La carrera para adoptar e implementar la IA se está acelerando, pero no todas las organizaciones están listas para convertir la tecnología en una ventaja competitiva. IDC predice que 2026 será el año en el que el mercado pasará de la experimentación a la adopción generalizada de la IA. Sin embargo, este cambio será un desafío para pocos y fuertes.
De acuerdo con Forrester, si bien los CIO cuentan con mayor presupuesto para hacer realidad la IA, habrá mayor volatilidad y presión para obtener resultados concretos. Por un lado, crece el entusiasmo, pero por otro, aumenta también la percepción de que el verdadero diferenciador no reside en la IA en sí, sino en los datos utilizados para entrenar los modelos.
«Si un jugador en el campo no puede controlar el balón, le costará marcar un gol. Lo mismo ocurre con la IA. Sin datos de calidad y bien gestionados, no hay IA inteligente para las empresas», afirma Gilson Magalhães, vicepresidente y gerente general de Red Hat para Latinoamérica.
En opinión del ejecutivo, 2026 será un punto de inflexión. Los líderes de TI deberán redefinir el éxito de los proyectos, cambiando su enfoque de la eficiencia operativa al impacto estratégico y medible. Esto implica la gobernanza de datos y la selección cuidadosa de la información utilizada para crear experiencias de usuario y evitar errores costosos.
«No basta con adoptar herramientas; será necesario reestructurar los recorridos, personalizar las interacciones en tiempo real y rediseñar las operaciones con IA integrada, desde la planta de producción hasta la gerencia. Y todo comienza con un buen dominio de los datos y una estrategia clara«, afirma Magalhaes.
La creciente regulación sobre privacidad y seguridad de datos impulsa una tendencia que se prevé que se acentúe aún más en 2026: la IA soberana. Este concepto, que busca garantizar que los datos y los modelos de IA permanezcan bajo jurisdicción nacional o regional, refleja una preocupación estratégica por el cumplimiento normativo, la seguridad y la confianza.
Para Magalhães, la soberanía digital será decisiva en la próxima década. “Las empresas que dominen sus datos, comprendiendo dónde están, cómo se procesan, qué representan, cómo impactan al negocio y con quién se comparten, tendrán una enorme ventaja competitiva. La IA depende del contexto, y el contexto depende de que los datos estén completos y se utilicen con un propósito”, afirma.
Combatir este riesgo requiere tres pilares: una rigurosa selección de datos, transparencia en las fuentes y los procesos, y un pensamiento crítico constante. En resumen, la IA solo tiene sentido con una sólida gobernanza de datos, una preocupación que ya está presente en el mercado. Según IDC, para 2026 más del 30% de las organizaciones que utilizan IA avanzada para producir sus productos o servicios revelarán las fuentes de datos utilizadas para entrenar sus modelos.
Según Gartner, para 2028 más del 80 % de los recursos de computación acelerada utilizados para el entrenamiento se destinarán a la inferencia. “El futuro de la IA no se define por los modelos, sino por lo que se hace con ellos”, resume Magalhães.
Fuente: Red Hat
