Las principales tendencias estratégicas de tecnología de Gartner, publicadas cada fin de año, muestran con claridad qué significan para los líderes la dirección de la innovación y la construcción de organizaciones resilientes y proactivas.
Si hoy la automatización impulsada por IA y la infraestructura adaptativa están acaparando la atención, las 10 principales tendencias estratégicas de tecnología de Gartner para 2026 se enfocan aún más en la orquestación inteligente y la innovación específica por dominio, y la IA está profundamente integrada, ya no limitada solo a cómo las industrias piensan, toman decisiones y operan.
Veamos entonces las 10 principales tendencias tecnológicas para 2026 seleccionadas por Gartner.
Las 10 principales tendencias tecnológicas para 2026, según Gartner
Las 10 tendencias tecnológicas que muestran cómo las empresas líderes están respondiendo a la complejidad y a las oportunidades en una sociedad hiperconectada impulsada por IA son las siguientes.
Plataformas de desarrollo AI-native
Plataformas de supercomputación de IA
Computación criptográfica
Sistemas multiagente (MAS)
Modelos de lenguaje específicos de dominio (DSLM)
IA física
Ciberseguridad preventiva (Preemptive Cybersecurity)
Procedencia digital
Plataformas de seguridad de IA
Geopatriación (Geopatriation)
- Plataformas de desarrollo AI-native
Las plataformas de desarrollo AI-native utilizan IA generativa para acelerar la velocidad del desarrollo de software y permiten que equipos pequeños o incluso expertos de áreas no técnicas desarrollen aplicaciones más rápido y aprovechen la gobernanza integrada. Estas plataformas de desarrollo AI-native están transformando la forma de entregar software mediante la automatización y la colaboración entre humanos e IA.
Como las plataformas de desarrollo AI-native son entornos o herramientas de desarrollo de software diseñados desde el inicio con una arquitectura centrada en IA, no se trata simplemente de agregar funciones de IA a aplicaciones existentes, sino de diseñar todo el proceso de desarrollo y producto para que la IA cumpla un papel central.
Conceptos y características
Diseño centrado en IA: toda la app y las herramientas de desarrollo están diseñadas para aprovechar la IA, de modo que la IA automatiza tareas manuales repetitivas existentes y mejora la eficiencia de la toma de decisiones y de los flujos de trabajo.
Herramientas de IA generativa: la generación de código, la automatización de documentación, las pruebas y el diseño de API pueden realizarse de inmediato a partir de prompts en lenguaje natural. Por ejemplo, herramientas como Copliot, Cody y Continue.dev son representativas.
Inteligencia en tiempo real: incorporan procesamiento de datos en tiempo real, toma de decisiones inteligente y funciones automatizadas de análisis y control. Esto cambia la experiencia del desarrollador y permite experimentación rápida y creación de MVP.
Principales plataformas
Plataforma Características y funciones
PubNub Implementación de multijugador y colaboración en tiempo real, soporte para programación con IA generativa
DevRev Operaciones de negocio y desarrollo centrados en IA para empresas SaaS. Ofrece chatbot de IA
Continue.dev Entorno open source de programación con IA, personalización de flujos de trabajo
AI DOL Desarrollo low-code basado en IA generativa, soporte para gestión integrada on-premises y en la nube
Áreas de aplicación
Productividad laboral: resumen de correos y documentos, automatización de listas de tareas, etc.
Educación: apps de tutoría de IA personalizada
Herramientas de desarrollo: generación automática de código, revisión y documentación
Operaciones de negocio: automatización del soporte al cliente, análisis en tiempo real y flujos de trabajo integrados
Cambios en el entorno de desarrollo
Con la adopción de plataformas de desarrollo AI-native, las tareas repetitivas se reducen de forma significativa y los desarrolladores pueden concentrarse de manera creativa en trabajos de alto valor agregado. Así como la colaboración con la IA se está convirtiendo en una capacidad clave que determina la productividad y la calidad del desarrollo, las plataformas de desarrollo AI-native apuntan a un “entorno de desarrollo con IA integrada” en todo el proceso de diseño, implementación y operación del producto, ofreciendo al mismo tiempo inteligencia en tiempo real, automatización y escalabilidad.
Insight de Gartner: para 2030, el 80% de las organizaciones habrá transformado sus grandes equipos de software en pequeños grupos potenciados por IA.
- Plataformas de supercomputación de IA
Las plataformas de supercomputación de IA integran CPU, GPU, AI ASIC y computación neuromórfica para ofrecer un nivel sin precedentes de rendimiento, eficiencia y escalabilidad. Estos sistemas coordinan cargas de trabajo complejas en machine learning, análisis de big data y simulación, acelerando la innovación en una amplia variedad de industrias, desde biotecnología hasta finanzas.
Una plataforma de supercomputación de IA es un sistema integrado de hardware y software optimizado para el entrenamiento y la inferencia de modelos de inteligencia artificial a gran escala, el cómputo de ultraalta velocidad y el procesamiento masivo de datos. En comparación con las supercomputadoras convencionales, utiliza chips especializados en procesamiento paralelo como GPU y TPU, por lo que está optimizada para investigación en IA, industria y análisis de big data en tiempo real.
Características de la supercomputación de IA
Optimización para procesamiento paralelo: permite entrenar e inferir rápidamente modelos de IA a gran escala utilizando de manera simultánea miles o decenas de miles de procesadores.
GPU / TPU de alto rendimiento: la velocidad de cómputo para IA es decenas o cientos de veces más rápida que con CPU, lo que permite procesar en tiempo real incluso modelos gigantes.
Análisis de big data: al analizar automáticamente datasets masivos en tiempo real, puede aplicarse a diversas áreas como investigación, finanzas y salud.
Clústeres y redes: sobre la base de múltiples nodos de cómputo y redes de ultraalta velocidad, divide las tareas y las procesa en paralelo para maximizar la eficiencia.
Ejemplos de uso representativos
Entrenamiento y servicio de modelos de IA: desarrollo y operación de modelos gigantes de deep learning que analizan imágenes o generan voz
Detección de fraude en tiempo real: detección de anomalías en tiempo real en finanzas mediante algoritmos avanzados de machine learning
Ciencia e ingeniería: uso en áreas con enormes exigencias de datos y cómputo, como predicción climática y descubrimiento de fármacos
Principales plataformas y sistemas
Principales plataformas y sistemas Características y uso
Tesla Dojo Especializada en entrenamiento de IA de deep learning para conducción autónoma, optimizada para procesamiento paralelo masivo con GPU
Nvidia DGX Supercomputadora especializada en IA para investigación industrial, optimizada para entrenamiento de IA a gran escala basado en GPU
Google Cloud Hypercomputer Supercomputación basada en la nube, clústeres de TPU y GPU, optimizada para una gestión eficiente de costos y rendimiento
Insight de Gartner: se espera que para 2028 más del 40% de las grandes empresas adopte paradigmas de computación híbrida en sus flujos de trabajo principales, frente al 8% actual.
- Computación criptográfica
La computación criptográfica protege los datos en uso al aislar las cargas de trabajo dentro de un entorno de ejecución confiable (TEE), haciendo posible el procesamiento seguro de datos incluso en infraestructura no confiable, una capacidad esencial para industrias reguladas, operaciones transfronterizas y colaboración multipartita. La computación criptográfica es una tecnología avanzada que protege los datos en estado cifrado incluso cuando están en uso (es decir, cuando existen en memoria y están siendo procesados) mediante el uso de entornos de ejecución confiables basados en hardware (TEE, Trusted Execution Environment).
Principios clave
TEE: un TEE es un área aislada dentro de la CPU donde solo se ejecutan código y datos autorizados, y ni el sistema operativo externo, ni el hipervisor, ni siquiera un administrador (root) pueden acceder.
Aislamiento e integridad: garantiza por hardware la confidencialidad (cifrado) y la integridad de los datos y del código procesados dentro del TEE, bloqueando ataques e intrusiones externas.
Atestación criptográfica (Attestation): el TEE puede demostrar de forma remota que solo está ejecutando el código correcto, lo que ayuda a procesar datos de forma segura incluso en entornos no confiables.
Características y casos
Permite procesar datos sensibles de forma segura incluso en entornos externos como nube pública y edge computing.
Es adecuada para sectores con fuertes exigencias de privacidad y regulación, como salud, finanzas y organismos gubernamentales.
Enclaves y VM: se utilizan diversos tipos de hardware, como enclaves basados en Intel SGX y máquinas virtuales basadas en AMD SEV / Intel TDX.
Insight de Gartner: para 2029, más del 75% de los trabajos procesados en infraestructura no confiable estará protegido en uso mediante confidential computing.
- Sistemas multiagente (MAS)
Los sistemas multiagente son redes de agentes de IA especializados que colaboran para alcanzar un objetivo común. Este enfoque modular permite automatizar flujos de trabajo complejos, reutilizar soluciones validadas y escalar con mayor eficiencia en entornos distribuidos.
Conceptos y características principales
Autonomía de los agentes: cada agente puede pensar y actuar de manera independiente, percibir el entorno y elegir cómo resolver problemas con base en sus propios objetivos.
Entorno compartido e interacción: los agentes intercambian información en un mismo entorno y cooperan o compiten entre sí.
Resolución distribuida de problemas: varios agentes colaboran para resolver problemas complejos que serían difíciles de abordar con un sistema de agente único.
Cooperación y competencia mutuas: cada agente tiene un rol y una función específicos, y en distintos escenarios también puede cooperar o competir.
Áreas de aplicación y ejemplos
Conducción autónoma, colaboración entre drones y smart cities: cada agente toma decisiones independientes para alcanzar los objetivos del sistema completo
Automatización de negocios: múltiples agentes de IA manejan procesos complejos como atención al cliente, gestión de cadena de suministro y detección de fraude mediante división del trabajo o colaboración
Respuesta a desastres y modelado de estructuras sociales: uso en áreas que requieren simulación a gran escala y control distribuido
Perspectiva de Gartner: los agentes especializados modulares pueden reutilizar soluciones validadas a lo largo de los flujos de trabajo para aumentar la eficiencia, acelerar la entrega y reducir el riesgo. Además, este enfoque permite escalar las operaciones y responder rápidamente a los requisitos cambiantes.
- Modelos de lenguaje específicos de dominio (DSLM)
Aunque cada vez se busca más valor de negocio en la IA, los modelos de lenguaje grandes (LLM) generales todavía no son adecuados en muchos casos para tareas especializadas.
Los modelos de lenguaje específicos de dominio (DSLM) son modelos de IA entrenados o ajustados finamente sobre conjuntos de datos especializados diseñados para una industria, función empresarial o proceso específico. Estos modelos entienden el contexto, la terminología y los matices propios de un dominio determinado, por lo que ofrecen resultados más precisos, relevantes y alineados con el cumplimiento normativo. Los DSLM reducen la brecha entre la IA general y las necesidades reales de las empresas al ofrecer mayor precisión, menor costo y una gobernanza más sólida.
Esto es transformador para las organizaciones que buscan rediseñar y digitalizar los entornos regulatorios. Los DSLM permiten construir sistemas de IA que no solo procesan información, sino que también pueden comprender la lógica de la regulación y respaldar una toma de decisiones explicable.
Características principales
Se entrenan para ajustarse a la terminología especializada y a los procesos de trabajo de un dominio específico, lo que brinda alta precisión
Ofrecen menor costo y mejor cumplimiento normativo en comparación con los LLM generales
Desempeñan un papel clave en entornos complejos de colaboración de IA, como los sistemas multiagente
Relación entre DSLM y MAS
Los DSLM son una tecnología base importante dentro de los sistemas multiagente (MAS), ya que permiten que cada agente desempeñe su función aprovechando conocimiento especializado de un dominio, y hacen posible la resolución de problemas mediante la colaboración entre múltiples agentes basados en DSLM.
En otras palabras, los DSLM son modelos de IA especializados en áreas concretas, y en los MAS (sistemas multiagente) son un elemento clave que contribuye a mejorar la eficiencia al hacer que agentes especializados trabajen juntos.
- IA física
La IA física introduce la inteligencia artificial en el mundo real para impulsar robots, drones y máquinas inteligentes capaces de percibir, decidir y actuar de forma autónoma. Esta tendencia está generando mejoras medibles en eficiencia y seguridad en manufactura, logística e infraestructura, al tiempo que crea demanda de nuevas tecnologías interdisciplinarias que conectan TI e ingeniería.
La IA física es una tecnología en la que la IA se combina con dispositivos o sistemas físicos reales para que puedan percibir y comprender su entorno en el mundo real y ejecutar acciones complejas. Es decir, la IA ya no se limita al análisis de datos, sino que interactúa directamente con el entorno físico, por ejemplo moviendo piernas robóticas, conduciendo vehículos autónomos o controlando drones.
Elementos clave
Tecnología de sensores: cámaras, LiDAR y sensores de temperatura y presión, entre otros, para detectar el entorno
Algoritmos de IA: tecnologías de machine learning y deep learning que interpretan el contexto y toman decisiones
Actuators y tecnología robótica: dispositivos físicos que ejecutan en la práctica las acciones decididas por la IA
Sistemas de control: control en tiempo real para movimientos físicos estables y precisos
Infraestructura de red e IoT: respalda la interacción entre dispositivos y el control remoto
Características y diferenciadores
A diferencia de los robots de automatización tradicionales, son sistemas inteligentes capaces de detectar cambios del entorno en tiempo real y responder con flexibilidad
La toma de decisiones basada en IA se traduce directamente en acciones físicas, con un impacto inmediato en el mundo real
La seguridad, la confiabilidad y directrices operativas claras son esenciales desde la etapa de diseño del sistema
La IA física generativa comprende el espacio 3D y las leyes físicas para generar la acción óptima según el contexto
Áreas de aplicación
Ámbitos de sistemas autónomos, incluidos vehículos autónomos, drones, fábricas inteligentes, robots de salud y ciudades inteligentes
Áreas centradas en operaciones de campo que requieren respuesta en tiempo real, como líneas de producción, logística y automatización agrícola
Perspectiva de Gartner: estos cambios ofrecen oportunidades de mejora tecnológica y colaboración, pero también pueden generar preocupaciones relacionadas con el empleo y requerir una gestión del cambio cuidadosa.
- Ciberseguridad preventiva (Preemptive Cybersecurity)
A medida que aumentan las amenazas digitales, la ciberseguridad está pasando de una defensa reactiva posterior al incidente a una anticipación proactiva. La ciberseguridad preventiva transforma la forma en que las organizaciones gestionan el riesgo cibernético al usar automatización con análisis impulsado por IA para detectar y neutralizar amenazas antes de que ocurran.
Preemptive Cybersecurity es una tecnología de seguridad avanzada que utiliza IA, machine learning y automatización para detectar y bloquear amenazas potenciales antes de que ocurra realmente un ciberataque. A diferencia de los enfoques tradicionales, que se quedan en actuar después de detectar el ataque, se centra en la prevención anticipada, identificando a los atacantes o la infraestructura maliciosa en etapas previas a la ejecución del ataque para aplicar medidas de seguridad de forma proactiva.
Funciones clave
Detección predictiva: identifica señales tempranas de ciberataques a través de patrones históricos, actividad de actores de amenazas y análisis de comportamientos de amenazas públicos
Bloqueo y respuesta automatizados: bloquea automáticamente IP, dominios y actividad de red maliciosos antes de intentos de ataque, y también aplica parches de vulnerabilidades de manera preventiva
Prevención de fraude y ransomware: neutraliza de forma temprana infraestructura potencial de ataque para minimizar daños
Mayor eficiencia operativa: reduce falsas alarmas, acelera la respuesta a amenazas y mejora la eficiencia del centro de operaciones de seguridad
Tecnologías y componentes aplicados
Análisis de comportamiento e inteligencia de amenazas basados en IA
Sistemas de seguridad autoaprendices y adaptativos
Gestión de superficie de ataque (ASM), detección por engaño (Deception)
Respuesta rápida a incidentes y gestión de vulnerabilidades
Perspectiva de Gartner: para 2030, las soluciones preventivas representarán la mitad del gasto total en ciberseguridad, y las empresas pasarán de defensas reactivas a protección proactiva mediante detección de amenazas basada en IA.
- Proveniencia digital
La proveniencia digital garantiza que el origen de los datos, el software y el contenido generado por IA pueda verificarse y rastrearse. Mediante bases de datos de certificación, marcas de agua y listas de materiales de software (SBoM), refuerza la transparencia y el cumplimiento en cadenas de suministro digitales complejas. Es decir, se refiere a un sistema de registro que documenta el origen, la propiedad y el historial de cambios de los activos digitales desde su creación hasta el presente para garantizar su confiabilidad y autenticidad. Es similar al registro de procedencia de una obra de arte física, y establece confianza en el contenido digital al rastrear de forma transparente cómo se creó un activo digital, quién lo poseyó y qué cambios tuvo.
Elementos clave
Origen (Origin): dónde y por quién fue creado inicialmente el activo digital
Propiedad (Ownership): registro de propietarios o administradores a lo largo del tiempo
Historial de modificaciones (Modification): qué cambios se hicieron, cuándo y por quién
Contexto (Context): propósito del activo y relación con otros elementos digitales o del mundo real
Importancia y usos
Garantía de confianza y autenticidad: actúa como salvaguarda para distinguir lo real de lo falso frente al aumento de falsificaciones como contenido generado por IA y deepfakes
Refuerzo de responsabilidad y cumplimiento: es esencial para rastrear y reproducir problemas legales, incidentes de seguridad y cambios en datos, y también contribuye al cumplimiento de regulaciones como GDPR y HIPAA
Transparencia y verificabilidad: rastrea la ruta o los cambios de los activos digitales para prevenir copias ilegales o infracciones de copyright y proteger los derechos de los creadores
Ciberseguridad: resulta útil para verificar si hubo manipulación de datos y para responder a incidentes, además de ayudar a mantener la integridad de los datos
Perspectiva de Gartner: para 2029, las empresas que no inviertan en proveniencia digital podrían quedar expuestas a riesgos de cumplimiento y sanciones por miles de millones de dólares.
- Plataforma de seguridad de IA
Una plataforma de seguridad de IA ofrece visibilidad y protección centralizadas para los sistemas de IA tanto internos como de terceros. Protege los sistemas frente a riesgos relacionados con la IA, como inyecciones inmediatas, fuga de datos y agentes maliciosos, y ayuda a establecer gobernanza y políticas de uso consistentes.
Una plataforma de seguridad de IA es un sistema integrado que fortalece la infraestructura de ciberseguridad mediante el uso de IA y mejora la postura de seguridad al automatizar la detección, prevención y respuesta ante amenazas. Además, respalda una amplia integración de datos, así como funciones de detección y análisis basadas en machine learning y deep learning, e identificación y bloqueo de ataques en tiempo real.
Características principales
Integra múltiples fuentes de datos de seguridad para ofrecer telemetría rica y contexto, y la IA detecta y predice en tiempo real patrones de ataque y comportamientos anómalos.
Cuenta con funciones de respuesta automatizada para bloquear y mitigar rápidamente cuando ocurren eventos de seguridad, y reduce los falsos positivos.
Responde a distintos entornos (on-premises, nube, edge, etc.) y funciona con flexibilidad en entornos híbridos.
Cubre un amplio espectro, como protección de endpoints, monitoreo de red, análisis del comportamiento de usuarios y evaluación de vulnerabilidades.
Rol de la plataforma de seguridad de IA
Maximiza la eficiencia de las operaciones de seguridad y la capacidad de defensa frente a ciberataques complejos y en evolución.
Proporciona información seleccionada para que los responsables de seguridad puedan concentrarse en el análisis y la respuesta ante amenazas de ciberataques.
La plataformización integra diversas funciones y tecnologías de seguridad en un solo framework para simplificar el trabajo de seguridad.
Insight de Gartner: para 2028, más de la mitad de las empresas dependerán de plataformas de seguridad de IA para proteger sus inversiones en IA.
- Dualización geográfica (Geopatriation)
En una era de crecientes riesgos geopolíticos, la dualización geográfica se refiere a trasladar cargas de trabajo desde la nube pública global hacia infraestructura soberana o regional para mantener el control de los datos, la privacidad y el cumplimiento normativo. Este movimiento respalda la alineación regulatoria y genera confianza con clientes y gobiernos.
También puede significar una estrategia para reubicar cargas de trabajo y aplicaciones desde la nube pública de hiperescaladores globales hacia alternativas regionales y nacionales (nube soberana, nube regional, centro de datos propio) debido a la incertidumbre geopolítica, la regulación y los requisitos de soberanía.
Resumen del concepto
Es un concepto definido por Gartner en su investigación de 2025; está relacionado con la repatriación de la nube, pero se diferencia en que la geografía y los temas de soberanía son los impulsores directos.
El objetivo es mantener la infraestructura y los datos bajo una jurisdicción clara para reducir riesgos legales, regulatorios, de sanciones y de desconexión geopolítica.
Diferencias frente a conceptos relacionados
Nube soberana: se refiere a la propia nube sujeta a las leyes y la jurisdicción de un país o región específicos, mientras que Geopatriation abarca la estrategia de migración hacia ese tipo de entorno.
Repatriación de la nube: se refiere al retorno general desde la nube pública hacia la nube privada / on-premises, pero Geopatriation pone el foco en factores geopolíticos y enfatiza el traslado hacia alternativas regionales o nacionales.
¿Por qué es necesaria?
Porque los riesgos de seguir usando la nube global en ciertas regiones están aumentando debido a la soberanía de datos por país, las sanciones, los controles de exportación y las regulaciones sobre transferencias transfronterizas de datos.
Su importancia se está ampliando a una gama más amplia de industrias, no solo finanzas y sector público, en medio de un contexto internacional inestable.
Opciones de ejecución
Refuerzo: usar el mismo hiperescalador, pero mitigar el riesgo con almacenamiento y procesamiento localizados o con seguridad reforzada.
Reubicación: mover solo las cargas de trabajo de alto riesgo hacia una estructura que cumpla la regulación (otra región / otro proveedor).
Eliminación: convertir las cargas de trabajo de riesgo hacia una nube regional.
Repatriación: devolver todo a on-premises.
La eliminación y la repatriación se consideran, en particular, formas directas de Geopatriation.
Lista de verificación
Clasificación de datos y análisis de jurisdicción: evaluar las leyes aplicables, la región y la jurisdicción del proveedor según datos personales, sensibles e industriales.
Patrones de arquitectura: diseñar multi-cloud, redundancia, separación de residencia de datos, aislamiento por región y localización de la gestión de claves.
Riesgo de la cadena de suministro: revisar la jurisdicción y el impacto de sanciones sobre los equipos de gestión y soporte, así como sobre los canales de actualización.
Ruta de migración: establecer un plan de ejecución y pruebas por etapas, desde la reubicación parcial hasta la eliminación gradual / el retorno a on-premises.
Insight de Gartner: para 2030, se espera que más del 75% de las empresas de Europa y Medio Oriente geodualicen sus cargas de trabajo, frente a menos del 5% en 2025.
Por qué estas tendencias tecnológicas son importantes ahora
2026 es un momento decisivo para el liderazgo tecnológico. La IA ya no es una tecnología experimental, sino un elemento esencial de toda estrategia de negocio. Sin embargo, a medida que las empresas escalan la IA, enfrentan desafíos cada vez mayores relacionados con la regulación, la ética y la transparencia operativa.
Las 10 principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2026 de Gartner se clasifican en tres grandes temas: Architect, Synthesist y Sentinel. Esto muestra cómo las empresas construyen, coordinan y protegen el valor digital.
Construyen una base resiliente y segura para la adopción de IA. Coordinan sistemas inteligentes que crean adaptabilidad y valor de negocio, y protegen la confianza, la reputación y el cumplimiento en un mundo cada vez más complejo.
Las empresas que adopten estos principios irán más allá de la transformación digital hacia la responsabilidad digital.
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