Según los expertos de SoftServe, la evolución de la IA estará marcada por tres grandes tendencias. IA Física, sistemas multiagente e IA multimodal. Estas tecnologías transformarán la automatización, el desarrollo de software y la forma en que las empresas procesan y aprovechan sus datos, con impactos concretos en productividad, eficiencia y toma de decisiones.
La inteligencia artificial se ha convertido en un elemento fundamental para las operaciones empresariales y la innovación de productos. Según estudios recientes, la IA tiene el potencial de contribuir hasta un 15% al PIB mundial durante la próxima década. Esto puede convertirse en uno de los impactos económicos más significativos de la historia moderna.
Los expertos tecnológicos de SoftServe destacan las áreas tecnológicas que influirán en la forma en que las empresas automatizan sus operaciones, desarrollan productos digitales y gestionan la información.
IA Física: integración de la GenAI y la robótica en el mundo real
Las máquinas son cada vez más capaces de comprender e interactuar con el mundo físico. Esto da a los robots la capacidad de percibir, predecir y actuar. Convirtiéndolos de herramientas mecánicas en compañeros de equipo inteligentes. En 2026, la IA Física impulsará cambios importantes en múltiples sectores.
Desde robots móviles autónomos en instalaciones industriales complejas. Hasta manipuladores robóticos y sistemas quirúrgicos que realizan tareas de alta precisión. Sus aplicaciones se están expandiendo rápidamente.
“Para uno de nuestros clientes, desarrollamos una solución. La que redujo el tiempo de simulación de una línea de producción de varias horas a solo cinco minutos por ciclo”. Explica Liubomyr Demkiv, director de Robótica y Automatización Avanzada de SoftServe.
“Este enfoque mejora la eficiencia, la seguridad y la velocidad de implementación en entornos del mundo real. Donde los robots autónomos deben navegar por espacios complejos, adaptarse y trabajar de forma fiable junto a las personas”. Agrega
Sistemas multiagente: una nueva lógica del desarrollo de software
El volumen de datos y la complejidad de los productos digitales están creciendo más rápido de lo que los equipos de ingeniería pueden escalar. Como resultado, las organizaciones están avanzando hacia sistemas multiagente. Entornos en los que docenas de agentes especializados colaboran y se reparten las tareas de forma muy similar a los equipos humanos. En lugar de depender de una única IA universal.
“Lo que estamos presenciando con los sistemas multiagente es un cambio de las herramientas de IA. A la colaboración real de la inteligencia artificial”. Señala Zoriana Doshna, vicepresidenta adjunta de Tecnología y directora del Gen AI Lab de SoftServe.
La demanda de este tipo de soluciones está aumentando rápidamente. La práctica de IA de SoftServe está creciendo un 85 % interanual. Y más de 150 expertos, desde científicos de datos hasta especialistas en ingeniería de agentes. Ya están trabajando en proyectos impulsados por agentes.
Dependiendo del escenario, esto puede reducir el tiempo del ciclo de desarrollo de software entre un 30% y un 70%.
“Nuestro objetivo es llevar el desarrollo de software a un nuevo nivel con sistemas multiagente, convirtiéndolo de un concepto experimental en una realidad práctica”. Afirma Volodymyr Karpiv, director de I+D de SoftServe.
IA multimodal: una nueva era en la comprensión de datos
En solo dos años, los modelos generativos se han convertido en una herramienta empresarial estándar. Para tareas como la generación de texto, el resumen de datos y el apoyo a la comunicación. Sin embargo, la mayoría de los procesos empresariales del mundo real se basan en una gama más amplia de tipos de datos. Como fotos, vídeos, planos, escaneos de documentos, tablas y presentaciones.
Por eso, la siguiente etapa de desarrollo es la IA multimodal. Capaz de procesar diversos formatos de datos y unificarlos en un solo contexto. SoftServe ha implementado este enfoque con Multimodal RAG, una solución desarrollada en colaboración con NVIDIA.
Esta tecnología analiza simultáneamente texto, imágenes, tablas o diagramas para formular una respuesta completa basada en todas las fuentes de datos. Como resultado, aumenta la precisión en más de un 70 %. Y reduce el tiempo de búsqueda de información en aproximadamente un 40 %.
En los próximos años, se espera que la IA multimodal se convierta en el núcleo de la automatización de procesos en los sectores financiero, manufacturero, médico y logístico.
