En los años venideros veremos el salto definitivo hacia una IA que piensa, ejecuta y aprende en tiempo real. Lo que hace apenas tres años era una promesa —modelos generativos, automatización cognitiva, agentes conversacionales— hoy es parte del día a día en empresas, gobiernos y ecosistemas tecnológicos.
Desde Anfler, observamos que el próximo gran salto no será una única disrupción, sino una convergencia de innovaciones: modelos más potentes, IA en el borde, gobernanza robusta, y una integración profunda con la infraestructura de datos y software empresarial.
Estas son las 10 tendencias de IA que marcarán el rumbo entre 2026 y 2027, y que toda organización debería tener en el radar:
Código con IA: productividad al nivel de la creatividad humana
Los modelos generativos especializados en desarrollo de software están alcanzando eficiencia humana. Entre 2025 y 2027, gran parte del código de investigación y del backend empresarial será generado o asistido por IA.
La tendencia es clara: los modelos LLM combinados con herramientas de DevOps (AiOps) permitirán construir, probar e integrar código en ciclos cada vez más cortos. Esto transformará los equipos de desarrollo, que pasarán de escribir código a diseñar flujos y supervisar la calidad del output inteligente.
¿Qué implica para las empresas?: reducir el time-to-market, acelerar prototipos y optimizar costos de desarrollo.
AGI multimodal: la IA que razona, decide y actúa
Los agentes multimodales combinan texto, voz, imagen y datos estructurados en un mismo flujo. Esta convergencia está acercando la llamada Inteligencia Artificial General (AGI) a entornos productivos reales.
OpenAI, Anthropic, Google DeepMind y startups emergentes trabajan en modelos que no solo comprenden, sino que planifican tareas completas y coordinan otras IAs. Impacto: la automatización ya no se limitará a la asistencia; será gestión autónoma de procesos en industrias como salud, justicia o logística.
IA en el borde (Edge) y on-device: privacidad, velocidad y resiliencia
El procesamiento de IA está migrando hacia los dispositivos finales. Modelos livianos corriendo en móviles, sensores o gateways industriales permiten respuestas inmediatas sin depender de la nube.
Esto garantiza privacidad, latencia mínima y operación offline, algo crucial en entornos de salud, IoT industrial o justicia digital. El valor: datos que nunca salen del entorno y decisiones en milisegundos.
Agentic AI 2.0: agentes autónomos que aprenden de sus errores
La siguiente generación de agentes autónomos ya no se limita a ejecutar órdenes. Planifican, se adaptan y corrigen su comportamiento en tiempo real.
Esta “IA agentica” será clave en la gestión de flujos complejos: monitoreo de redes, atención ciudadana automatizada o mantenimiento predictivo en infraestructuras críticas. Beneficio: liberar talento humano de tareas repetitivas y permitir una automatización adaptativa.
Modelos para series temporales y tabulares: forecasting de nueva generación
El auge de los modelos base especializados en datos tabulares está transformando el forecasting empresarial.
Ventas, logística, precios, tráfico o tiempos de entrega ahora pueden predecirse con mayor precisión gracias a modelos de IA que entienden la estructura temporal. Para sectores como retail o logística, esto significa planificar con precisión quirúrgica, reducir costos y anticiparse a la demanda.
IA responsable, regulaciones y sostenibilidad
La madurez de la IA trae también responsabilidad. En 2026-2027, las empresas deberán cumplir con normativas como el Artificial Intelligence Act europeo, además de garantizar trazabilidad y ética en el uso de datos.
En paralelo, surge la tendencia de la IA sostenible: reducir el impacto energético de los modelos y optimizar el uso de recursos. Claves para los líderes IT: transparencia, auditoría y diseño ético desde la arquitectura del modelo.
IA cuántica: velocidad exponencial en simulación y optimización
La unión entre computación cuántica e inteligencia artificial promete una nueva era de procesamiento. Empresas como Google Quantum, IBM y startups cuánticas ya experimentan con algoritmos híbridos capaces de resolver simulaciones moleculares, problemas logísticos y optimización industrial en segundos.
Aunque incipiente, esta convergencia anticipa IA con potencia cuántica, ideal para investigación médica o simulación avanzada en salud y energía.
AIoT y procesamiento en el borde: decisiones en tiempo real
La fusión entre IA e IoT —AIoT— impulsará un nuevo paradigma: sensores que no solo capturan datos, sino que los interpretan y actúan localmente. En entornos industriales, permite mantenimiento predictivo; en ciudades, optimización de tráfico, alumbrado o calidad del aire; en justicia, asegura la cadena de custodia digital y control de accesos a evidencia.
Top 4 quick-wins IoT para gobiernos locales: alumbrado inteligente, parking, monitoreo ambiental y rutas de recolección optimizadas.
Seguridad, privacidad y gobernanza: el nuevo estándar de IA
La expansión del Edge y del IoT amplía la superficie de ataque. La respuesta será una arquitectura de seguridad basada en Zero-Trust, cifrado post-cuántico y segmentación OT/IT. En justicia, salud o finanzas, la gobernanza de datos y la trazabilidad de decisiones se vuelven indispensables para mantener la confianza y cumplir con marcos regulatorios.
Tendencia 2026: la seguridad no será una capa, será parte del modelo.
IA como servicio verticalizado (AIaaS B2B2X)
La nueva frontera es la IA como infraestructura sectorial. Las empresas no solo adoptarán IA: la ofrecerán como plataforma específica para cada industria —legaltech, salud, retail, logística, gobierno— bajo esquemas plug-and-play.
Esto permitirá escalar innovación sin partir de cero y acelerar la adopción masiva. Oportunidad: pasar de consumidor de IA a proveedor de soluciones inteligentes.
Conclusión: Convergencia
Las tendencias que dominarán 2026-2027 apuntan a un mismo eje: IA distribuida, segura y autónoma. La combinación de Edge, agentes inteligentes, gobernanza sólida y verticalización marcará la diferencia entre quienes “usan IA” y quienes la integran estratégicamente en su modelo de negocio.
En Anfler, acompañamos a organizaciones públicas y privadas en este camino: de la idea al impacto, con IA que aprende, conversa y resuelve.
