Cambian expectativas tecnológicas: Baufest
Este año estará marcado por la exigencia de rentabilidad, la redefinición de la ciberseguridad y el desafío de la visibilidad de marca en la era de los chatbots, anticipó Baufest sobre la adopción de la Inteligencia Artificial.
En 2026 habrá un entorno pragmático donde la prioridad será: eficiencia operativa, gobernanza y retorno sobre la inversión, reiteró.
Mencionó que las organizaciones están redefiniendo su estrategia. La Inteligencia Artificial (IA) deja de ser un diferencial aspiracional para convertirse en una decisión de negocio que debe demostrar impacto concreto en los resultados.
«Estamos transicionando de una etapa de descubrimiento a una de exigencia de valor. En 2026, las expectativas sobre la tecnología cambiarán hacia la búsqueda de resultados reales y medibles», explicó Elvio Nabot, vicepresidente de Digital Products en Baufest.
Agregó que estamos entrando en una era de madurez pragmática donde los líderes deberán recalibrar sus inversiones bajo un escrutinio financiero mucho más estricto. “La pregunta ya no es qué tan innovadora es una solución, sino cuánto valor tangible genera para el negocio”, indicó el directivo.
Según Baufest, estas son las cinco tendencias que marcarán la agenda estratégica del mercado este año:
- Cambio de expectativas: IA con foco en resultados y gobernanza. La era de la experimentación evoluciona hacia una adopción estratégica. El informe Predictions 2026 de Forrester Research proyecta que las empresas podrían retrasar hasta un 25% de su gasto planificado en inteligencia artificial para 2027 si los beneficios no se materializan rápidamente. La tendencia indica que los directores financieros tendrán un rol más activo, filtrando iniciativas que no tengan un impacto claro.
A decir de Nabot, tomadores de decisiones han comenzado a exigir resultados, lo que impulsa una mayor necesidad de gobernanza. Se espera que los CIOs tomen un rol más activo en la supervisión de proyectos para asegurar que superen la fase experimental y cumplan con los objetivos del negocio, agregó.
- El desarrollo del software potenciado por AI. Estamos transitando una evolución del desarrollo de software en la que la AI pasa de asistir al desarrollador en tareas puntuales, a asumir trabajo delegado completo mediante agentes que generan, revisan y validan entregables.
Este cambio habilita, en el corto plazo, equipos híbridos humano-AI, donde las personas definen la intención y el diseño mientras los agentes ejecutan y optimizan el SDLC (Software Development Life Cycle), y a futuro, que agentes de AI colaboren entre sí, coordinados y gobernados desde una plataforma común como GitHub, transformando el foco humano de escribir código a orquestar resultados de negocio.
Según el experto de Baufest, al aplicar aceleradores de IA y agentes, “estamos midiendo mejoras de productividad de entre el 20% y el 30%. Esto no solo reduce el time-to-market, sino que permite a los equipos liberar capacidad para resolver desafíos de negocio complejos en lugar de tareas repetitivas o automatizables».
- Ciberseguridad: AI Secure Lifecycle. A medida que la IA se vuelve central para la operación, también se convierte en el nuevo vector de riesgo. Para 2026, el enfoque de ciberseguridad debe dejar de abordarse de forma reactiva y ser priorizada e integrada desde la etapa de diseño.
«Gran parte de los riesgos vendrán de fallas de diseño, controles insuficientes o supuestos incorrectos sobre el uso de las capacidades de IA. Por eso, integrar la seguridad en el ciclo de vida del desarrollo (SDLC) es hoy clave para mitigar fugas de información, prevenir comportamientos no deseados del modelo y garantizar la robustez del producto frente a escenarios adversos», abundó el experto.
- Visibilidad en la era de la IA. La búsqueda convive ahora con modelos de IA generativa que responden directamente, sintetizan contenido y priorizan fuentes confiables. Para las compañías, esto implica un desafío, ya que si no están preparadas para este nuevo ecosistema, corren el riesgo de volverse invisibles.
«Ya no basta con rankear en un buscador; hoy debemos lograr que la marca sea la opción preferida por los buscadores de GEN IA en sus respuestas», subrayó Nabot, quien agregó que para lograr lo anterior se requiere optimización técnica, análisis de datos y contenido estratégico para mantener la coherencia y la autoridad de la marca.
- Infraestructura híbrida y cognitiva. Para soportar la demanda de cómputo de los nuevos modelos y agentes de IA, las organizaciones están migrando hacia arquitecturas más complejas. El mercado observa el auge de los «neoclouds»: proveedores de infraestructura especializados en cargas de trabajo de alto rendimiento (GPU).
Al respecto, Nabot explicó que se trata de arquitecturas híbridas y especializadas para quienes necesitan escalar sus capacidades con eficiencia de costos y crucialmente, con opciones de soberanía de datos que las nubes generalistas a veces no pueden ofrecer. «Por este motivo, nosotros esperamos que la adopción empresarial de estas soluciones híbridas se triplique en el corto plazo», concluyó el directivo.
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