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Fuente: diario LA REPÚBLICA
Las nuevas tecnologías están marcando la pauta global y la
inteligencia artificial sin duda alguna está transformando nuestra forma de
vivir. ¿Qué esperar para el próximo año?
La transformación digital y la inteligencia artificial (IA)
se posicionan como estrategias ineludibles para las empresas ante un cierre de
año decisivo. La competitividad, las demandas del consumidor y los rápidos
ciclos tecnológicos impulsan la adopción de la IA, lo que ya no resulta una
opción innovadora, sino una necesidad estratégica.
Transformación tecnológica
Las compañías no solo aceleran inversiones en
automatización, analítica y plataformas IA, sino que también reestructuran sus
modelos de talento y la integración tecnológica en la operación diaria. El
director de Innovación en TIMIA, José Luis López, señala un desafío clave para
2026: no es tecnológico, sino humano. La adopción de IA exige un propósito
claro, y la reestructuración del talento apunta a funciones más analíticas y
estratégicas.
López subraya la importancia de integrar la IA para
potenciar el valor humano, asegurar que la automatización mejora el trabajo en
lugar de reemplazarlo. El futuro reside en la colaboración entre IA y personas.
Además, la ética adquiere protagonismo. Las organizaciones
deben garantizar sistemas de IA explicables, trazables y auditables, elementos
esenciales para un desarrollo responsable que aporta valor y previene riesgos
jurídicos, operativos o reputacionales.
Para 2026, López proyecta la evolución de la IA generativa
de un asistente creativo a una infraestructura de productividad. Las empresas
la integran en flujos completos, desde la generación de código hasta resúmenes
legales.
Tendencias Clave para 2026 (TIMIA):
IA Multimodalidad: La tecnología ya procesa diversos formatos.
El reto actual reside en la organización: la gobernanza de datos y la
definición de procesos resultan cruciales para integrar la IA sin fricciones
operativas.
Fin de los PoC Infinitos: La experimentación sin retorno
queda atrás. Las inversiones en IA deben traducirse en ahorro, eficiencia o
ingresos. La rentabilidad se convierte en un criterio innegociable.
Agentes Especializados: Aunque inevitables, estos agentes
representan un riesgo si su entrenamiento es deficiente. Sin procesos claros,
amplifican errores. Con un diseño adecuado, superan la carga operativa de
varios equipos humanos.
Gobierno de Datos Obligatorio: Más allá de la ética, las
regulaciones venideras obligan a las organizaciones a tomarse en serio la IA.
La calidad, trazabilidad y explicabilidad de los datos se convierten en
requisitos operativos, esenciales para evitar sanciones y riesgos financieros.
ROI como Criterio de Supervivencia: La IA ya no se evalúa
por su potencial, sino por resultados concretos: reducción de costes, aumento
de ingresos o mejora en tiempos de entrega. Los proyectos sin impacto real
desaparecen, depurando el ecosistema.
