, el enfoque pasará de la “adopción rápida” a la implementación responsable. Las empresas deben tratar a los agentes de IA casi como a nuevos empleados: necesitan límites claros, métricas de desempeño, supervisión constante y protocolos de auditoría. La trazabilidad de las decisiones tomadas por la IA será obligatoria no solo por regulación, sino por supervivencia corporativa.

Los expertos advierten que la innovación en agentes de IA requiere un “chaperón” de seguridad robusto para evitar que la autonomía se convierta en vulnerabilidad.

4. Modelos mentales y diseño de agentes

Uno de los errores más comunes al implementar IA es la falta de definición conceptual. ¿Qué es el agente para su organización? ¿Es una herramienta pasiva (como una calculadora avanzada), un proceso automatizado, o un “empleado digital” con cierto nivel de autonomía?

Definir el modelo mental correcto es crucial para el diseño de la interacción y la gestión de expectativas. Si los empleados ven al agente como una herramienta pero este actúa con autonomía inesperada, se genera desconfianza. Si se le trata como un empleado pero carece de contexto, fallará en la ejecución.

Para 2026, el éxito dependerá de alinear estos modelos operativos cognitivos con la cultura organizacional y los objetivos de negocio.

5. Evolución de la IA generativa: De la asistencia a la decisión

Hasta ahora, hemos usado la IA generativa principalmente para crear contenido o resumir información. La próxima frontera es la asistencia en la toma de decisiones complejas. Sin embargo, el concepto de Human-in-the-loop (humano en el ciclo) seguirá siendo una capa no negociable para decisiones de alto impacto.

Se proyecta que para 2026, entre el 15% y el 20% de los procesos rutinarios se ejecutarán de forma autónoma, permitiendo que el talento humano se enfoque en excepciones y estrategia. Esto tiene un impacto directo en los equipos de tecnología: los desarrolladores dedicarán menos tiempo a escribir código repetitivo y más tiempo al diseño de sistemas, control de calidad y pensamiento de producto.

6. Impacto sectorial: Tendencias concretas para 2026

La aplicación de estas tecnologías varía según la industria, pero el patrón de automatización inteligente es transversal:

Retail: La eficiencia operativa será clave. Veremos una adopción masiva de pronósticos de demanda impulsados por IA, precios dinámicos en tiempo real y una hiper-personalización que va más allá de recomendar productos, automatizando decisiones de inventario complejas. Retail Tech Innovation Hub destaca estas tendencias tecnológicas como definitorias para el sector.

Seguros: El sector asegurador se transformará mediante la orquestación de reclamos y los seguros integrados (embedded insurance). La capacidad de procesar datos en tiempo real permitirá modelos de precios mucho más dinámicos y ajustados al riesgo real. Economic Times profundiza en cómo la IA y la personalización transformarán los seguros.

Telecomunicaciones y Tecnología: La prioridad será la observabilidad. Utilizar IA para predecir y prevenir interrupciones costosas en la infraestructura será un estándar de la industria, moviéndose de un mantenimiento reactivo a uno predictivo y prescriptivo.

Preparando el terreno para el futuro

El año 2026 no se tratará simplemente de “usar inteligencia artificial”, sino de diseñar organizaciones capaces de pensar, aprender y orquestarse junto a ella. La ventaja competitiva ya no reside en el acceso a los modelos (que se están convirtiendo en commodities), sino en la calidad de los datos propios, la arquitectura de integración y, sobre todo, la preparación del talento humano.

En Rootstack, entendemos que la tecnología es solo una parte de la ecuación. Las empresas que comiencen hoy a construir bases sólidas —en términos de arquitectura de software, gobernanza de datos y cultura de innovación— serán las que lideren su mercado mañana.

¿Necesita orientación para implementar AI en su compañía? ¡Contáctanos!

¿Quieres conocer más sobre Rootstack? Te invitamos a ver este video.