Para este 2026, basándome en las últimas fuentes mostradas para la investigación comprende un análisis, estudio y opinión por parte del Autor de la iPMOGuide.com  te comparto las principales tendencias de inteligencia artificial previstas

Colaboración entre humanos y IA

La IA está evolucionando desde ser una herramienta que simplemente responde preguntas hacia convertirse en un verdadero colaborador que trabaja junto a las personas, amplificando sus capacidades. El sector está transitando del entusiasmo inicial por la IA generativa, centrada en creación de contenidos, hacia una fase más integrada conocida como IA agéntica.

Agentes de IA autónomos

Los agentes digitales colaborarán directamente con los profesionales, permitiendo que equipos pequeños multipliquen su alcance y asuman tareas especializadas bajo supervisión humana. Se espera una evolución desde asistentes individuales hacia verdaderos sistemas agénticos que colaboran entre sí para automatizar procesos complejos de alto valor.

Seguridad como prioridad fundamental

A medida que los agentes de IA asuman roles más relevantes en el trabajo diario, construir confianza será fundamental, empezando por reforzar los sistemas de seguridad. Para 2027, se estima que el 17% de los ciberataques involucrarán IA generativa, lo que hace crítica la protección.

IA en investigación científica

Los modelos de IA no solo resumirán artículos sino que generarán hipótesis, controlarán experimentos y actuarán como auténticos asistentes de laboratorio en física, química y biología. Esto promete acelerar significativamente el ritmo de los descubrimientos científicos.

Infraestructura más eficiente

Se desarrollarán “superfactorías” de IA interconectadas que distribuirán dinámicamente la potencia de cálculo, concentrándola y redistribuyéndola para optimizar cada ciclo y vatio. El objetivo es crear infraestructuras más inteligentes, sostenibles y adaptables.

Inteligencia de repositorios de código

Con la actividad en GitHub alcanzando 43 millones de solicitudes de cambio mensuales, un 23% más que el año anterior, la IA analizará los patrones dentro de los repositorios para identificar cambios, detectar errores anticipadamente y automatizar correcciones.

De experimentación a implementación real

El 2026 será el año de la implementación real en dosis pequeñas, pasando del año de las demos y aprendizajes hacia la madurez práctica. Las inversiones en IA deberán traducirse en ahorro, eficiencia o ingresos tangibles, finalizando la era de los proyectos piloto eternos.

Desafíos éticos y regulatorios

La ética ocupará un lugar central, con organizaciones debiendo garantizar que sus sistemas de IA sean explicables, trazables y auditables. Además, la Ley de IA de la Unión Europea completará su implementación progresivamente hasta agosto de 2026.

A manera de conclusión, el común denominador de estas tendencias es la transición de la IA como tecnología experimental hacia su consolidación como infraestructura fundamental de productividad, con un enfoque en resultados medibles y aplicaciones prácticas que generen valor tangible para las organizaciones.​​​​​​​​​​​​​​​​

Fuentes: Google | Revistabyte | ituser | next-step

Modela el entorno que quieres crear, aportar y gestionar. 

Visita: Glosario de Términos Agile | ¡Se actualiza día con dia!

Síguenos en las Redes Sociales y ahora en todos los canales de Podcasts, para obtener actualizaciones periódicas y opiniones sobre lo que está sucediendo en el mundo de Project Manager, Agile, Big Data, Cloud, Scrum y mas…
Busca iPMOGuide en Facebook | X | LinkedIn | Pinterest | Podcast

Nos leemos pronto, ¡un abrazo!