Es importante comprender que la generación por si misma de código no dictará los cambios profundos en el 2026 a nivel tecnológico.
Por Fabián Salazar es CEO para Centroamérica y el Caribe de GFT Technologies
Tras años escuchando sobre el “potencial transformador” de la Inteligencia Artificial (IA), 2026 será un año clave para analizar. La fase de experimentación ha terminado. Lo que estamos presenciando es el comienzo de una nueva era tecnológica: menos código y más estrategia, donde la capacidad de dirigir la IA con claridad y una gobernanza sólida será el verdadero diferenciador competitivo. Ahora, inversores, juntas directivas y clientes quieren ver resultados reales, y las empresas que no demuestren retornos concretos podrían empezar a quedar atrás en este camino de transformación.
Personalmente, nunca he visto una convergencia de fuerzas tan poderosa como la que estamos experimentando. GFT Technologies ha publicado su Observatorio Tecnológico: Tendencias Tecnológicas 2025, un ejercicio de mapeo que demuestra cómo las empresas están pasando de la experimentación a la captura de valor real. El informe indica que, tras el auge de las pruebas en 2024, 2025 fue el año del retorno tangible de la inversión (ROI), y ahora 2026 es el momento de consolidar estos aprendizajes mediante una integración más profunda de la IA en los procesos, productos y experiencias del cliente.
Es importante comprender que la generación por si misma de código no dictará los cambios profundos en el 2026 a nivel tecnológico. Con herramientas de IA capaces de generar aplicaciones en minutos, la ventaja competitiva ha cambiado. Lo que distingue ahora a los líderes de los seguidores es la capacidad de dirigir estas tecnologías con especificaciones precisas, una arquitectura sólida y una gobernanza responsable.
Veo seis fuerzas principales que configuran este panorama:
- Proliferación de agentes de IA generativa: no solo chatbots, sino sistemas autónomos que transforman la automatización y la I+D.
- Arquitecturas multicloud y sin servidor que permiten una latencia ultrabaja y SaaS sectorizado.
- Personalización radical mediante datos en tiempo real y API abiertas.
- Hiperautomatización que combina RPA, IA y minería de procesos para operaciones autónomas.
- Marcos de Confianza y Seguridad de IA (AI TRiSM) para mitigar el riesgo y la desinformación.
- Formación masiva de equipos para trabajar junto con la IA.
La presión es clara: monetizar los proyectos de IA y, al mismo tiempo, modernizar la infraestructura para escalar. Un estudio reciente estima la oportunidad a largo plazo de la IA en US$ 4,4 billones en crecimiento potencial de la productividad a partir de casos de uso empresariales. Mientras tanto, otro estudio muestra que los trabajadores que utilizan IA generativa informaron un ahorro del 5,4% de sus horas de trabajo, lo que sugiere un aumento del 1,1% en la productividad de toda la plantilla. Sin embargo, capturar este valor requiere la alineación entre la arquitectura, los datos, el talento y el cumplimiento normativo.
El debate ya no se centra en si adoptar la IA, sino en cómo escalarla con métricas de negocio claras. Los modelos generativos específicos de cada sector, el procesamiento autónomo de back-office y los ecosistemas colaborativos basados en API serán esenciales para un crecimiento sostenible, junto con la modernización de la infraestructura mediante el uso de nubes híbridas y edge, así como la creación de ecosistemas colaborativos basados en datos fiables.
Mi experiencia regional demuestra que las organizaciones exitosas no son aquellas con más desarrolladores, sino aquellas que cultivan el pensamiento estratégico, la ética digital y la agilidad para reconfigurar constantemente los procesos. En 2026, su mayor activo no será la tecnología, sino saber cómo orquestarla como motor de transformación para crear valor medible.
El futuro no se tratará únicamente de experimentar sino que la misma tenga un sentido y lleve a desencadenar resultados tangibles y de valor agregado en las organizaciones.