Podcast - Tendencias sobre IA para 2026: los 7 pilares que transformarán el universo tech.

La inteligencia artificial ha sido, sin discusión, la gran protagonista tecnológica de 2025. Lejos de agotarse, todo indica que en 2026 seguirá ocupando el centro de la conversación, con avances que ya no se limitan a laboratorios o demos, sino que están impactando de forma directa en empresas, productos y en la manera en que trabajamos.

En este episodio analizamos con Roberto Torena, de nuestro equipo de DatIA y Tomás Calleja y Óscar Ferrer, de nuestro equipo de Goodly, las principales tendencias en IA que marcarán este recién estrenado 2026.

El auge definitivo de los modelos open source

Una de las tendencias más claras que deja 2025 y se consolida en 2026 es la madurez de los modelos open source. Durante años, las organizaciones se veían obligadas a elegir entre modelos cerrados de última generación (con gran rendimiento, pero poco control) o modelos abiertos más limitados en capacidades.

Ese equilibrio cambió radicalmente a lo largo de 2025, especialmente con la llegada de modelos open source que empezaron a liderar benchmarks y a competir de tú a tú con los llamados frontier models propietarios.

Este avance ha puesto sobre la mesa temas clave como la soberanía del dato, la transparencia y la capacidad de personalizar modelos según necesidades concretas.

Grandes actores como Google, Meta u OpenAI han terminado entrando en esta dinámica, apostando por estrategias híbridas que combinan modelos abiertos y cerrados. Todo apunta a que en este 2026 veremos convivir ambos enfoques, con organizaciones eligiendo según contexto, sensibilidad del dato y requisitos de control.

El regreso del on-premise impulsado por la IA

Ligado al auge del open source, reaparece una tendencia que parecía superada: llevar modelos de IA on-premise.

Las razones son claras. Por un lado, evitar el vendor lock-in y la dependencia total de proveedores cloud; por otro, la dificultad de predecir costes cuando se trabaja con modelos de pago por token.

A todo ello se suma un factor cada vez más relevante: la gobernanza del dato en un contexto geopolítico cambiante.

Los modelos open source actuales son más potentes y más eficientes, y el ecosistema que los rodea facilita su despliegue en producción. Esto hace que ejecutar IA en entornos controlados sea hoy una opción realista y atractiva para muchas empresas.

GenBI: llevar la IA directamente al negocio

Otra tendencia clave para 2026 es la evolución de la Business Intelligence generativa (GenBI). El objetivo es reducir drásticamente el tiempo que pasa desde que negocio necesita un dato hasta que obtiene una respuesta útil. Tradicionalmente, este proceso dependía de equipos técnicos sobrecargados y de ciclos lentos de creación de informes o dashboards.

Con GenBI, la IA actúa como intermediaria inteligente entre negocio y los sistemas de datos, generando consultas, interpretando resultados y ofreciendo respuestas en lenguaje natural.

El gran reto técnico está en construir capas semánticas robustas que permitan a los modelos entender correctamente los datos y evitar errores o alucinaciones, especialmente cuando se trata de información financiera o crítica.

Aun así, la promesa es conseguir decisiones más rápidas, menos fricción y mayor autonomía para los equipos de negocio.

Modelos que aprenden de ti sin reentrenarse

La personalización de la IA sigue siendo un desafío, pero en 2026 veremos avances significativos en modelos capaces de aprender del contexto y del feedback sin necesidad de costosos procesos de fine-tuning.

Nuevos enfoques basados en optimización dinámica del contexto, reflexión automática y memoria activa permiten mejorar respuestas de forma continua, reduciendo costes y dependencia del etiquetado humano.

Este tipo de técnicas ya empieza a verse en agentes de código y en soluciones de análisis de datos, donde los modelos aprenden de errores pasados y ajustan su comportamiento.

La clave está en lograr ese aprendizaje sin perder agilidad ante la rápida evolución de los modelos base.

Low-code + IA: subir el nivel de abstracción

Las plataformas low-code impulsadas por IA serán otro gran catalizador este 2026. Estas herramientas permiten crear flujos, automatizaciones y agentes mediante interfaces visuales o lenguaje natural, reduciendo drásticamente la barrera de entrada.

Bajo estas interfaces siguen existiendo configuraciones declarativas (JSON, YAML), pero la IA se encarga de generarlas y gestionarlas.

La combinación de low-code y agentes abre la puerta a que perfiles no técnicos puedan construir soluciones completas, evitando cuellos de botella tanto en equipos de datos como de desarrollo.

Además, estas interfaces visuales facilitan el mantenimiento y la comprensión de las soluciones a largo plazo, un aspecto clave frente a enfoques puramente basados en generación de código.

Agentes integrados en navegadores y automatización de la vida digital

Otra de las grandes apuestas para 2026 es la llegada de agentes integrados en navegadores web. La idea es sencilla pero poderosa: agentes capaces de navegar, autenticarse y ejecutar acciones en nuestro nombre, utilizando nuestras credenciales y actuando como si fuéramos nosotros.

Reservar viajes, comparar precios o gestionar tareas repetitivas podría delegarse completamente en estos asistentes.

Aunque el potencial es enorme, también lo son los retos en seguridad, privacidad y control. Darle a un agente acceso a nuestras credenciales es, literalmente, darle las llaves del coche. Por eso, aunque la tecnología ya está aquí, su adopción masiva dependerá de cómo se gestionen estos riesgos y de la confianza que generen los proveedores.

Agentes para el mantenimiento del software

Por último, la automatización del mantenimiento del software emerge como una de las aplicaciones más inmediatas de la IA.

Actualizaciones de dependencias, parches de seguridad o gestión de deuda técnica son tareas costosas y poco agradecidas que ocupan gran parte del tiempo de los equipos.

Este año veremos agentes capaces no solo de detectar estos problemas, sino de proponer y ejecutar soluciones, dejando a los desarrolladores en un rol de supervisión.

Esto no implica la desaparición inmediata de la programación, pero sí un cambio profundo en cómo se desarrolla software, especialmente en nuevos proyectos, donde gran parte del scaffolding y la evolución inicial podría quedar en manos de agentes.

Un año clave para consolidar tendencias

Las tendencias que se dibujan para 2026 apuntan a una inteligencia artificial más accesible, más integrada en el día a día y con un impacto cada vez más directo en negocio, desarrollo y usuarios finales.

Open source, agentes, low-code y automatización no son caminos excluyentes, sino piezas de un mismo puzle que seguirá evolucionando rápidamente. Vivimos, sin duda, tiempos interesantes… y este 2026 promete no bajar el ritmo.