El impulso de la IA no se frenó en 2025, y los principales informes del sector y académicos apuntan ahora a un cambio: de la experimentación al despliegue a escala empresarial, de los modelos genéricos de gran lenguaje a los sistemas especializados en un dominio, y de las herramientas a la gobernanza, la seguridad y el valor empresarial medible. A continuación resumo las conclusiones más importantes de los principales informes (McKinsey, Gartner, el informe sobre el Estado de la IA, Deloitte, Forbes y otros), explico lo que significan para las organizaciones en 2026 y ofrezco medidas prácticas que pueden adoptar las pequeñas y medianas empresas.
Resumen ejecutivo: los titulares que debes conocer
- La adopción por parte de las empresas sigue aumentando: la mayoría de las encuestas indican que más de tres cuartas partes de las organizaciones utilizarán algún tipo de IA en 2024-2025, y que las implantaciones empresariales irán más allá de los proyectos piloto. McKinsey y compañía
- La siguiente fase es la especialización y la orquestación: los modelos lingüísticos específicos de dominio (DSLM ) y los sistemas multiagente son las principales tendencias para 2026. Prometen mayor precisión, menores costes y mayor conformidad que los LLM de talla única. Gartner+1
- La seguridad, la gobernanza y la procedencia ya no son opcionales: las plataformas de seguridad de IA, la informática confidencial y la procedencia digital son prioridades crecientes. Gartner
- La IA generativa sigue reconfigurando el trabajo (contenido, código, diseño), pero los comentaristas y analistas hacen hincapié en el cambio operativo (rediseño del flujo de trabajo, mejora de las cualificaciones, liderazgo) como el verdadero potenciador del valor. McKinsey & Company+1
- Precaución en el mundo real: los incidentes de errores fácticos y errores generados por IA en informes de gran repercusión han desencadenado llamamientos a una mayor garantía de calidad y a la divulgación explícita del uso de IA. Noticias AP
Lo que dicen los principales informes (tomas cortas)
1) McKinsey – El estado de la IA (2025)
La encuesta mundial de McKinsey destaca la rápida adopción y la creciente atención al rediseño del flujo de trabajo, la gobernanza y las funciones de liderazgo que ponen en práctica la estrategia de la IA. El uso de la IA ha aumentado considerablemente en los últimos años, y muchas organizaciones están pasando de los proyectos piloto a la integración de la IA en las operaciones, pero el éxito depende del cambio organizativo, no sólo de la tecnología. McKinsey & Company+1
Implicación: el valor empresarial proviene de rediseñar cómo trabajan los equipos con la IA, no sólo de comprar modelos.
2) Gartner – Principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2026
Las tendencias de Gartner para 2026 hacen hincapié en los modelos de infraestructura y software que necesitan las empresas: Plataformas de desarrollo nativas de IA, supercomputación de IA, sistemas multiagente, modelos de lenguaje específicos del dominio (DSLM) y plataformas de seguridad de IA. Gartner predice que los DSLM y las plataformas de seguridad de IA se convertirán en componentes principales de los Stacks de IA de las empresas. Gartner+1
Implicación: espera que los proveedores ofrezcan más DSLM llave en mano y marcos de agentes; invierte en guardarraíles y supervisión.
3) Informe sobre el estado de la IA (Nathan Benaich / StateOf.AI) – Edición 2025
Esta síntesis anual destaca el crecimiento de las capacidades, el rápido aumento de la inversión y la comercialización, y las mejoras en la relación capacidad-precio de los modelos emblemáticos. El informe subraya cómo las capacidades y la economía de los modelos están acelerando la innovación en todos los sectores. Estado de la IA+1
Implicación: el coste de entrada está bajando para muchos casos de uso, pero la ventaja competitiva se desplaza a los datos, la integración y la experiencia en el dominio.
4) Deloitte y otras consultorías
Los análisis y predicciones de Deloitte apuntan al auge de los agentes de IA, cuya adopción se acelerará hasta 2026-2027, y señalan los obstáculos para su adopción (calidad de los datos, competencias, gobernanza). Deloitte también, como otros, señala la necesidad de una supervisión sólida y un diseño ético. Nota: los errores de gran repercusión en los informes de consultoría (recientemente señalados) demuestran por qué es importante una estricta garantía de calidad y divulgación. Deloitte+1
Implicación: adopta las herramientas agénticas con cuidado, con supervisión humana y procesos de verificación.
5) Prensa y comentarios de expertos (Forbes, Vistage, otros)
Los artículos de fondo y la prensa empresarial destacan los efectos prácticos en el lugar de trabajo: la IA generativa que transforma el trabajo creativo y del conocimiento, la aceleración de las necesidades de mejora de las cualificaciones y las oportunidades específicas de cada sector (sanidad, finanzas, industrias creativas). Los analistas instan a invertir en marcos de medición para hacer un seguimiento de la rentabilidad de la IA. Forbes+1
Implicación: da prioridad a los pequeños experimentos que midan el tiempo ahorrado, las tasas de error y el impacto en los ingresos.
Las 8 tendencias más importantes a tener en cuenta en 2026 (en lo que convergen los informes)
- Modelos lingüísticos específicos de dominio (DSLM): más precisos, baratos y fáciles de gobernar para uso vertical. Gartner señala esto como una tendencia importante. Gartner
- Sistemas multiagente y agénticos: cadenas o equipos de agentes especializados que se coordinan para completar tareas complejas. Gartner y Deloitte sitúan los sistemas multiagente entre las principales prioridades para 2026. Gartner+1
- Plataformas de seguridad y gobernanza de la IA: visibilidad centralizada, aplicación de políticas y protección contra la inyección puntual/fuga de datos. Gartner destaca que las plataformas de seguridad de la IA son esenciales. Gartner
- Desarrollo nativo de IA y plataformas de bajo código/sin código: acelera la entrega emparejando a expertos del dominio con asistentes de IA en los flujos de trabajo de desarrollo. Gartner
- Supercomputación de la IA y enfoque de la infraestructura: los modelos más grandes y el entrenamiento/despliegue más rápidos necesitan hardware especializado y stacks eficientes. Gartner y State of AI destacan la infraestructura como palanca competitiva. Gartner+1
- Procedencia de los datos y procedencia digital: trazabilidad de conjuntos de datos y resultados de modelos para mejorar la confianza y el cumplimiento. Gartner incluye la procedencia digital entre las tendencias estratégicas. Gartner
- Operacionalización y rediseño de los flujos de trabajo – McKinsey insiste en que las empresas que captan valor rediseñen los flujos de trabajo e inviertan en la mejora de las competencias y la gobernanza. McKinsey y compañía
- Regulación, transparencia y gestión de errores: los incidentes de resultados incorrectos de la IA (incluso en informes de gran repercusión) están impulsando unas expectativas más estrictas de control de calidad y divulgación. Noticias de AP
De qué deben preocuparse las organizaciones rezagadas
- Deuda técnica oculta: integrar la IA precipitadamente crea sistemas frágiles y cargas de mantenimiento. (McKinsey) McKinsey & Company
- Cumplimiento y riesgo para la reputación: las citas inventadas y las reclamaciones falsas en los informes asistidos por IA ya han causado reembolsos y daños a la reputación. Noticias AP
- Deficiencias de cualificación: el éxito depende de las personas que puedan gestionar, evaluar y gobernar los sistemas de IA, no sólo de la adquisición de modelos. McKinsey y empresa
Consejos prácticos para pequeñas y medianas empresas (aplicables en 30-90 días)
- Ejecuta pilotos centrados, no compras de tecnología. Elige 1-2 flujos de trabajo de alto valor y mide el tiempo ahorrado, la reducción de errores o el aumento de ingresos. (McKinsey) McKinsey & Company
- Prefiere modelos adaptados al dominio cuando la precisión o el cumplimiento sean importantes. Si tu trabajo implica contenido regulado o técnico, evalúa los DSLM o el ajuste fino frente a los LLM genéricos. (Gartner) Gartner
- Añade barandillas ahora. Implementa el registro, el control de acceso y la verificación de resultados; considera una capa de seguridad de IA o controles de políticas. (Gartner) Gartner
- Documenta la procedencia y la divulgación. Rastrea las fuentes de datos y sé transparente con las partes interesadas sobre el uso de la IA, especialmente si los resultados se utilizan en decisiones o informes públicos. Los recientes errores de consultoría demuestran por qué esto es importante. Noticias AP
- Invierte en la mejora de las cualificaciones. Combina pequeñas contrataciones técnicas o contratistas con la formación del personal existente para manejar flujos de trabajo aumentados por IA. (McKinsey) McKinsey & Company
Breve lista de lectura – informes para leer en su totalidad (enlaces rápidos)
- McKinsey – El estado de la IA (2025, PDF completo). McKinsey y Compañía
- Gartner – Principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2026 (comunicado de prensa y cobertura). Gartner+1
- Informe sobre el Estado de la IA 2025 (Nathan Benaich & Air Street Capital). Estado de la IA+1
- Perspectivas y predicciones de Deloitte sobre la IA generativa y los agentes. Deloitte
- Forbes / Bernard Marr – análisis de las tendencias de la IA generativa para 2026. Forbes
Reflexiones finales
Los informes de la investigación y la industria para 2025-2026 apuntan todos a la misma inflexión: La IA está pasando de la novedad y los pilotos al uso industrializado, gobernado y específico de un dominio. Para las organizaciones que triunfen, el secreto no estará en qué modelo eligieron, sino en lo bien que integraron la IA en los flujos de trabajo, protegieron a los usuarios y los datos, y midieron el impacto empresarial real.