Entre las identificadas por Gartner destacan los sistemas multiagente, plataformas y seguridad relacionadas con dicha tecnología, o ciberseguridad preventiva, entre otras.
Gene Álvarez, vicepresidente analista distinguido de Gartner, ha reconocido que “los líderes tecnológicos se enfrentan a un año crucial en 2026, en el que la disrupción, la innovación y el riesgo se están expandiendo a una velocidad sin precedentes”.
Esta confesión la ha realizado en el transcurso del Gartner IT Symposium/Xpo que la consultora desarrollará hasta el próximo jueves en Orlando (EE. UU.), y donde ha anunciado su lista de las principales tendencias tecnológicas estratégicas que las organizaciones deben explorar en 2026.
Se trata de tendencias que, según Álvarez, “están estrechamente entrelazadas y reflejan la realidad de un mundo hiperconectado e impulsado por la inteligencia artificial, en el que las organizaciones deben impulsar la innovación responsable, la excelencia operativa y la confianza digital”.
Incluso más que cambios, “estas tendencias representan más que cambios tecnológicos; son catalizadores de la transformación empresarial”, ha reconocido por su parte Tori Paulman, vicepresidente analista de Gartner.
Principales tendencias
La plataforma de supercomputación con IA integra CPU, GPU, ASIC con IA, paradigmas de computación neuromórficos y alternativos, lo que permite a las organizaciones coordinar cargas de trabajo complejas y alcanzar nuevos niveles de rendimiento, eficiencia e innovación. Estos sistemas combinan potentes procesadores, memoria masiva, hardware especializado y software de coordinación para abordar cargas de trabajo con un uso intensivo de datos en áreas como el aprendizaje automático, la simulación y el análisis.
La previsión de Gartner es que, para 2028 más del 40% de las empresas líderes habrá adoptado arquitecturas de paradigmas de computación híbrida en flujos de trabajo empresariales críticos, frente al 8% actual.
“Por ejemplo, en el sector sanitario y biotecnológico, las empresas están modelando nuevos fármacos en semanas en lugar de años. En los servicios financieros, las organizaciones están simulando los mercados globales para reducir el riesgo de las carteras, mientras que los proveedores de servicios públicos están modelando condiciones meteorológicas extremas para optimizar el rendimiento de la red”, ha puesto como ejemplo Paulman.
Sistemas multiagente
Los sistemas multiagente (MAS) son conjuntos de agentes de IA que interactúan para alcanzar objetivos complejos individuales o compartidos. Los agentes pueden entregarse en un único entorno o desarrollarse e implementarse de forma independiente en entornos distribuidos.
Se trata de agentes que, según Álvarez, “pueden aumentar la eficiencia, acelerar la entrega y reducir el riesgo mediante la reutilización de soluciones probadas en todos los flujos de trabajo. Este enfoque también facilita la ampliación de las operaciones y la adaptación rápida a las necesidades cambiantes”.
Modelos de lenguaje específicos de dominio (DSLM)
Los modelos de lenguaje específicos de dominio (DSLM) llenan el vacío de los modelos de lenguaje genéricos (LLM), que se quedan cortos para realizar tareas especializadas en un momento en que los directores de informática y los directores generales exigen más valor empresarial a la IA.
En consecuencia, los DSLM son modelos de lenguaje entrenados o ajustados con datos especializados para un sector, función o proceso concretos. A diferencia de los modelos de uso general, los DSLM ofrecen mayor precisión, fiabilidad y cumplimiento para las necesidades empresariales específicas.
Gartner prevé que, para 2028, más de la mitad de los modelos de IA generativa utilizados por las empresas serán específicos de un dominio.
Fuente: Computerworld