El entusiasmo inicial por la inteligencia artificial generativa (GenAI por su acrónimo en inglés) está dando paso a una fase de realismo pragmático.
Si 2025 fue el año de la euforia desbordada, con promesas de transformación total en todos los sectores, inversiones millonarias en infraestructura y startups que se multiplicaban como hongos, prometiendo “agentes autónomos” que resolverían todo; en el inicio de año, la realidad empieza a imponerse con fuerza.
De acuerdo con el CEO de OutSystems, Woodson Martin, 2026 marcará el punto de inflexión donde las empresas dejarán de experimentar con “chatbots” aislados para integrar sistemas de agentes que transformen radicalmente la productividad y el desarrollo de software.
En diciembre pasado, Martin concluyó, tras haber conversado con más de 80 CIO, que “los ‘ganadores’ en la carrera de la AI no serán los proveedores de tecnología, sino sus clientes”.
En una publicación de blog, afirmó que “de repente tienen la capacidad de desarrollar la mayoría de las aplicaciones y agentes que necesitan por sí mismas, sin los gastos generales ni las concesiones que conlleva la compra de software comercializado”.
Índice de temas
10 tendencias de AI que definirán el 2026
A continuación, las 10 tendencias que definirán el panorama tecnológico empresarial en el corto plazo, más allá del hype de la inteligencia artificial (AI por sus siglas en inglés).
1. Del “chat” a la acción: el auge de los sistemas de agentes
Para 2026, la AI dejará de ser una interfaz de respuesta para convertirse en una fuerza ejecutora.
Los agentes de AI no solo sugerirán soluciones, sino que ejecutarán flujos de trabajo complejos, interactuando de forma autónoma con múltiples sistemas para resolver problemas de negocio de extremo a extremo.
Un informe de OutSystems en conjunto con KPMG (julio 2025), que entrevistó a 550 líderes de software, halló que 93% de los ejecutivos afirmaron que implementarán agentes de AI personalizados en sus organizaciones para escalar operaciones con gobernanza.
2. La AI se vuelve “invisible” y ubicua
La AI dejará de ser un destino o una herramienta separada. Estará integrada en el núcleo de todas las aplicaciones empresariales.
Los usuarios finales ya no sentirán que están “usando AI”, sino que experimentarán aplicaciones más inteligentes, intuitivas y predictivas de forma nativa.
3. El fin del software “legacy” como se conoce
La modernización de sistemas antiguos, que antes tomaba años y millones de dólares, se acelerará drásticamente.
Las herramientas de AI especializadas en refactorización de código permitirán a las empresas migrar sus deudas técnicas a arquitecturas modernas con una fracción del esfuerzo tradicional.
4. La explosión del low-code potenciado por AI
La democratización del desarrollo alcanzará un nuevo nivel. El desarrollo visual se combinará con el lenguaje natural, permitiendo que equipos multidisciplinarios creen soluciones de nivel empresarial sin las barreras técnicas del pasado, acelerando el tiempo de llegada al mercado (time-to-market).
De acuerdo con Gartner, las plataformas de low-code impulsadas por AI, mejoran la productividad al combinar GenAI con desarrollo estructurado y gobernado.
5. De modelos generales a verticales
El mercado se alejará de los modelos grandes de lenguaje (LLM por sus siglas en inglés) genéricos para adoptar modelos especializados por industria (vertical AI).
En 2026, el valor residirá en la AI entrenada con datos específicos de sectores como la banca, la salud o la manufactura.
6. La nueva gobernanza: con ética y seguridad por diseño
Con la AI operativa a gran escala, la gobernanza ya no será opcional. Las empresas implementarán marcos de control rigurosos para mitigar sesgos, garantizar la privacidad de los datos y cumplir con las regulaciones internacionales.
7. El surgimiento del “arquitecto de AI”
El rol del desarrollador evolucionará. En 2026, la habilidad más demandada no será escribir líneas de código, sino la capacidad de orquestar agentes, diseñar arquitecturas de datos sólidas y supervisar la lógica de los sistemas inteligentes.
8. ROI medible
Se acabaron los proyectos de AI por mera curiosidad. En 2026, las inversiones en esta tecnología se juzgarán por métricas de negocio claras: reducción de costos operativos y eficiencia en la entrega de aplicaciones.
Un estudio reciente de Forrester, que entrevistó a seis clientes de OutSystems, reveló que la combinación de low-code con AI de agentes genera un retorno de inversión de 363% en tres años.
Esto incluye ahorros en desarrollo (hasta 50% más rápido) y automatización de procesos complejos, transformando “sistemas fragmentados de high-code en plataformas unificadas”.
9. La AI en el edge y la privacidad local
Para reducir la latencia y aumentar la seguridad, habrá un crecimiento en el uso de modelos de lenguaje pequeños (SLM por sus siglas en inglés) ejecutándose localmente o en el borde (edge computing), permitiendo que sectores sensibles procesen información crítica sin depender exclusivamente de la nube.
10. Una cultura de colaboración humano-AI
Finalmente, 2026 será el año en que las organizaciones consoliden una cultura donde la AI se perciba como un colaborador.
El éxito dependerá de la capacidad de los líderes IT para gestionar el cambio y preparar a sus equipos para esta nueva era de simbiosis tecnológica.
