Gartner ha presentado sus predicciones estratégicas para 2026 y más allá y el mensaje para CIO y directivos es inequívoco: la Inteligencia Artificial ya no es un “añadido” tecnológico, sino un cambio de comportamiento que reconfigurará cómo se trabaja, se compra y se gobierna el riesgo. Sus diez vaticinios se agrupan en tres ejes —talento en la era de la IA, soberanía y IA insidiosa— y anticipan una década marcada por agentes de IA que mediarán transacciones, marcos normativos fragmentados y una “vuelta a lo humano” en la evaluación de competencias.
A continuación, las claves y por qué importan para las organizaciones.
1) La sacudida de la productividad: 58.000 millones de dólares en juego (hasta 2027)
Gartner prevé que la combinación de GenAI y agentes de IA desafíe por primera vez en 30 años el dominio de las herramientas de productividad tradicionales, provocando una reconfiguración de un mercado de 58.000 millones de dólares. Las compatibilidades heredadas y los formatos “de toda la vida” perderán peso frente a la velocidad para completar trabajo, lo que rebajará barreras de entrada y traerá nuevos competidores. Además, funciones hoy de pago migrarán a capas gratuitas, ampliando la base de usuarios.
Implicación: los CIO tendrán que diversificar la canasta de herramientas y medirse por tiempo a resultado, no por checklists de funciones. La gobernanza de licencias y datos se volverá dinámica.
2) RR. HH. cambia de guion: certificaciones de IA en el 75 % de los procesos de selección (2027)
En dos años, tres de cada cuatro procesos de contratación incorporarán pruebas de competencia en IA. La alfabetización en GenAI se correlacionará con salarios, y las empresas usarán marcos estandarizados para medir la capacidad real de capturar información, sintetizarla y decidir.
Implicación: surge un mercado de certificaciones y test prácticos. La formación interna debe evolucionar desde “cursos de uso” hacia dominio aplicado (automatizar tareas, redacción asistida, análisis).
3) Vuelve el “pensar sin IA”: pruebas “AI-free” en el 50 % de las organizaciones (2026)
El uso intensivo de GenAI podría atrofiar habilidades de pensamiento crítico, y el 50 % de las organizaciones exigirá evaluaciones “AI-free” para verificar razonamiento, juicio y resolución de problemas sin asistencia de máquinas, especialmente en finanzas, salud y legal.
Implicación: procesos de selección más largos y más costosos para roles críticos. Nacerán plataformas de test diseñadas para aislar la capacidad humana. El valor diferencial del talento se desplazará a la calidad del criterio.
4) Soberanía y fragmentación: el 35 % de los países, anclados a plataformas de IA regionales (2027)
La combinación de regulación, lenguas y contexto cultural empujará a plataformas de IA específicas por región, alimentadas con datos contextuales propietarios. Las multinacionales tendrán que operar múltiples alianzas y gobernanzas de datos.
Implicación: se impone una arquitectura multicloud/multi-modelo con cláusulas de localización y soberanía. La portabilidad y la interoperabilidad dejarán de ser “deseables” para convertirse en requisitos.
5) Servicio al cliente: la empresa que adopte IA multiagente en el 80 % de procesos dominará (2028)
El modelo híbrido —IA para lo repetitivo y personas (asistidas por IA) para lo complejo o emocional— se estandarizará. Los clientes elegirán entre autoservicio agéntico o interacción humana apoyada por IA.
Implicación: quien no industrialice la IA multiagente en CRM y operaciones perderá ventaja competitiva. El KPI ya no será solo NPS, sino esfuerzo percibido y resolución a primer contacto.
6) Compras B2B: el 90 % del gasto pasará por agentes (más de 15 billones de dólares) (2028)
Las compras B2B serán intermediadas por agentes de IA en nueve de cada diez casos, canalizando más de 15 billones de dólares en intercambios entre agentes. La verificabilidad de datos operativos se convertirá en moneda y los productos componibles, API-first y cloud-native levantarán fosos competitivos.
Implicación: se acortarán ciclos de venta y nacerán plazas de mercado de agentes. Las empresas deberán publicar señales verificables (rendimiento, SLA, ESG) para “ser comprables” por máquinas.
7) Riesgo legal: más de 2.000 demandas por “muerte por IA” (finales de 2026)
Aumentarán las reclamaciones por fallos de seguridad relacionados con IA, disparando inspecciones, retiradas, intervención policial y litigios. Las empresas intentarán diferenciarse tanto por usar IA con guardarraíles como, en algunos casos, por limitar su uso.
Implicación: prioridad a seguridad funcional, trazabilidad y ensayos; auditorías de terceros y documentación de decisiones algorítmicas, con variabilidad por geografía.
8) Dinero programable: 20 % de transacciones con términos de uso embebidos (2030)
El dinero programable habilitará negociaciones máquina-máquina, comercio automatizado y monetización de datos. Crecerán stablecoins, depósitos tokenizados y activos del mundo real tokenizados para uso empresarial. Los agentes con agencia económica podrán pagar, cobrar y condicionar transacciones.
Implicación: oportunidades en cadenas de suministro y servicios financieros; desafíos de interoperabilidad, estándares fragmentados y seguridad en custodias y controles de acceso.
9) Contratos “centrados en proceso”: la brecha coste-valor caerá un 50 % (2027)
La IA agéntica descubrirá conocimiento tácito y lo convertirá en activos, reemplazando flujos estandarizados por orquestación contextual. Los precios tenderán a innovación continua, no a horas/hito.
Implicación: la medición del valor entregado superará al conteo de esfuerzo. Cambios en pricing, SLA y KPIs con foco en outcomes.
10) Regulación fragmentada: cubrirá el 50 % de las economías y arrastrará 5.000 millones en cumplimiento (2027)
Con cientos de leyes de IA en preparación, cada país o región avanza por senderos propios. La gobernanza de IA se convertirá en programa permanente, con software especializado y equipos dedicados.
Implicación: el mapa vivo de normas será responsabilidad del CIO junto con Riesgos y Legal. La alfabetización en IA será tan importante como la tecnología para convertir la gobernanza en habilitador y no en lastre.
Qué hacer ahora: un plan de 5 líneas para CIO y directivos
- Rediseñar la cartera de productividad: pilotos comparativos entre suites con GenAI nativa y nuevas herramientas “agent-ready”; negociar modelos de licencia con escalones gratuitos/empresariales.
- Estrategia de talento dual: certificaciones de competencia en IA y pruebas “AI-free” para roles críticos; rutas de reciclaje interno con métricas de productividad.
- Arquitectura soberana y multi-modelo: requisitos de localización, residencia de datos y portabilidad por geografía; catálogos de modelos y agentes con gobernanza común.
- Guardarraíles y responsabilidad: seguridad funcional, auditoría, explicabilidad y simulación de fallos de IA; mapa de responsabilidades ante proveedores y aseguradoras.
- Prepararse para agentes compradores: exponer datos verificables (catálogos, precios, SLA, inventario) con APIs y esquemas firmados; diseñar políticas para dinero programable y contratos autónomos.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre agentes de IA y asistentes “clásicos”?
Los agentes no solo generan texto o respuestas; actúan sobre herramientas y toman decisiones con objetivos, memoria y verificación. En B2B, serán intermediarios que negocian y cierran compras.
¿Por qué Gartner habla de pruebas “AI-free” si la IA mejora la productividad?
Porque la ventaja competitiva residirá en criterio y juicio ante situaciones ambiguas. Separar capacidad humana de la asistencia de IA ayuda a contratar perfiles con autonomía cognitiva.
¿Qué implica la “soberanía de IA” para una multinacional?
Gestionar múltiples plataformas y nubes soberanas, con gobierno de datos y cumplimiento por país/región. Requiere portabilidad, interoperabilidad y contratos que eviten bloqueos.
¿Cómo afectará el dinero programable a mi negocio?
Permitirá transacciones con condiciones embebidas y automatización entre sistemas, reduciendo fricción y costes. Exige revisar riesgos operativos, custodia, controles de acceso y cumplimiento.
Fuentes
Gartner, “Top Strategic Predictions for 2026 and Beyond” (Gartner IT Symposium/Xpo 2025).
