Hablar de tendencias tecnológicas para 2026 es, en gran parte, seguir la evolución de lo que ya está en marcha. No se trata de cambios radicales, sino de tecnologías que maduran, se integran mejor y comienzan a tener impacto directo en decisiones concretas de empresas, gobiernos y usuarios. En ese contexto, estos son algunos de los ejes que marcarán el próximo año.
Inteligencia artificial, por supuesto
Así como la internet, la nube y otras invenciones sin las que hoy no podemos vivir, la inteligencia artificial llegó para quedarse, y en ese tenor seguirá su curso en 2026. ¿Qué habrá de nuevo en esta vuelta? De entrada, aplicaciones de IA que se estarán integrando cada vez más al mundo físico, sobre todo en la forma de robots y otros equipos diseñados para autonomía. Asimismo, todo indica que pasaremos de modelos generales a modelos mas específicos, y es así como se habla de la llegada y perfeccionamiento de modelos de lenguaje de dominio específico (domain-specific language models – DSLMs). La idea detrás de DSLM es contar con herramientas de IA especializadas en temas o áreas particulares, como son jurídica, medicina o finanzas, de manera tal que tengan dominio del lenguaje y entendimiento de esos contextos para ofrecer una experiencia mejor y más completa.
Si 2025 fue el año del despliegue de la IA agéntica, todo indica que 2026 será el año de los sistemas multiagente, y esto lo que significa es que habrá equipos de agentes IA autónomos resolviendo problemas complejos de manera conjunta. Se visualiza este tipo de solución en logística de almacén, inventario, manufactura y digitales, pero todos sabemos que será cuestión de tiempo que vaya permeando cada área laboral imaginable.
Desarrollar y entrenar modelos de IA es una tarea costosa, pero más costoso aún es la inferencia, el acto de desplegar estos sistemas en el mundo real. Mucho se ha hablado de la gran cantidad de energía, agua y otros recursos que requiere cada pregunta y cada prompt introducido en herramientas como ChatGPT, Gemini, Perplexity y cualquier otra que esté de moda. De igual forma, compañías como Nvidia ocupan el sitial donde están porque los procesadores, GPUs y demás son vitales para todo el entramado, así como lo son la nube y los centros de datos. Los costos operativos de la IA son ahora el principal foco de la industria, y ya están surgiendo startups que no se proponen únicamente abaratar costos y eficientizar estas operaciones, sino reimaginar la infraestructura como tal. En pocas palabras, la clave será la arquitectura desplegada.
Realidad extendida
Realidad aumentada, realidad virtual, realidad mixta… todo esto forma parte de realidad extendida, y el objetivo es combinar el mundo físico con elementos extra -o, incluso, reemplazarlo- para ofrecer una experiencia inmersiva y envolvente. Normalmente asociamos estas propuestas con videojuegos y otras formas de entretenimiento, pero, gracias a la integración de la IA, en 2026 podríamos empezar a ver su transformación hacia una herramienta estratégica para negocios. ¿Volverá la cantaleta del metaverso? Esperemos que no.
Ciberseguridad
Kaspersky Security Bulletin advierte que en 2026 las ciberamenazas financieras serán más sofisticadas y difíciles de detectar, impulsadas por malware con inteligencia artificial capaz de adaptarse en tiempo real, el aumento de fraudes móviles, el uso de deepfakes para suplantación de identidad, ataques dirigidos a pagos NFC y la distribución de troyanos bancarios a través de aplicaciones de mensajería como WhatsApp, en un contexto donde el crimen digital opera de forma cada vez más profesional y con estrategias altamente focalizadas, elevando los riesgos tanto para usuarios como para el sector financiero. Quizás la gran paradoja es que IA potenciará, como ya lo viene haciendo, estas amenazas, y a la vez ofrecerá en gran medida la solución.
Biotecnología
Una vez más, IA al rescate: de cara a 2026, la biotecnología avanza hacia una integración profunda de la inteligencia artificial en el descubrimiento y desarrollo de fármacos, acortando ciclos de I+D y mejorando la toma de decisiones desde etapas tempranas. Este impulso tecnológico se combina con el auge de terapias avanzadas, como la edición genética in vivo (pensemos en herramientas como CRISPR) y otras aproximaciones de medicina de precisión, orientadas a tratamientos más personalizados y con mejores resultados clínicos. En paralelo, la transformación digital – apoyada en la nube, modelos de gemelos digitales y análisis de datos a gran escala – está redefiniendo la forma en que se diseñan, prueban y optimizan los ensayos clínicos. A nivel de inversión, el foco regresa a activos en fases clínicas, plataformas escalables y áreas de alto impacto como los tratamientos contra la obesidad.
