Siete tendencias que definirán la tecnología en 2026

Tras el tsunami provocado por la IA Generativa en los últimos años, 2026 apunta a ser un año de consolidación de muchos de los cambios profundos que ha provocado y que están afectando decisivamente a ámbitos como el diseño de software, la forma en la que trabajan las empresas, e incluso el papel que se espera que desempeñen los seres humanos en entornos cada vez más complejos y automatizados. 

En este artículo recogemos en este sentido, siete tendencias que empiezan a abandonar su fase experimental en la que se han desarrollado durante los últimos dos años y de las que se espera que formen parte de la infraestructura tecnológica de cada vez más organizaciones en 2026. 

Algunas prometen eficiencia, otras control, otras simplemente evitar ese colapso que profetizan algunos de los gurús más pesimistas. En conjunto dibujan un escenario claro: más autonomía para las máquinas, más complejidad, y menos margen para decisiones tecnológicas superficiales. 

El desarrollo de la IA agéntica 

De todas las tendencias que los “gurús” asocian con la Inteligencia Artificial, pocas despiertan más entusiasmo (y ciertos recelos) que la IA agéntica; es decir, pasar de un modelo en el que el usuario “conversa” con un chatbot o introduce un prompt en busca de un resultado, a otro en el que sea la propia inteligencia artificial la que actúe en nombre del usuario en todo tipo de tareas cotidianas, tanto en el ámbito doméstico como en la empresa. 

Por ejemplo, una IA agéntica puede ser un modelo que revisa tu agenda, detecta que tienes una cena importante a la que acudir, reserva mesa en un restaurante que sabe que te va a gustar, pide un taxi, ajusta la alarma y te recuerda que tienes que salir antes de casa porque hay tráfico. 

A la hora de ir de vacaciones, otro modelo planifica las mejores rutas en función del destino que queramos visitar, reorganiza planes en caso de que haya incidencias, cambia una posible reserva y te propone alternativas en tiempo real; en la empresa, el modelo que recibe un objetivo concreto de negocio, es capaz de dividir tareas, asignar responsables, hacer seguimiento e incluso proponer reuniones si algo se bloquea.  

En estos momentos existen algunos desarrollos de IA agéntica que se mueven en entornos controlados y casi siempre en una fase de piloto: la IA ya tiene capacidad de planificar, usar herramientas y ejecutar acciones, pero aún no se han resuelto problemas como quién responde si la IA se equivoca, cómo se auditan sus decisiones, o hasta dónde pueden actuar sin permiso humano. 

¿Qué esperamos ver en 2026? Probablemente una IA agéntica normalizada en dominios muy concretos (agentes financieros, logísticos, de consumo energético, soporte.) que comenzaran a tomar decisiones reales y ejecutarán acciones rutinarias, dejando a los humanos como supervisores estratégicos. Lo que no veremos aún, serán agentes generales gestionando tareas complejas. 

Cobots 2.0: robots humanoides en las empresas 

En 2025, los robots humanoides han pasado del plano teórico a inundar las redes sociales y plataformas como Youtube con todo tipo de promesas con lo que serán capaces de hacer...en un futuro. Robots como Optimus, Atlas o Figure han comenzado incluso a salir del “laboratorio”, para empezar a “trabajar” en proyectos piloto en multinacionales como Amazon, que no se ha cansado de proclamar que en un futuro muy cercano, robots y humanos compartirán el mismo espacio de trabajo. 

Es verdad que en el último año, la motricidad de los robots ha mejorado, especialmente en manipulación básica y equilibrio, pero todavía hablamos de robots caros, frágiles y con poca autonomía, útiles sobre todo para demostraciones, pruebas de concepto y tareas repetitivas muy específicas. En fábricas reales, los cobots tradicionales siguen siendo mucho más fiables y rentables. 

No veremos en este sentido en 2026 una invasión de humanoides caminando por las plantas industriales, pero es seguro que sí asistiremos a los primeros despliegues comerciales limitados y controlados en almacenes y centros logísticos, donde se encargarán de “tareas peligrosas” (zonas de riesgo químico o térmico, logística nocturna, mantenimiento en infraestructuras críticas) en las que el coste humano sea alto. 

Además de mejorar su motricidad, el gran salto para estos robots se espera en su integración de sistemas de IA agéntica, que una vez depurada, les permitirá ejecutar secuencias de trabajo con menos supervisión humana. Aun así, seguirán siendo herramientas especializadas, no trabajadores generalistas. 

Green IA: hacer más...pero consumir menos 

El desarrollo de la IA ha supuesto en muchos casos, decir adiós a cumplir con los objetivos medioambientales de las empresas. Las estrategias de emisiones cero que muchas organizaciones prometían para 2030 han acabado siendo poco más que declaraciones bien intencionadas, abandonadas para favorecer objetivos de negocio mucho más ambiciosos (y contaminantes). 

Pero incluso desde una lógica de negocio, el problema en 2025 se ha vuelto más que evidente: los centros de datos consumen cantidades de energía difíciles de justificar incluso para las big tech, y entrenar modelos cada vez más grandes empieza a dar rendimientos decrecientes. 

Hasta ahora, parte de la respuesta pasaba por apostar de forma decidida por las energías renovables. Sin embargo, esto ya no es suficiente. La clave en 2026 se va a centrar en empezar a diseñar modelos que hagan más con menos. Es lo que ha comenzado a denominarse Green AI: modelos más pequeños, entrenamiento selectivo, inferencia optimizada y algoritmos que priorizan eficiencia frente a fuerza bruta.  

Ser eficiente en 2026 dejará de ser una ventaja competitiva para convertirse en un requisito básico. Las empresas que no optimicen consumo simplemente no escalan. 

Datos sintéticos para seguir entrenando a la IA 

Pocas tecnologías resultan tan voraces como la Inteligencia Artificial Generativa. En el último año, se calcula que los grandes modelos han exprimido  (scrapping) casi todo el texto público “útil” de Internet, lo que equivale a decir que prácticamente todo el conocimiento humano que en algún momento se ha publicado de la Red ya ha sido “fagocitado” por ChatGPT, Gemini y otros algoritmos. 

Y aunque la IA sigue entrenándose con conocimientos nuevos (de reciente creación), lo cierto es que también incorpora (y a gran velocidad), “contenido contaminado”, es decir, SPAM, alucinaciones creadas por otras IAs, desinformación y bulos. Dicho de otra forma, seguir scrappeando la web como hasta ahora, no sólo está dejando de ser eficiente (además de que cada vez genera más demandas por infracción de derechos de autor), sino que empeora la calidad de los resultados. 

¿La solución? Para muchos expertos, entrenar a las IAs con datos sintéticos: información generada artificialmente por computadoras o IAs para simular escenarios reales, sin depender de personas reales ni de registros existentes. Pueden ser imágenes, texto, audio, registros médicos o transacciones financieras, creados siguiendo patrones estadísticos o reglas de comportamiento que imitan la realidad. La idea es que estos datos se parezcan lo suficiente a los datos reales sin riesgos de privacidad ni sesgos directos asociados a individuos concretos. 

El reto no será técnico, sino epistemológico: cómo evitar que las IAs aprendan versiones cada vez más autocontenidas y artificiales de la realidad. Si los datos se diseñan bien, la IA puede inferir comportamientos y soluciones que no estaban explícitamente en ningún dato original. Sin embargo, si los datos sintéticos solo replican lo que ya existe, entonces la IA realmente no está creando conocimiento nuevo, solo refinando patrones conocidos. 

Computación espacial light: el principio del fin de las pantallas 

En la última década, el smpartphone se ha erigido en el dominador absoluto de la tecnología de consumo. Nuestro ordenador de bolsillo es desde hace tiempo el dispositivo que más utilizamos, el que contiene todos nuestros “secretos” y al que menos estamos dispuestos a renunciar. 

Así que en 2025 la pregunta es obvia: ¿podemos desarrollar algo que sustituya al smartphone? ¿qué tal una tecnología casi “invisible”, que permita alejarnos de las omnipresentes pantallas? 

Gracias al esfuerzo de empresas como Apple o Meta y dispositivos como Meta Quest y Vision Pro, hemos podido comprobar qué se puede hacer con AR/VR, pero su tamaño, peso y consumo energético limitan su adopción diaria. Paralelamente, ya se están desarrollando prototipos de gafas discretas con proyección retinal o audio direccional que muestran información sin bloquear la visión normal, y wearables neuronales no invasivos (pulseras, anillos, guantes) capaces de leer intenciones motoras básicas (Meta Ray Ban Display). Es de esperar que en 2026 este tipo de dispositivos comiencen a llegar a un público muy early adopter, entusiastas de la tecnología que en unas gafas aparentemente normales, contarán con funcionalidades básicas de AR: notificaciones, traducción o navegación contextual. 

El backend se descentraliza 

De cara a 2026, el enfoque edge-first se perfila como el modelo dominante para el diseño de aplicaciones modernas, desplazando definitivamente la arquitectura backend centralizada clásica.  

En este paradigma, la lógica de negocio deja de vivir cómodamente en un único servidor y se fragmenta en funciones ligeras que se ejecutan lo más cerca posible del usuario. Ya no se optimiza solo el frontend: autenticación, personalización, validación y acceso a datos ocurren en el extremo, no en un centro de datos remoto. 

La consecuencia menos obvia es que el backend se vuelve más complejo a nivel conceptual. Replicar datos, resolver conflictos, trabajar con consistencia eventual y diseñar sistemas tolerantes a fallos deja de ser territorio exclusivo de arquitectos de sistemas. En 2026, el desarrollador full-stack deberá entender bases de datos distribuidas, cachés globales y funciones serverless con límites estrictos de tiempo y memoria. A cambio, se obtiene algo muy concreto: aplicaciones más rápidas, más resilientes y menos dependientes de un único punto de fallo. 

Consolidación de la defensa predictiva 

De cara a 2026, la ciberseguridad predictiva se consolida como el enfoque dominante frente a la defensa tradicional basada en alertas tardías. Mediante modelos de IA entrenados en grandes volúmenes de tráfico, comportamiento de usuarios y patrones de ataque, las plataformas de seguridad son capaces de identificar anomalías antes de que se materialicen en una intrusión real.  

Esto permite respuestas automáticas en tiempo real, como el aislamiento de servicios, el bloqueo dinámico de identidades o la reconfiguración de políticas de acceso, sin intervención humana y sin detener la aplicación. 

En paralelo, el confidential computing redefine la protección de datos al extender el cifrado al momento de ejecución. Gracias a enclaves seguros soportados por hardware, la información sensible permanece protegida incluso mientras el código la procesa, reduciendo drásticamente la superficie de ataque. Para el desarrollo full-stack, esto implica asumir entornos cero confianza, diseñar APIs que operan sobre datos cifrados y entender cómo desplegar lógica crítica en contextos seguros.