10 tendencias en datos e IA que marcarán la competitividad empresarial en 2026

Los datos y la inteligencia artificial (IA) se han convertido en herramientas fundamentales en la toma de decisiones empresariales.

El adecuado manejo de datos e IA es esencial para mejorar la eficiencia, la productividad y, por ende, la competitividad. Pero la tecnología avanza muy rápido, por lo que hay que tenemos que estar muy atentos para mantenernos al día y no quedarnos rezagados.

De hecho, aunque la mayoría de las empresas ya están usando estas tecnologías de una forma u otra, lo cierto es que apenas el 7% de las organizaciones pueden considerarse AI future-ready, como contábamos en este artículo.

Con el fin de identificar las tendencias en datos e IA que más influirán en la competitividad empresarial, la consultora tecnológica SDG Group ha realizado el informe ‘Data, Analytics & AI 2026’. Pero la principal conclusión que podemos sacar es que la tecnología ha de ser un medio, no un fin en sí mismo.

“Tras años de fuertes inversiones en plataformas de datos, muchas organizaciones están descubriendo que la infraestructura por sí sola no garantiza decisiones inteligentes. El verdadero reto para 2026 es plantear una nueva base en la que los datos aporten y comprendan contexto y significado para que los sistemas de IA comprendan el negocio, expliquen su razonamiento y sea la tecnología la que se adapte a las necesidades reales de las organizaciones, y no al revés”, declara Miguel Romero, responsable de Innovación en SDG Group.

Asimismo, la consultora recuerda que “lo importante no es implementar la IA, sino saber cómo hacerlo para que se traduzca en una ventaja competitiva real”.

4 grandes ámbitos en datos e IA

El informe identifica 10 tendencias clave, que agrupa en 4 grandes ámbitos según los cuadrantes del ‘Radar de Innovación’ de SDG Group

Inteligencia artificial

1. Significado

“La IA necesita significado, no sólo datos. La combinación de la IA generativa con nuevas capas semánticas permite a las empresas realizar su propio servicio de análisis de datos para obtener insights”, detalla

2. Contexto

SDG Group explica que los fabricantes de modelos han ampliado su software alrededor de la IA, “lo que facilita la creación de estos sistemas aumentando el retorno en la inversión de dichas soluciones”.

3. Modelos fundacionales

Se trata de “modelos de IA entrenados en vastos e inmensos conjuntos de datos y pueden realizar una amplia gama de tareas generales”, como explica IBM. Por ejemplo, los modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés), los modelos de visión artificial (Computer Vision) o los modelos de imagen como Dall·e son algunos tipos de modelos fundacionales.

La consultora recalca que “los modelos fundacionales de IA están acelerando no sólo la generación de texto, sino también otras técnicas en el mundo del machine learning”.

Tecnologías de datos prioritarias

4. Las migraciones, esenciales

SDG Group recalca que las migraciones deben ser entendidas como iniciativas estratégicas. “La evolución de la IA generativa convierte los procesos de migración que solían implicar decisiones arriesgadas y costes elevados en proyectos estratégicos más eficientes, capaces de impulsar la transformación y conseguir una ventaja competitiva”, anota.

5. Sistemas operativos de metadatos

La consultora hace hincapié en que la gestión avanzada de los metadatos simplifica la información técnica, haciéndola más accesible para que las organizaciones puedan entender, organizar y aprovechar mejor sus datos. “Este cambio facilita la automatización y el desarrollo de sistemas de IA más robustos”, remarca.

Arquitectura de Datos e IA, especialización y cargas avanzadas

6. Asistentes de nueva generación

La compañía afirma que “los nuevos asistentes de IA están mejorando el acceso a la información interna de forma más natural y eficaz, ofreciendo respuestas más completas y útiles para mejorar la toma de decisiones”.

7. Observabilidad y gobernanza de la IA

“El auge de la IA exige un salto cualitativo en su gobernanza, incorporando nuevas capacidades de supervisión y gestión, que facilitan la comprensión de los sistemas, garantizan su uso fiable y alineado con los objetivos de la compañía”, apunta.

8. Dispositivos edge

SDG Group indica que este nuevo hardware especializado “permite ejecutar soluciones de IA directamente en los dispositivos y ofrece nuevos casos de uso con sistemas más eficientes y resilientes, a la vez que mejora la rapidez de la respuesta y la privacidad de los datos”.

Negocio y sectores: equilibrio y precisión

9. IA vertical por industrias

Se trata de “soluciones de IA diseñadas específicamente para que sectores concretos puedan adoptar esta tecnología de forma más rápida y eficaz”, especifica. “Esta combinación de modelos, agentes, flujos de trabajo y conocimiento de los productos conllevan con mayor precisión, cumplimiento normativo integrado y reutilización de propiedad intelectual”, subraya.

10. Auge de los modelos probabilísticos

La consultora recalca que los nuevos modelos de IA ya no son determinísticos, sino probabilísticos, “lo que supone romper el esquema de resolver cada variante mediante una programación explícita”.