Predicciones TMT 2026

La IA está entrando en el que podría ser su mayor cambio cualitativo en la automatización del trabajo: ya no se trata de IA generativa, si no de sistemas multiagente capaces de interpretar objetivos, diseñar workflows, coordinar tareas y tomar decisiones con autonomía. Este salto implica que el valor ya no vendrá de nuevos modelos, sino de la orquestación efectiva: integrar agentes, gobernarlos, supervisarlos y rediseñar procesos para que las personas y las máquinas trabajen como un ecosistema coordinado.

En paralelo, el uso pasivo de Gen AI integrado en aplicaciones superará ampliamente a las apps de IA independientes, con una ratio de 3:1 en 2026. Esto reducirá fricción, acelerará su adopción y permitirá que grupos menos tecnológicos, como los boomers, de los cuales el 59% usará IA pasiva en 2027, se incorporen fácilmente a sus beneficios.

Por qué es clave en 2026

• El mercado de agentes autónomos alcanzará US$8.5 mil millones en 2026 y podría llegar a US$45 mil millones en 2030 con buena orquestación (coordinación y gestión efectiva de los agentes).
• Para 2028:
  • 33% de las aplicaciones empresariales integrarán capacidades de IA agénticas.
  • 15% de las decisiones operativas serán tomadas por agentes.
• Sin una arquitectura adecuada, el 40% de los proyectos de agentes fracasarían antes de 2027 por altos costes, complejidad y riesgos.

Qué deben hacer las empresas

• Estandarizar la comunicación entre agentes.
• Establecer supervisión humana adaptable (in/on/out-of-the-loop).
• Rediseñar workflows en módulos claros y autónomos.
• Crear nuevos roles de orquestación y gobernanza.

La IA agéntica no solo automatiza: redefine cómo se organiza, distribuye y ejecuta el trabajo y el 2026 será un punto de inflexión en la orquestación de sistemas multiagente.

En 2026, la IA entrará en una fase de adopción global y pasará de centrarse en entrenar grandes modelos a su uso masivo para responder preguntas, tareas y prompts, tanto de consumidores como de empresas (inferencias). La transición del entrenamiento a la inferencia masiva multiplicará la demanda de cómputo, energía y hardware especializado. ​

Lejos de reducir la demanda de infraestructura, como se esperaba, esta transición la multiplicará. La IA se vuelve cada vez más compleja con técnicas de post-entrenamiento y test-time scaling (razonamiento prolongado), que requieren entre 30 y 100 veces más cómputo que la inferencia básica. Esto impulsa un crecimiento exponencial de la necesidad de servidores especializados, memoria HBM y GPUs de última generación. Y pese a que PCs y smartphones incorporen NPUs para tareas locales, la mayoría del cómputo de IA, seguirá ejecutándose en centros de datos o servidores empresariales de alto rendimiento.

Esta presión convierte a los data centers en el auténtico cuello de botella de la economía de IA: el gasto global en infraestructura alcanzará entre US$400 y 500 mil millones en 2026, con previsiones de superar el billón de dólares en 2028. Paralelamente, crece la adopción de soluciones on-premises e híbridas para empresas que requieren privacidad o baja latencia, con un mercado proyectado de más de US$50 mil millones.

El mensaje es claro: a pesar de la transición hacia inferencia y la eficiencia creciente de chips, la complejidad de los modelos y técnicas de escalado avanzadas garantizarán que la demanda de cómputo siga creciendo, y los centros de datos se consolidarán como la infraestructura esencial que determinará qué empresas y qué países podrán desplegar la IA a gran escala.

La nueva economía digital impulsada por la IA depende de chips avanzados cuya producción está bajo una presión marcada por una enorme complejidad tecnológica, la concentración geográfica de proveedores, crecientes tensiones geopolíticas y restricciones comerciales. Esto genera cuellos de botella en la fabricación y diseño de chips avanzados, claves para los sistemas de IA.

Para 2026, se espera que la inversión en tecnologías críticas, EUV, transistores GAAFET, memoria de alta capacidad (HBM) y herramientas de EDA, supere los US$30.000 millones, mientras que el mercado de chips para IA alcanzará US$300.000 millones, convirtiéndose en uno de los segmentos de crecimiento más acelerado del sector.

Para reducir riesgos y como respuesta estratégica, el 65% de los gobiernos impondrá requisitos de soberanía tecnológica. EE. UU. y Europa, por ejemplo, ya están buscando cómo asegurar la soberanía tecnológica mediante reshoring y hubs alternativos en India, Vietnam y Malasia. Pero Europa trata de ir más lejos aún con EuroStack, una iniciativa de más de 100.000 millones de euros, destinada a fortalecer la independencia tecnológica europea.

Proyecciones

La resiliencia ya no es opcional: las compañías deben mantener agilidad, anticipar cambios en patrones comerciales, explorar alianzas estratégicas y rediseñar planes de suministro a largo plazo. La competencia por el cómputo se convierte en un desafío económico, político y estratégico que exigirá coordinación global, inversión local y una gestión proactiva ante posibles interrupciones.

Los semiconductores son ahora la infraestructura geopolítica más crítica del mundo digital.

El sector de medios vivirá en 2026 una transformación simultánea en formatos, comportamiento de las audiencias, modelos de monetización y dinámicas regulatorias.

¿Cuáles serán las tres fuerzas que marcarán el cambio?

• La consolidación de las micro-series como formato dominante en dispositivos móviles.
• La expansión de los vídeo podcasts como nuevo motor publicitario.
• La irrupción del vídeo generativo impulsado por IA.

En conjunto, las tres están desplazando parte del consumo desde televisión y streaming hacia contenidos breves, sociales, verticales e intensamente personalizados.

Las micro-series (episodios narrativos de pocos minutos diseñados para móvil) duplicarán su mercado hasta US$7.8 mil millones en 2026, con China e India liderando. Funcionan como respuesta al agotamiento del doomscrolling y la sobreinformación de las redes sociales, ofreciendo contenidos más íntimos y controlados, y están impulsando el surgimiento de nuevos estudios digitales de creadores independientes.

Al mismo tiempo, los vídeo podcasts (vodcasts) se consolidarán como el formato audiovisual de mayor crecimiento, alcanzando los US$5 mil millones en ingresos publicitarios en 2026 (podcast + vodcast). Sus espectadores consumen 1.5 veces más contenido que en audio puro y muestran mayores tasas de conversión, especialmente entre Gen Z y millennials. Además, la IA está acelerando la internacionalización del contenido mediante traducción, subtítulos y lip-sync automatizado.

Por último, como tercera fuerza nos encontramos el vídeo generativo, capaz de producir clips, avatares, doblaje y variaciones ilimitadas a partir de un simple prompt. Hay plataformas sociales que ya utilizan IA para generar anuncios en masas, democratizando así la producción y multiplicando volúmenes de contenido. Sin embargo, este avance también implica un crecimiento del riesgo de deepfakes, desinformación y una erosión de la autenticidad, lo que podría llevar a una intensificación de la regulación en 2026: etiquetado obligatorio de contenido generado por IA, nuevas leyes de verificación de edad y aplicación del Digital Services Act en la UE.

En resumen, los medios en 2026 se volverán más fragmentados, más móviles, más sociales y profundamente potenciados por IA, abriendo un periodo de gran innovación y, como consecuencia, de nuevas reglas.