Las 10 tendencias tecnológicas más destacadas para el sector TI en 2026

Las diez tendencias tecnológicas que apuntan a ser las más destacadas para todo el sector TI durante 2026 tienen, según la consultora Seidor, a la IA como núcleo central en un número creciente de empresas, una tecnología que está acelerando una transformación transversal que va desde la infraestructura y la ciberseguridad a lo¡s modelos de negocio.

Por tanto, la consultora ve a 2026 marcado, entre otras cosas, por el despliegue gradual de la IA agéntica en entornos reales; el acceso más generalizado a capacidades de computación de alta densidad; la consolidación de modelos de gobernanza adaptativa al riesgo con AI TRiSM como marco de políticas, controles, procesos y herramientas de gestión de la IA sin perder control de la seguridad; la extensión de enfoques como la arquitectura composable, una arquitectura modular basada en piezas que se pueden combinar y sustituir con facilidad; y el GreenOps, la gestión cloud pensando en costes económicos y en impacto ambiental. La lista de tendencias tecnológicas más destacadas para el sector TI en 2026 es la siguiente:

1 – Consolidación gradual de la IA agéntica

Después de la fase de exploración de 2025, 2026 marca el punto de inflexión hacia la realidad operativa de la IA agéntica. La IA evoluciona y pasa de ser una herramienta reactiva con los chatbots a estar en sistemas con capacidad proactiva para actuar (IA agéntica).

Estos agentes, además de sugerir acciones, ejecutarán flujos de trabajo complejos de extremo a extremo e interactuarán con bases de datos, APIs o incluso con otros agentes a través de protocolos nuevos, como A2A (Agente a agente), un estándar que permite que distintos agentes de IA se comuniquen y colaboren entre sí. Eso sí, la autonomía no será total ni inmediata.

Habrá una adopción gradual, con los agentes ganando independencia en tareas acotadas y repetitivas, mientras los procesos críticos contarán con esquemas estrictos de supervisión humana para garantizar la responsabilidad y el cumplimiento de las normas.

2 – ERP activo: hacia la gestión asistida

El ERP tradicional, entendido como sistema de registro pasivo, evolucionará hacia un modelo de ERP Activo. Impulsado por la IA agéntica, este software de gestión reducirá de forma drástica la necesidad de entradas manuales en procesos de backoffice, como las tareas administrativas internas y repetitivas. El objetivo no es avanzar hacia una empresa sin humanos, sino hacia una organización en la que el talento se libra de la gestión de transacciones para centrarse en la toma de decisiones estratégicas y la gestión de excepciones.

3 – Supercomputación y servicios cloud de computación masiva

La adopción de la IA pone en evidencia las limitaciones de la infraestructura heredada, basada prácticamente siempre en CPU para las nuevas cargas de trabajo. Se confirmará en 2025 el paso hacia arquitecturas híbridas con más protagonismo de aceleradores, como GPUs, que son chips especializados en cálculos de IA mucho más rápidos que los procesadores tradicionales.

Para la mayoría de empresas, esto no implicará el desarrollo de superordenadores propios, sino la gestión del acceso a servicios cloud de computación masiva, esto es, a centros de datos en la nube con una gran capacidad de procesado. La modernización de la infraestructura, o su contratación como servicio, se convierte en un requisito imprescindible, ya que sin una capacidad de computación suficiente y bien dimensionada, el software planificado no podrá ejecutarse de forma eficiente.

4 – Gobernanza adaptativa y gestión del riesgo (AI TRiSM)

La confianza será en 2026 el «gatekeeper» absoluto de la adopción de la IA. Más allá de la velocidad de implementación, el éxito se medirá por la solidez de la estrategia TRiSM, basada en la confianza, el riesgo y la gestión de la seguridad. Las empresas avanzarán desde modelos de cumplimientos estáticos hacia una gobernanza dinámica y capaz de monitorizar en tiempo real riesgos como las alucinaciones de la IA o la protección de datos.

En la UE, además, este punto es crítico, ya que se anticipa una tensión estratégica entre la innovación y el cumplimiento de las normas, con la Ley de IA como fondo. Esto abrirá un debate sobre cómo flexibilizar los marcos de adopción para no comprometer la competitividad frente a otras regiones con menos regulación. En este contexto, destacar que organismos como la española AESIA, la Agencia Española de Supervisión de la IA, ya han empezado a publicar guías de apoyo para facilitar el cumplimiento de las normativas, así como para orientar a las empresas en este cambio.

5 – Ciberseguridad preventica: cuando la defensa va también a velocidad de máquina

La ciberseguridad acelera su paso de un paradigma reactivo a uno preventivo y predictivo. Ante el avance hacia la industrialización de los ciberataques, la respuesta humana manual convencional es insuficiente. La tendencia para solventar este problema es la implementación de defensa asistida por IA, que pueda detectar y neutralizar amenazas a «velocidad de máquina».

Además, este modelo eleva el papel de los humanos en vez de eliminarlos. Así, los analistas dejarán de perseguir alertas individuales para centrarse en la supervisión de políticas de defensa y en la gestión de incidentes estratégicos, lo que deja la táctica inmediata a los automatismos.

6 – Gobernanza de datos federada y ecosistemas de agentes

La fragmentación del mercado y las normas de privacidad impulsan la Gobernanza Federada, que en 2026 se perfila como el modelo de referencia para colaborar con datos de manera segura. Este enfoque facilita la compartición de datos entre organizaciones sin perder el control sobre ellos, y sin necesidad de centralizar los activos físicamente, respetando la soberanía del datos.

Con esta base aparecen arquitecturas orientadas a la orquestación de agentes. Es decir, de entornos donde distintos agentes de IA trabajan sobre datos distribuidos de manera coordinada. Estos ecosistemas están diseñados para que varios agentes de IA, independientemente de su proveedor o su modelo fundacional, puedan interactuar y acceder a datos de empresa de manera segura, con el objetivo de reducir los silos y el riesgo de dependencia tecnológica.

7 – IA especializada y de dominio específico

2026 será el año de consolidación de la convivencia entre los grandes modelos generalista y la IA vertical basada en modelos más pequeños y eficientes. Las empresas adoptarán de forma masiva modelos de dominio específico, perfeccionados a través de técnicas de eficiencia sobre datos propietarios y terminología sectorial.

Este enfoque busca reducir las alucinaciones y mejorar el cumplimiento normativa. También facilitar la reducción del impacto ambiental y de consumo energético de los LLMs. Asimismo, esta especialización pasa de lo corporativo para industrializar el I+D, con modelos verticales diseñados por ejemplo para la ciencia que acelerarán cada vez más el descubrimiento de materiales y fármacos.

8 – Hiperautomatización y evolución hacia «servicio como software»

El modelo de consumo de software seguirá evolucionando en 2026, y más allá del «software como servicio tradicional», empieza a expandirse un enfoque en el que las empresas no pagan únicamente por contar con la herramienta, sino por el resultado automatizado que genera.

Este cambio se puede describir como una lógica de «servicio como software», que evoluciona desde el pago por usuario hacia esquemas orientados al pago por resultado, por cada tarea o sergvicio completado, en tareas automatizables de alto valor, como revisión documental, generación de código o triaje.

9 – Arquitectura composable como habilitador

La adopción de la IA no exige abandonar los sistemas actuales, pero la evolución hacia arquitecturas de más modularidad facilita un salgo cualitativo. Permite diseñar una arquitectura de agentes orientada a Business Capabilities que colaboran entre sí. Para 2026 tendrá más fuerza la arquitectura componible y modular, donde cada capacidad de negocio se expone como un bloque funcional bien delimitado.

En la práctica, implica desarrollar el sistema en módulos de negocio intercambiables que se conectan entre sí. Esta modularidad es el prerrequisito técnico para los ecosistemas de agentes, y solo si los datos y funciones están expuestos a través de API, los agentes de IA pueden orquestarlos de manera flexible.

10 – Sostenibilidad TI: la paradoja de la IA y GreenOps

La sostenibilidad se refuerza como KPI operativo crítico del CIO, gracias a las regulaciones estrictas, como la normativa europea CSRD, y por la «paradoja de la IA», que señala que la tecnología que optimiza la eficiencia corporativa es a su vez intensiva en consumo de recursos.

Además, en 2026 se dará una adopción madura de prácticas de GreenOps, es decir, de una gestión cloud tanto centrada en las finanzas como en la ecología. Las empresas tendrán que equilibrar la innovación con la huella de carbono, y hacer de la eficiencia del hardware una decisión tanto financiera como de responsabilidad corporativa.