- 2026 marcará el fin del “cheque en blanco” para la IA, mientras empresas exigirán ROI medible y gobernanza rigurosa.
- Los agentes de IA se convertirán en fuerza laboral paralela, obligando a CIOs y RR. HH. a rediseñar roles, flujos y responsabilidad operativa.
- La industria enfrentará un choque energético y de infraestructura, acelerando arquitecturas soberanas, datos sintéticos y eficiencia de modelos.
A medida que 2025 llega a su fin, la industria de la inteligencia artificial enfrenta su momento más crítico desde el boom de la IA generativa.
Tras dos años de inversiones aceleradas, expectativas desbordadas y pilotos que nunca escalaron, 2026 se perfila como el año en que los proyectos de IA deberán justificar su existencia. Según un reciente estudio de SAS, la industria entrará en una fase de “rendición de cuentas”, donde el mercado dejará atrás la experimentación sin rumbo y exigirá resultados medibles, gobernanza robusta y eficiencia energética.
Y curiosamente este giro no es aislado, pues coincide con patrones documentados por consultoras como Gartner, que estima que el 70% de los proyectos de IA generativa no llegarán a producción antes de 2027, en parte por falta de gobernanza y alineación con objetivos de negocio. Asimismo, McKinsey señala que solo el 23% de las organizaciones reportan un ROI positivo y consistente en proyectos de IA.
El diagnóstico de SAS dialoga con estas señales: la industria está por enfrentar su primera prueba real de madurez.
La IA está entrando en su fase más exigente.
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Un 2026 de ajustes profundos: ¿Qué anticipan los expertos?
SAS reunió a especialistas globales para delinear 13 predicciones fundamentales. En Adtech, analizamos estas tendencias desde una óptica de negocio, tecnología y impacto operativo para la región. ¡Toma nota!
1. El ocaso de los centros de datos: la infraestructura actual no soporta la IA que prometimos
La explosión en demanda de cómputo para modelos grandes ha puesto a prueba la infraestructura global. De acuerdo con la Agencia Internacional de Energía, el consumo energético de los centros de datos podría triplicarse entre 2023 y 2030, presionando costos y viabilidad. SAS proyecta que muchas inversiones en centros de datos se volverán insostenibles: los ingresos no alcanzarán para cubrir los costos energéticos y de hardware, obligando a la industria a buscar alternativas más eficientes como edge computing, modelos compactos y arquitecturas híbridas.
2. La carrera cuántica deja de ser promesa y entra en etapa de consolidación
2026 será el año en que el cómputo cuántico deje de ser únicamente experimental. Avances en cúbits, corrección de errores y conectividad acelerarán la competencia entre proveedores. Según Boston Consulting Group, el mercado cuántico podría alcanzar los $50,000 millones de dólares en valor económico para 2030, y SAS coincide: habrá fusiones, consolidación y esfuerzos gubernamentales para asegurar propiedad intelectual estratégica bajo el mantra de “construir ahora, usar después”.
3. El reacomodo del gasto en IA: fin de los presupuestos sin retorno
Después de miles de millones invertidos en “probar la IA generativa”, los directores financieros exigirán métricas duras: costo por consulta, precisión, impacto en ingresos y productividad. La etapa donde las iniciativas de IA se financiaban por “innovación” llegó a su fin.
Según IDC, el 40% de los proyectos de IA serán cancelados o redimensionados en 2026 por falta de ROI. SAS anticipa que solo sobrevivirán aquellos con beneficios tangibles en 6–12 meses.
4. CIO ahora significa Chief Integration Officer
La IA agéntica (sistemas capaces de actuar, decidir y ejecutar tareas) transformará por completo el rol de los CIO. De habilitadores, pasarán a ser arquitectos de ecosistemas híbridos humano-IA. Deberán integrar agentes, garantizar gobernanza, unificar datos y evitar el caos de herramientas aisladas.
Gartner ya estimó que para 2028, el 60% de las tareas operativas podrían ser automatizadas por agentes, lo que hace urgente una arquitectura interoperable.
5. Nace el compañero de trabajo digital: la IA agéntica
En 2026, el concepto de agente autónomo dejará de ser tendencia para convertirse en práctica cotidiana. SAS prevé que estos sistemas no solo apoyarán tareas, sino que aprenderán contexto, mantendrán memoria y colaborarán mano a mano con equipos humanos.
Este avance redefine completamente el diseño organizacional.
6. Las empresas pedirán cuentas a la IA… y a los agentes
Las compañías Fortune 500 reportarán que los agentes de IA resolverán por sí solos más del 25% de las interacciones complejas con clientes. Esto abrirá nuevas oportunidades, pero también exigirá responsabilidad: surgirán roles como Agent SRE y Chief Agent Officer.
El primer gran “apagón de agentes” también será noticia en 2026, anticipa SAS, revelando el costo real del tiempo fuera de operación.
Julieta Ruiz
7. IA para empoderar, no para sustituir
SAS plantea una dicotomía decisiva: ¿usar la IA para recortar o para competir? La evidencia apunta a lo segundo. Un estudio de Harvard muestra que los equipos que utilizan IA complementaria mejoran su productividad hasta 40%, mientras que los entornos que intentan sustituir talento ralentizan su adopción.
Las empresas que lideren la próxima fase serán aquellas que apuesten por el talento, no por su reemplazo.
8. Gobernanza + innovación: deja de ser un dilema
En 2026, la gobernanza de IA no será un obstáculo, sino un habilitador. SAS anticipa que las organizaciones adoptarán sistemas de autorregulación, controles de riesgo y auditorías algorítmicas. Esto coincide con el enfoque del AI Act europeo, que impulsa supervisión transparente y estándares de seguridad.
El mensaje es claro: solo la innovación responsable sobrevivirá.
9. Auge de arquitecturas soberanas e híbridas de IA
Las empresas exigirán control total sobre sus modelos y datos. Crece el modelo “Bring Your Own Model” y la IA soberana, especialmente en sectores regulados como banca y salud.
Esto responde a un cambio radical: la nube ya no es suficiente si la gobernanza está en juego.
10. La energía será la nueva moneda de la IA
La expansión de la IA enfrenta un cuello de botella energético. Diversas estimaciones indican que los centros de datos estadounidenses requerirán hasta 30 gigavatios adicionales para 2027, equivalente al consumo de más de tres millones de hogares. SAS advierte que sin una expansión rápida, especialmente en renovables, EE. UU. podría perder liderazgo frente a Europa y Asia.
11. Guerra de datos sintéticos: la nueva carrera armamentista
Los datos sintéticos se volverán esenciales para entrenar modelos avanzados sin comprometer privacidad ni depender de datos escasos. Según Deloitte, el 60% de los datos que utilicen las empresas en 2030 serán sintéticos.
La competencia no será solo por cantidad, sino por realismo y verosimilitud.
12. RR. HH. gestionará una fuerza laboral híbrida humano–IA
Los equipos de Recursos Humanos deberán crear políticas para agentes de IA: onboarding, desempeño, colaboración, errores, permisos y productividad. Esto marcará el nacimiento de un nuevo modelo organizacional.
13. La IA enfrenta su ajuste de cuentas
SAS concluye que 2026 será el año en que las organizaciones pasarán de la “euforia mediática” a la responsabilidad estructural. Proyectos poco sólidos desaparecerán y la inversión migrará hacia fundamentos: orquestación de datos, modelos confiables y gobernanza explicable.
La pregunta no es si habrá un ajuste, sino qué tan profundo y cuánto durará antes del próximo renacimiento tecnológico.
Un 2026 decisivo para Latinoamérica
Para la región, estas predicciones representan tanto un reto como una oportunidad. México, Brasil, Chile y Colombia se perfilan como territorios estratégicos: industrias como retail, banca, logística y salud ya están avanzando hacia modelos basados en IA operativa.
Quienes integren gobernanza, eficiencia y valor medible no solo resistirán el ajuste: liderarán la siguiente ola de innovación.
Y tú, ¿qué piensas sobre esto?
