Ya en 2026, se hace patente que el ciclo reciente de innovación sitúa al sector tecnológico ante una etapa significativamente más madura y exigente. Tras años de entusiasmo con la IA generativa, los comités de dirección ya no evalúan solo la inversión realizada, sino su impacto real en el negocio. Si bien muchas organizaciones han testado esta tecnología en proyectos piloto, sus operaciones principales permanecen prácticamente inalteradas. ¿Estamos aprovechando todo el potencial que la tecnología puede ofrecer? La frontera clave para generar valor será convertir la IA en parte estructural del modelo operativo y no en una colección de experimentos aislados.
Por eso, los próximos 12 meses serán un momento decisivo para la IA, cuando las empresas deban demostrar que la tecnología crea valor sostenible. Supone identificar y priorizar los casos de uso más estratégicos e integrarlos en los sistemas de negocio, con procesos rediseñados para que la IA deje de estar en los márgenes y pase al corazón de la gestión empresarial. También exige combinar modelos generativos con modelos más clásicos anclados en datos propios para reducir al máximo anomalías y sesgos que llevan a decisiones opacas. La ética deja de ser un debate abstracto y se convierte en un problema de diseño y de ingeniería, centrado en cómo garantizar que los sistemas se comporten de forma fiable incluso en situaciones nuevas.
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IA y aplicaciones
En paralelo, la IA empieza a transformar la forma en que las empresas conciben y utilizan sus aplicaciones y acelera un replanteamiento de las aplicaciones empresariales. Durante décadas, las organizaciones han ido incorporando herramientas y sistemas hasta construir entornos tecnológicos complejos y difíciles de adaptar. Ahora, la posibilidad de traducir objetivos en lenguaje natural y convertirlos en flujos de trabajo automatizados abre un nuevo horizonte, pero la verdadera ventaja competitiva reside en decidir qué aplicaciones resultan esenciales y qué procesos pueden simplificarse, bajo un gobierno claro de ese nuevo entorno. La nube acompaña esta transformación y asume un rol que va más allá del mero destino de migración, convirtiéndose en el tejido que permite desplegar modelos y agentes de IA sobre infraestructuras híbridas que combinan sistemas de nube pública y privada con edge computing y centros propios, guiados por criterios de soberanía y resiliencia con foco en la eficiencia.
Soberanía tecnológica
Otro eje de cambio se sitúa en las operaciones y en la soberanía tecnológica. El uso conjunto de datos y automatización con apoyo de IA permite descomponer procesos complejos en cadenas de microtareas y aplicar en cada tramo la tecnología más adecuada, de modo que se crean operaciones más inteligentes capaces de anticipar incidencias y ajustar recursos mientras mejora la experiencia de clientes y empleados. En un entorno cada vez más interconectado, la resiliencia pasa por reforzar las relaciones con proveedores tecnológicos y proteger de forma rigurosa los datos críticos, al tiempo que se impulsa el talento y la formación de los profesionales para asegurar la continuidad del negocio frente a escenarios de tensión geopolítica o de disrupción en la cadena de suministro.
La frontera clave para generar valor será convertir la IA en parte estructural del modelo operativo y no en una colección de experimentos aislados
Todas estas tendencias apuntan en una misma dirección: la tecnología deja de medirse por el volumen de inversión o por la novedad de las herramientas y empieza a evaluarse por su capacidad real de transformar el negocio y la sociedad. Desde nuestra experiencia en Capgemini, los líderes que mejor afronten este momento serán quienes combinen ambición tecnológica con un propósito definido y una gobernanza responsable, y que además demuestren una voluntad firme de experimentar con disciplina. En lugar de presentarse como un objetivo independiente, la inteligencia artificial se consolidará como el motor de una nueva etapa en la que la estrategia y el talento, apoyados en datos, se alineen para crear valor a largo plazo.
