En este contexto, José María Alonso, country manager de Snowflake para España y Portugal, identifica varias tendencias que marcarán el rumbo de la IA empresarial en 2026, en un escenario donde la tecnología deja de ser un experimento aislado para integrarse en el corazón del negocio.
Por un lado, la interoperabilidad entre agentes de IA se perfila como el gran catalizador de la próxima ola de productividad. Hasta ahora, la mayoría de los agentes operan en entornos cerrados, incapaces de comunicarse entre sí. Sin embargo, el desarrollo de estándares abiertos permitirá que agentes de distintas plataformas colaboren de forma autónoma, intercambien servicios y automaticen flujos de trabajo complejos y multiplataforma. Al igual que las API conectaron servicios digitales en el pasado, una auténtica “economía de agentes” comenzará a tomar forma, desbloqueando eficiencias hoy inalcanzables.
A esta evolución se suma un cambio clave en la forma en que los agentes escalan: la autoverificación. El principal freno a la adopción masiva de agentes de IA ha sido la acumulación de errores en procesos largos y complejos. En 2026, este obstáculo empezará a resolverse mediante bucles internos de validación que permitirán a los propios agentes comprobar la calidad de su trabajo y corregirse sin supervisión humana constante. Este avance transformará a los agentes de promesas tecnológicas en herramientas empresariales fiables y escalables.
Los bucles de retroalimentación se consolidarán como el motor de mejora continua de la IA
Paralelamente, los bucles de retroalimentación se consolidarán como el motor de mejora continua de la IA. Cuanto más integrados estén estos mecanismos en los productos y procesos, más precisos y útiles serán los sistemas. Al igual que ocurrió con los primeros algoritmos de búsqueda, la capacidad de aprender del uso real marcará la diferencia entre soluciones estáticas y sistemas que evolucionan de forma constante.
Otro de los grandes saltos llegará con la memoria. Los asistentes dejarán de ser herramientas transaccionales que “olvidan” cada interacción para convertirse en colaboradores persistentes, capaces de recordar contextos, preferencias y objetivos a lo largo del tiempo. Esta memoria permitirá una relación más personalizada y eficiente con la IA, que pasará de ejecutar tareas aisladas a acompañar de forma continuada a los equipos y proyectos.
En este nuevo escenario, los datos emergen como la principal fuente de diferenciación. A medida que los modelos y las aplicaciones se comoditizan, la ventaja competitiva ya no estará en el algoritmo, sino en la calidad, unicidad y gobernanza de los datos. Las organizaciones que logren activar un círculo virtuoso entre datos propios e inteligencia artificial estarán mejor posicionadas para capitalizar las mejoras constantes de la tecnología.
Asimismo, el avance de los modelos fundacionales de código abierto acelerará la democratización de la IA. La innovación se desplazará del entrenamiento masivo al post-entrenamiento con datos especializados, lo que permitirá a empresas, startups e investigadores construir soluciones a medida sin depender de unos pocos gigantes tecnológicos. Esta apertura ampliará el mercado y reducirá la concentración de poder en torno a un número limitado de actores.
En el plano arquitectónico, la capa de metadatos se convertirá en un elemento crítico. La adopción de formatos abiertos permitirá separar almacenamiento, cómputo y gobernanza, dando lugar a ecosistemas de datos más flexibles, transparentes y ágiles. En 2026, liderar en datos no significará tener más información, sino ser capaz de unificarla, gobernarla y hacerla accesible de forma fiable en entornos cada vez más fragmentados.
Este cambio tecnológico viene acompañado de una transformación profunda de los roles profesionales. La figura del ingeniero analítico ganará protagonismo como puente entre los datos y el negocio, asegurando una interpretación coherente y compartida de la información. Al mismo tiempo, la proliferación de herramientas SaaS dará paso a plataformas unificadas impulsadas por IA, reduciendo la complejidad y redefiniendo la gobernanza tecnológica.
En este contexto, el rol del CIO evolucionará desde la gestión de infraestructuras hacia el liderazgo en innovación empresarial. Más allá de mantener sistemas estables, su misión será diseñar soluciones basadas en IA que impacten directamente en los resultados del negocio. De forma paralela, los ingenieros de datos dejarán de ser meros constructores de pipelines para convertirse en estrategas, apoyados por agentes de IA capaces de automatizar tareas operativas y liberar tiempo para la toma de decisiones de alto valor.
En conjunto, 2026 se perfila como el año en el que la inteligencia artificial dejará de medirse por su potencia teórica para evaluarse por su integración real en las organizaciones. Interoperabilidad, datos y talento marcarán la diferencia entre quienes adopten la IA como un experimento más y quienes la conviertan en el núcleo de su estrategia empresarial.