Empresas

Tendencias IA 2026

Tendencias IA 2026

Por Roberto Alfaro, gerente general de GoodRabbit

El 2025 estuvo marcado por un fenómeno que se pudo apreciar en prácticamente todas las industrias. Un hype muy alto en torno a la IA, pero con una baja aplicabilidad real de la tecnología.

Porque si bien muchas empresas sintieron la necesidad de subirse al carro de la inteligencia artificial, buena parte de ellas lo hicieron desde un entendimiento superficial.

Asociándola principalmente a chatbots o herramientas básicas. Que no explotan el verdadero potencial de la IA.

Pese a ello, existe plena conciencia de que esta tecnología debe adoptarse. Aunque todavía falta cultura y profundidad en su implementación.

Así, para este año, se proyecta un cambio significativo. La IA sigue siendo la tecnología más relevante del momento y, después de un 2025 de maduración y de comprender el impacto positivo que puede generar, su impacto en las empresas será más profundo.  Menos superficial y mucho más transversal, impulsado por la madurez de los AI agents. Que son capaces de orquestar múltiples sistemas y automatizar complejos procesos de negocios. 

Entonces, este 2026, año desde donde saltaremos hacia una productividad empresarial estructural.

Marcando un antes y un después en la adopción real de IA en Chile.

Estaremos en presencia de un impacto especialmente fuerte en la maduración de la inteligencia artificial empresarial. Impulsada por la evolución de los entornos agentic. Sistemas capaces de razonar, tomar decisiones, coordinar múltiples herramientas y ejecutar procesos completos de forma autónoma. 

Esta nueva generación de agentes será la responsable del salto desde la productividad individual hacia la productividad organizacional.

Permitirá que las empresas automaticen flujos complejos, integren sistemas fragmentados y reduzcan drásticamente la fricción operativa. La IA dejará de ser un asistente.  Será un operador digital autónomo, capaz de orquestar tareas de principio a fin.

Es probable que más adelante seamos testigos de otro gran cambio. La llegada de tecnologías diseñadas para dotar a los modelos de memoria real y aprendizaje continuo. Un campo donde destacan avances recientes como Nested Learning y el modelo experimental HOPE, presentados por Google Research. Nested Learning plantea un nuevo paradigma. Modelos que aprenden de manera continua, recuerdan interacciones pasadas y mejoran con el uso, sin requerir reentrenamientos costosos ni perder conocimiento previo, acercándose al funcionamiento de la memoria humana.

Y aunque hoy están en etapa experimental, estos desarrollos abrirán paso, probablemente desde 2027 en adelante, a sistemas capaces de no solo ejecutar procesos (como los agentes de 2026), sino que también mejorar cada vez más su desempeño mediante experiencia acumulada. www.goodrabbit.tech/

 

Gestor Noticias

Recent Posts

Dockers cumple 40 años: la marca que transformó la forma de vestir para siempre, cuatro décadas de innovación, versatilidad y estilo

Desde 1986, Dockers ha marcado la historia del pantalón khaki, convirtiéndolo en un ícono de…

9 hours ago

Saab lanza nueva generación de su sistema de combate naval 9LV

Saab presenta la nueva generación de su Sistema de Combate Naval 9LV, su Sistema de…

9 hours ago

La entrega también es marketing: por qué el transporte define cada vez más la decisión de compra

Por Gonzalo Ferrer, Transport Head Latam de Infracommerce. Durante años pensamos el transporte como el…

10 hours ago

Samsung Galaxy Book6: una nueva forma de conectar ideas, ejecutar proyectos y avanzar profesionalmente

El notebook se convierte en una herramienta clave para quienes necesitan integrar sus dispositivos. Aprovechar…

10 hours ago

Discovery Kids celebra 30 años con el regreso de Doki y una nueva canción

La marca celebra junto a las familias de América Latina con nuevos estrenos y junto…

11 hours ago

¿Sabías que tus neumáticos envejecen y pierden propiedades importantes?

Autoplanet explica cómo se mide la edad de un neumático y por qué revisarlo antes…

11 hours ago