Tendencias tecnológicas 2026: 10 claves estratégicas según Gartner
- barbarabecerra0
- hace 1 día
- 5 Min. de lectura
En 2026, la conversación ya no va a ser “si adoptar IA”, sino cómo escalarla sin perder control. Y esa diferencia —la de las organizaciones que experimentan versus las que industrializan— se va a notar en productividad, seguridad, velocidad de salida al mercado y, sobre todo, confianza.
Según Gartner, disrupción, innovación y riesgo se están acelerando a una velocidad inédita. Por eso, estas tendencias no son “modas tech”: son catalizadores que exigen respuesta de la alta dirección y de los equipos TI al mismo tiempo.
En esta nota te compartimos las 10 tendencias destacadas y una forma simple de aterrizarlas a tu roadmap TI 2026.
Lo esencial en 60 segundos
Gartner agrupa las tendencias en tres perfiles que ayudan a ordenar decisiones:
El Arquitecto: construir bases digitales seguras, escalables y adaptativas.
El Sintetizador: orquestar tecnologías (agentes, modelos específicos, IA física) para crear nuevo valor.
El Vanguardista: reforzar confianza, gobernanza y seguridad en un mundo hiperconectado.
La lectura clave: no basta con “probar” tecnología. En 2026, gana quien industrializa: procesos, plataformas, datos, seguridad y talento trabajando en conjunto.
1) El Arquitecto: bases para innovar rápido, sin improvisar tendencias tecnológicas 2026
1. Plataformas de desarrollo nativas de IA
La promesa es simple: crear software más rápido y con menos fricción. Acá entran desde asistentes de código (lo que algunos llaman “vibe-coding”) hasta agentes que apoyan tareas como documentación, pruebas, revisión o generación de componentes.
Para equipos TI y desarrollo, el punto no es “usar IA”, sino usarla con estándar.
Primer paso recomendado: partir con pilotos de bajo riesgo, instalar “barandas” de seguridad (quality gates, revisión humana, políticas de uso) y formar capacidades antes de escalar.
2. Plataformas de supercomputación de IA
A medida que los modelos crecen en tamaño y complejidad, la infraestructura tradicional se queda corta. Estas plataformas combinan hardware especializado y arquitecturas escalables para cargas intensivas.
Señal de madurez: cuando el cuello de botella ya no es el talento ni la idea, sino el cómputo, la orquestación y el costo de entrenar/ejecutar modelos.
Primer paso recomendado: mapear dónde se atascan hoy tus iniciativas de IA (tiempo, costo, disponibilidad, operación) y definir si tu camino será cloud, híbrido u otra combinación.
3. Computación confidencial
Una de las tendencias más “silenciosas”, pero críticas: proteger los datos durante su procesamiento, incluso frente a accesos no autorizados (incluido el proveedor cloud).
Por qué importa: la IA y la analítica están entrando en procesos sensibles (personas, finanzas, estrategia), y eso sube la vara de seguridad y cumplimiento.
Primer paso recomendado: auditar cargas sensibles y probar entornos de ejecución confiables (TEE) en casos donde el riesgo sea alto.
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2) El Sintetizador: cuando la IA deja de ser “una herramienta” y se vuelve un sistema
4. Sistemas multiagente (MAS)
En vez de una IA monolítica, hablamos de equipos de agentes especializados que colaboran en flujos complejos (buscar información, analizar, decidir, ejecutar, validar). Tendencias tecnológicas 2026
Dónde suele funcionar mejor: procesos con muchos pasos y dependencias, donde hoy hay fricción, espera o traspasos manuales.
Primer paso recomendado: escoger 1–2 procesos con alto valor, diseñar agentes modulares y asegurar gobernanza + observabilidad desde el inicio (si no, el “piloto” se vuelve caja negra).
5. Modelos de lenguaje específicos de dominio (DSLM)
La IA “genérica” sirve para mucho, pero en procesos críticos puede fallar en precisión, cumplimiento o contexto. Los modelos de dominio se entrenan o ajustan con conocimiento específico de una industria o área (por ejemplo, finanzas, salud, RR.HH., minería).
Por qué importa: mejores respuestas, menos errores y mayor control.
Primer paso recomendado: identificar dónde un LLM generalista no está rindiendo (errores, alucinaciones, riesgo regulatorio) y reforzar gobierno de datos con equipos interdisciplinarios (TI + expertos + compliance).
6. IA física
IA que detecta, decide y actúa en el mundo real: robots, drones, vehículos, sensores y dispositivos inteligentes. El foco está en productividad en entornos físicos y automatización operativa (logística, mantenimiento, seguridad, bodegas).
Primer paso recomendado: auditar dominios operativos donde automatizar genere ROI, probar con simulaciones/gemelos digitales y preparar coordinación (incluso multiagente) para flotas y dispositivos.
Cuando la demanda sube, el desafío no es solo planificar: es ejecutar.
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3) El Vanguardista: confianza como infraestructura (no como eslogan)
7. Ciberseguridad preventiva
De detectar y responder, a prever e interceptar antes del incidente. Esto se vuelve clave cuando aumentan amenazas, superficie de ataque y presión por continuidad operativa.
Primer paso recomendado: evaluar tu arquitectura actual, ensayar prevención en zonas de alto riesgo y alinear la estrategia con ROI/impacto (para que “seguridad” sea una decisión de negocio, no solo técnica).
8. Procedencia digital (Digital provenance)
Si tu software se arma con componentes de terceros y tu contenido puede ser generado por IA, la pregunta ya no es “¿quién lo hizo?”, sino: ¿puedo demostrar su origen e integridad?
Esto se relaciona con riesgos de manipulación de código, proyectos open source abandonados y desinformación/deepfakes.
Primer paso recomendado: avanzar hacia SBOM/MLBOM y mecanismos de atestación, y alinear TI + compliance + comunicaciones cuando el riesgo también es reputacional.
9. Plataformas de seguridad de IA (AISP)
Cuando IA entra en procesos reales, aparecen riesgos nuevos: inyección de instrucciones, agentes deshonestos, fuga de datos, uso no autorizado. Se vuelve necesario consolidar controles para servicios de terceros y soluciones propias: inventario, postura, monitoreo y protecciones específicas para IA.
Primer paso recomendado: mapear riesgos por flujo de trabajo, partir por servicios de IA de mayor riesgo y sumar pruebas de seguridad de IA al ciclo de desarrollo.
10. Geopatriación
El lado geopolítico de la nube: mover cargas desde hiperescala global a entornos soberanos/locales o estrategias híbridas para reducir riesgo y cumplir mandatos.
Primer paso recomendado: clasificar cargas por esencialidad/sensibilidad, comparar opciones y definir gobernanza para decidir ubicación con criterio (no por reacción).
Cómo llevar estas tendencias a tu roadmap TI 2026
Si estás pensando “ok, ¿por dónde parto?”, usa estas tres preguntas por cada tendencia:
Valor: ¿qué mejora concreta habilita (tiempo, costo, calidad, continuidad)?
Riesgo: ¿qué riesgo reduce o crea (seguridad, cumplimiento, reputación)?
Preparación: ¿qué base falta (datos, arquitectura, talento, gobernanza)?
Con eso, pasas de “lista de tendencias” a decisiones ejecutables.
En 3IT creemos que la tecnología tiene sentido cuando se alinea con personas y objetivos. Por eso, más que correr detrás de la tendencia, buscamos diseñar decisiones que se sostengan en el tiempo: claridad, seguridad y ejecución responsable.
Qué priorizar según tu rol
Si lideras negocio o tomas decisiones
Pon foco en: seguridad preventiva, gobernanza de IA, trazabilidad y soberanía.
Pregunta clave: “¿Esto reduce riesgo y acelera resultados en 6–12 meses?”
Si desarrollas o estás en equipos TI
Pon foco en: plataformas de desarrollo con IA, multiagentes con observabilidad, modelos de dominio.
Pregunta clave: “¿Cómo escalo sin perder control de calidad y seguridad?”
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