Las 10 principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2026, según Gartner
El panorama tecnológico global entra en 2026 con un nivel de transformación sin precedentes. La inteligencia artificial, la hiperconectividad, el endurecimiento regulatorio y el aumento del riesgo digital están cambiando la forma en que las organizaciones diseñan, operan y protegen sus ecosistemas tecnológicos. En este contexto, Gartner identifica diez tendencias tecnológicas estratégicas que no solo marcan el rumbo de la innovación, sino que definen la manera en que las empresas competirán y generarán valor sostenible en los próximos años.
Lejos de tratarse de adopciones aisladas, estas tendencias obligan a los responsables de tecnología a repensar arquitectura, operación, seguridad y gobierno de la IA. Gartner las articula en tres grandes enfoques estratégicos que reflejan cómo las organizaciones líderes están evolucionando: la construcción de bases digitales sólidas, la orquestación inteligente de capacidades avanzadas y el fortalecimiento de la confianza, la gobernanza y la seguridad en entornos cada vez más complejos.
1. Plataformas de desarrollo nativas de IA
Las plataformas de desarrollo nativas de IA están redefiniendo por completo el ciclo de vida del software. Gracias a la integración de IA generativa, agentes inteligentes y programación en lenguaje natural, estas plataformas permiten desarrollar aplicaciones más rápido, con menos recursos y con equipos significativamente más pequeños.
Este enfoque reduce los tiempos de entrega, mejora la productividad y cambia la lógica tradicional de grandes equipos de ingeniería. Para los CIO, representa una oportunidad clara de reducir el backlog de aplicaciones y acelerar la innovación; para las áreas de negocio, significa mayor capacidad de personalización y respuesta al mercado; y para las organizaciones en general, una vía real para optimizar costos sin sacrificar calidad ni control.
2. IA física
La IA física traslada la inteligencia artificial del entorno digital al mundo real. Robots, drones, dispositivos autónomos y sistemas industriales integran sensores, actuadores y modelos de IA para ejecutar tareas físicas con autonomía y contexto.
Esta tendencia impulsa nuevos niveles de productividad en áreas como logística, manufactura, mantenimiento y seguridad, donde la automatización tradicional ya no es suficiente y se requiere inteligencia capaz de percibir, decidir y actuar en tiempo real.
3.Ciberseguridad preventiva
El crecimiento exponencial de las amenazas digitales está empujando a las organizaciones a abandonar enfoques reactivos de seguridad. La ciberseguridad preventiva, basada en IA, permite anticipar ataques, interceptarlos y neutralizarlos antes de que causen impacto.
Más que una evolución técnica, se trata de un cambio estratégico que posiciona la seguridad como un habilitador del negocio digital, especialmente en entornos donde la adopción de IA aumenta la superficie de ataque y el riesgo operativo.
4. Plataformas de supercomputación de IA
A medida que los modelos de inteligencia artificial crecen en complejidad, las infraestructuras tradicionales se quedan cortas. Las plataformas de supercomputación de IA surgen como el habilitador clave para entrenar y ejecutar modelos avanzados, combinar múltiples tipos de procesamiento y soportar cargas de trabajo intensivas en datos.
Estas plataformas integran computación de alto rendimiento, aceleradores especializados, arquitecturas híbridas y modelos unificados de programación que permiten escalar la IA de forma eficiente. Su adopción se vuelve crítica para organizaciones que trabajan con modelos fundacionales, simulaciones avanzadas, agentes autónomos y casos de uso científicos e industriales de alto impacto.
5.Computación confidencial
La computación confidencial responde a una necesidad creciente: proteger los datos no solo cuando están almacenados o en tránsito, sino mientras están siendo procesados. Al apoyarse en entornos de ejecución confiables basados en hardware, esta tecnología evita accesos no autorizados incluso por parte de los proveedores de nube.
En un entorno marcado por regulaciones más estrictas, soberanía de datos y el uso intensivo de IA, la computación confidencial se posiciona como una pieza clave para habilitar cargas de trabajo sensibles, garantizar el cumplimiento normativo y mantener la confianza en arquitecturas híbridas y multicloud.
6.Sistemas multiagente
Los sistemas multiagente representan una evolución natural de la inteligencia artificial empresarial. En lugar de depender de un único modelo, las organizaciones pueden desplegar múltiples agentes especializados que colaboran entre sí para ejecutar flujos de trabajo complejos de manera más eficiente y escalable.
Este enfoque permite una automatización modular, facilita la interoperabilidad entre plataformas y abre la puerta a ecosistemas de agentes que se descubren, coordinan y actúan de forma dinámica. Para las empresas, significa procesos más inteligentes, adaptativos y alineados con objetivos de negocio específicos.
7. Modelos de lenguaje específicos de dominio
Los modelos de lenguaje específicos de dominio surgen como respuesta a las limitaciones de los modelos genéricos en entornos empresariales críticos. Al entrenarse con datos especializados de sectores o funciones concretas, estos modelos ofrecen mayor precisión, mejor cumplimiento regulatorio y un retorno de inversión más rápido.
Son especialmente relevantes en industrias reguladas como finanzas, salud y recursos humanos, donde la exactitud, la trazabilidad y la gobernanza de la IA son tan importantes como la eficiencia operativa.
8. Procedencia digital
La procedencia digital se convierte en un pilar para garantizar la confianza en el ecosistema tecnológico. Al permitir verificar el origen y la integridad del software, los datos y el contenido generado por IA, esta tendencia ayuda a combatir riesgos como el código malicioso, las dependencias vulnerables y la desinformación impulsada por deepfakes.
Herramientas como las listas de materiales, las bases de datos de atestación y las marcas de agua digitales son cada vez más relevantes, especialmente ante regulaciones que exigen mayor transparencia y trazabilidad en los sistemas de IA.
9. Plataformas de seguridad de IA
Las plataformas de seguridad de IA consolidan los controles necesarios para proteger el uso empresarial de la inteligencia artificial. Desde el descubrimiento de aplicaciones de IA hasta la prevención de inyección de instrucciones, el control de agentes deshonestos y la protección de datos sensibles, estas plataformas abordan riesgos específicos que las soluciones tradicionales no cubren.
En un contexto donde muchos incidentes de IA provienen del uso interno no gobernado, las plataformas de seguridad de IA se vuelven esenciales para operar con confianza y escalar estas tecnologías de forma responsable.
10. Geopatriación
La geopatriación responde a un escenario global cada vez más fragmentado desde el punto de vista político y regulatorio. Consiste en reubicar cargas de trabajo desde nubes globales hacia entornos soberanos, regionales o locales para reducir el riesgo geopolítico y cumplir con mandatos regulatorios.
Esta tendencia impulsa arquitecturas híbridas que equilibran agilidad, resiliencia y soberanía, permitiendo a las organizaciones proteger sus activos digitales más críticos sin sacrificar desempeño ni continuidad operativa.
La revisión de estas tendencias deja claro que la carrera tecnológica hacia 2026 no se gana únicamente adoptando nuevas herramientas, sino diseñando una estrategia tecnológica coherente, escalable y gobernada desde el negocio. La inteligencia artificial se consolida como el eje central de la innovación, pero su verdadero impacto dependerá de cómo se construyan las bases, se integren las capacidades y se proteja la confianza en los ecosistemas digitales.
Para las organizaciones de la industria TIC, este panorama representa tanto un reto como una oportunidad. Quienes logren anticiparse, modernizar sus plataformas, orquestar la IA de forma inteligente y fortalecer la seguridad y la gobernanza estarán mejor preparados para transformar sus operaciones, diferenciar su oferta y responder a un entorno cada vez más regulado y competitivo.
Fuente
https://www.gartner.es/es/articulos/principales-tendencias-tecnologicas-2026
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