Esto es lo que traerá la Inteligencia Artificial el año entrante
La aparición del Chat GPT hace ya tres años marcó un antes y un después en la Inteligencia Artificial generativa (GenIA).
La democratización produjo la masificación en el uso de esta herramienta y de cara al 2026, la industria global de Inteligencia Artificial (IA) enfrentará un punto de inflexión marcado por la exigencia de retorno de inversión, nuevos desafíos energéticos y la consolidación de tecnologías como la IA agéntica y la computación cuántica.
Así lo proyectan especialistas de SAS, quienes también anticipan un 2026 de ajustes estructurales donde solo los proyectos con valor comprobable y gobernanza sólida lograrán avanzar.
"Aunque existen preocupaciones válidas, el futuro dista mucho de ser sombrío y el camino a seguir está bien definido: proveedores y usuarios empresariales de IA deben asumir su papel con responsabilidad.
Solo integrando sólidos principios de gestión de datos y una IA confiable, esta tecnología podrá evolucionar y alcanzar todo su potencial, trayendo beneficios para las personas, fortaleciendo a las organizaciones y fomentando la innovación", asegura Héctor Cobo, vicepresidente regional para SAS México, Caribe y Centroamérica.
Más demanda de hardware y energía
Otras compañías del sector también hicieron sus predicciones sobre esta tecnología.
Por ejemplo, Vertiv enfocó sus predicciones en una mayor demanda de procesadores en el mercado y la capacidad para generar las enormes cantidades de energía para satisfacer las necesidades de los centros de datos que requieren sistemas de enfriamiento para los equipos de cómputo.
La firma señala que para lograr una adopción exitosa de la IA, es importante que su infraestructura de tecnología de información de misión crítica esté preparada, de modo que las implementaciones de IA no se ralenticen ni saturen las cargas de trabajo. En cuanto a la implementación, las empresas pueden optar por:
- Modernización (Retrofit): Modernizar centros de datos heredados con plataformas aceleradas por Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU) y aplicaciones optimizadas para IA, además de aprovechar infraestructura digital crítica avanzada y escalable en energía y refrigeración para aplicaciones mixtas.
- Nueva construcción (New Build): Comenzar con diseños creados específicamente para las intensas demandas de energía y refrigeración de la IA, lo que permite una mayor eficiencia, soporta cargas de trabajo de alta densidad y prepara la infraestructura para el futuro.
Opciones de energía alternativas como celdas de combustible y baterías de nueva generación pueden mejorar la resiliencia y optimizar las emisiones de carbono, mientras que la refrigeración líquida puede proporcionar una eliminación de calor eficiente para estas aplicaciones densas.
"Independientemente del camino que elija —modernización o nueva construcción— la clave es alinear su infraestructura TI con las demandas de rendimiento de la IA mediante soluciones escalables y flexibles. El diseño intencional y la modernización permiten que sus sistemas soporten computación acelerada a gran escala, evitando cuellos de botella y minimizando inversiones desperdiciadas", asegura Alex Sasaki, vicepresidente de Ventas de Vertiv Latinoamérica.
Además, las demandas de procesamiento de la GenAI dependen de GPUs y CPUs de alto rendimiento, lo que está aumentando la densidad de los entornos de cómputo y ejerciendo nueva presión sobre la infraestructura digital crítica que soporta estas cargas intensas.
El gerente regional de ventas de Nvidia Latinoamérica, Guilherme Fuhrken, ha explicado que, aunque las plataformas aceleradas por GPU reducen la cantidad de servidores físicos necesarios para una tarea, las cargas de trabajo de IA aún consumen significativamente más potencia de cómputo que las aplicaciones tradicionales.
Como resultado, los centros de datos deben adaptarse para soportar densidades de energía mucho más altas. Los sistemas basados en GPU ofrecen ventajas clave: reducen costos operativos, disminuyen el uso de espacio, aceleran el despliegue y mejoran la eficiencia energética.
La transición de sistemas basados solo en CPU a sistemas acelerados por GPU puede ahorrar más de 40 teravatios-hora de energía al año según la producción de trabajo, equivalente al consumo eléctrico de casi 5 millones de hogares en Estados Unidos.
Sin embargo, esta eficiencia también presenta desafíos: las operaciones de IA exigen mucha más potencia de cómputo que las cargas anteriores, llevando la densidad energética a nuevos extremos. Las proyecciones de la industria muestran densidades que alcanzarán 1 MW para finales de la década.
Al respecto, Sasaki asegura que "mantener el ritmo de este cambio requiere importantes mejoras en la entrega de energía, sistemas de refrigeración y diseño de instalaciones. Las soluciones de energía y refrigeración de alta densidad están ahora diseñadas específicamente para soportar la próxima generación de GPUs, permitiendo que las cargas de trabajo intensivas en cómputo de IA se ejecuten de forma segura, con máximo rendimiento y alta disponibilidad".
Con este nuevo escenario que plantea la IA, donde ya se observan centros de datos con 100,000 GPUs, es necesario proporcionar sistemas de suministro de energía confiables y de alta densidad, así como una disipación de calor eficiente para soportar la próxima generación de cómputo.
Esto requiere colaboración entre fabricantes de chips, diseñadores de infraestructura, compañías de servicios públicos y operadores de centros de datos, para crear un ecosistema capaz de integrar infraestructura crítica y TI.
"Hoy los desarrolladores de tecnología podemos ayudar a las empresas y sectores de toda Latinoamérica a repensar su infraestructura de TI de misión crítica en la era de la IA, con innovadores portafolios y asesoría esencial, que responde a los desafíos y oportunidades de la evolución digital", finalizó Sasaki.
Seis predicciones en ciberseguridad
Finalmente, Palo Alto Networks publicó las 6 predicciones para la economía de la IA: las nuevas reglas de ciberseguridad de 2026, pronosticando un salto transformador hacia la economía de esta tecnología.
Este nuevo modelo económico global nativo de la IA, donde se impulsa la productividad y las operaciones, también introduce un cambio en el riesgo.
En 2026, los agentes autónomos de IA redefinirán fundamentalmente las operaciones empresariales, preparando el terreno para grandes cambios en la identidad, el centro de operaciones de seguridad (SOC), la computación cuántica, la seguridad de datos y el navegador.
La proyección que da es que será el Año del Defensor, donde las defensas impulsadas por IA inclinan la balanza a favor, reduciendo los tiempos de respuesta, así como la complejidad, y aumentando la visibilidad para responder rápidamente a ciberataques.
"La adopción de la IA está redefiniendo el riesgo de ciberseguridad, pero la oportunidad definitiva es para los defensores. Mientras que los atacantes utilizan IA para escalar y acelerar amenazas en una fuerza laboral híbrida, donde los agentes autónomos superan en número a los humanos en un 82:1, los defensores deben contrarrestar esa velocidad con una defensa inteligente.
Esto requiere un cambio fundamental de un bloqueador reactivo a un facilitador proactivo que gestiona activamente el riesgo impulsado por IA mientras impulsa la innovación empresarial," afirma Wendi Whitmore, directora de Inteligencia de Seguridad en Palo Alto Networks.
Desde el anticipado auge de ataques de identidad impulsados por IA, hasta la nueva oleada de responsabilidad ejecutiva por IA fraudulenta, estas predicciones para el año entrante sirven como directrices esenciales para que las organizaciones diseñen sus estrategias de ciberseguridad y naveguen con confianza por la nueva economía autónoma.
Estas son las seis predicciones de la compañía:
1. La nueva era del engaño: La amenaza de la identidad IA
En 2026, la identidad se convertirá en el principal campo de batalla, ya que los deepfakes de IA impecables y en tiempo real — o dobles de los CEOs — hacen que la falsificación sea indistinguible de la realidad. Esta amenaza se magnifica por agentes autónomos y una asombrosa relación de identidad máquina-humano de 82:1, creando una crisis de autenticidad en la que un solo comando falso desencadena una cascada de acciones automáticas. A medida que la confianza se rompe, la seguridad de identidad debe transformarse de una salvaguarda reactiva a un facilitador proactivo para la empresa, protegiendo a cada humano, máquina y agente de IA.
2. La nueva amenaza interna: Asegurar el agente de IA
La adopción empresarial de agentes de IA autónomos proporcionará finalmente el multiplicador de fuerza necesario para resolver la brecha de 4.8 millones de personas en habilidades cibernéticas y acabar con la fatiga de alertas. Esto también supone un riesgo inherente, que crea una nueva amenaza interna y potente. Estos agentes siempre activos y de confianza implícita reciben acceso privilegiado y las llaves del reino, convirtiéndose instantáneamente en el objetivo más valioso. Los adversarios ya no harán de los humanos su objetivo principal; buscarán comprometer a estos poderosos agentes, convirtiéndolos en "insiders autónomos". Esto obliga a un cambio hacia la autonomía con control, requiriendo herramientas de gobernanza de cortafuegos de IA en tiempo de ejecución para detener ataques a velocidad de máquina y asegurar que la fuerza laboral de IA no se vuelva en contra de sus propietarios.
3. La nueva oportunidad: Resolviendo el problema de la confianza en los datos
El año que viene, la nueva frontera del ataque será el envenenamiento de datos, es decir, corromper de forma invisible los datos de entrenamiento de IA en su origen. Este ataque explota un silo organizativo crítico entre científicos de datos y equipos de seguridad para crear puertas traseras ocultas y modelos poco fiables, desencadenando una "crisis fundamental de confianza en los datos". A medida que los perímetros tradicionales se vuelven irrelevantes, la solución debe ser una plataforma unificada que cierre este punto ciego, utilizando la gestión de postura de seguridad de datos (DSPM) y la gestión de postura de seguridad de IA (AI-SPM) para la observabilidad y agentes en tiempo de ejecución para el firewall como código para asegurar toda la cadena de datos de IA.
4. El nuevo mazo: Riesgo de IA y responsabilidad ejecutiva
La carrera empresarial por una ventaja en IA chocará con un nuevo muro de realidad legal. Para 2026, la enorme brecha entre la adopción rápida y la seguridad madura de la IA (con solo un 6% de las organizaciones con una estrategia avanzada) dará lugar a las primeras grandes demandas que responsabilizan personalmente a los ejecutivos por acciones fraudulentas de IA. Este "nuevo mazo" eleva la IA de un problema de TI a una cuestión crítica de responsabilidad para la junta. El papel del CIO debe evolucionar hacia el de facilitador estratégico —o asociarse con un nuevo director de riesgos de IA— utilizando una plataforma unificada para proporcionar una gobernanza verificable que permita la innovación de forma segura.
5. La nueva cuenta atrás: El imperativo cuántico
La amenaza de "cosechar ahora, descifrar después", acelerada por la IA, crea una crisis de inseguridad retroactiva, ya que los datos robados hoy se convierten en una carga futura. Con la reducción de la línea temporal cuántica de un problema de diez años a uno de tres, los mandatos de los gobiernos pronto obligarán a una migración masiva y compleja hacia la criptografía post-cuántica (PQC). Este inmenso desafío operativo requiere que las organizaciones pasen de una actualización puntual a construir una agilidad criptográfica a largo plazo — la capacidad de adaptar estándares criptográficos como una nueva base de seguridad innegociable.
6. La nueva conexión: El navegador como espacio de trabajo novedoso
A medida que el navegador evoluciona de una herramienta de síntesis de información a una plataforma agente que ejecuta tareas, se está convirtiendo en el nuevo sistema operativo para la empresa. Esta tendencia crea la superficie de ataque más grande y no segura: una puerta principal de IA que opera con una brecha de visibilidad única. Con el tráfico GenAI superando el 890%, las organizaciones se verán obligadas a adoptar un modelo de seguridad unificado y nativo en la nube, capaz de imponer una seguridad de confianza cero y protección de datos consistentes en el último milisegundo posible — dentro del propio navegador.