Las principales prioridades estratégicas que guían a los líderes de datos e IA en 2026

El 2026 se perfila como un año fundamental para la adopción de la IA empresarial.

El entusiasmo sigue siendo alto: el 65 % de las organizaciones ya han implementado GenAI, según el reciente informe “Creación de una organización de datos e IA de alto rendimiento” de MIT Technology Review Insights. Ahora, las organizaciones están hiperenfocadas en aprovechar el poder de la IA para ofrecer resultados tangibles para sus negocios.

Al hablar con clientes y líderes empresariales de todos los sectores, la prioridad sigue siendo crear ecosistemas de datos unificados y gobernados que puedan potenciar agentes y aplicaciones de IA de alta calidad. Y a medida que las empresas buscan escalar el uso de estos agentes y aplicaciones especializados que pueden razonar dentro de sus entornos únicos, las evaluaciones personalizadas están resultando ser fundamentales.

Entonces, ¿qué sigue? Estas son las tendencias que predecimos que darán forma a las iniciativas de datos e IA en 2026. 

La elección del modelo no es negociable 

La batalla actual por la supremacía entre los LLM de frontera ha sido un gran auge para las empresas.

Los laboratorios de IA siguen compitiendo entre sí para que los modelos subyacentes sean más potentes, y las organizaciones no quieren comprometerse con un solo proveedor por miedo a perderse lo último y lo mejor. En cambio, quieren tener la capacidad de elegir los LLM en función de su rendimiento y costo para tareas específicas.

“Cuando la innovación es tan fluida, la flexibilidad de TI y la capacidad de cambiar entre modelos subyacentes se convierten en importantes ventajas competitivas. Las tecnologías abiertas dan a las empresas el control que necesitan para prosperar en la nueva era de disrupción constante impulsada por la IA”. - Dael Williamson, Field CTO

La gobernanza de IA unificada es fundamental para los agentes de IA empresariales 

La gobernanza, que antes se consideraba solo un control de acceso, es una capa fundamental en los sistemas de IA agéntica.

La gobernanza ahora se extiende a las cargas de trabajo de IA, los dashboards y más, y abarca la semántica y el linaje. En esencia, la gobernanza es la forma en que las organizaciones controlan sus agentes de IA. Funciona como la capa contextual que guía a los agentes de IA hacia los datos correctos y evita que los sistemas actúen de forma inadecuada.

“Toda estrategia de IA exitosa debe responder a tres preguntas: ¿Puede la empresa identificar los datos utilizados? ¿Comprenden qué LLM se están invocando? ¿Y pueden explicar lo que sucedió en toda la cadena de IA agéntica? Una gobernanza sólida y unificada es la clave para abordar cada uno de estos desafíos”.  - Robin Sutara, Field CDO 

El desarrollo de la IA se consolida donde residen todos los datos.

En muchas organizaciones, el desarrollo de IA suele dividirse entre docenas de herramientas y dominios diferentes. Esto afecta el rendimiento general, ralentiza la generación de valor y dificulta que las organizaciones hagan un seguimiento y administren sus cargas de trabajo de IA.

En cambio, cuando las empresas crean agentes y aplicaciones de IA que conectan todos sus datos en formatos abiertos e interoperables, eliminan gran parte de esta complejidad operativa, además de acelerar el ritmo de adopción de la IA. Los datos unificados y multimodales, que abarcan tanto datos estructurados como no estructurados, son la clave del éxito. Y con requisitos clave como la gobernanza unificada y el linaje de extremo a extremo incorporados en la base, las empresas pueden ampliar el acceso en toda su organización con mayor confianza.

“Las mejores y más adaptables empresas utilizan los datos para guiarse en un mercado global que cambia rápidamente. Simplificar la arquitectura de IA y crear nuevos agentes y aplicaciones donde ya residen los datos empresariales centrales y multimodales ayuda a que un mayor número de usuarios acceda más rápido a esta inteligencia importante y crítica para el negocio”. - Dael Williamson

Un enfoque en la “IA aburrida” combinada con la experiencia humana 

Mientras algunos continúan su búsqueda de la superinteligencia de la IA, las empresas se enfocarán en aplicar la IA a sus tareas más repetitivas y rutinarias. Y cada vez más buscarán equipar a sus expertos en el dominio con agentes de IA altamente especializados para aprovechar al máximo sus décadas de experiencia en la industria. En última instancia, el poder de la IA consiste en desbloquear el potencial para que las personas innoven.

“Un enfoque centrado en las personas para el despliegue de AI es clave. Las organizaciones pueden maximizar el conocimiento institucional al equipar tanto a los empleados experimentados como a los nuevos con herramientas especializadas que los mantengan enfocados en tareas de alto valor. - Robin Sutara

Para obtener más información sobre cómo los líderes están acelerando las iniciativas de IA con confianza, lea el nuevo informe de MIT Technology Review: Building a High-Performance Data and AI Organization.