Así evolucionará la IA: Siete tendencias a seguir en 2026
La Inteligencia Artificial avanza hacia una nueva fase, con una creciente influencia en nuestra vida cotidiana.
Tras varios años de experimentación, 2026 se perfila como el año en que la IA dejará de ser solo una herramienta para convertirse en un aliado, transformando la manera en que trabajamos y creamos. En todos los sectores, la Inteligencia Artificial está pasando de limitarse a responder preguntas a colaborar mano a mano con las personas, potenciando sus capacidades.
Esta transformación ya es visible en todos los ámbitos. En medicina, la IA está contribuyendo a reducir desigualdades en la atención sanitaria. En el desarrollo de software, no solo mejora el código, sino que entiende el contexto en el que se aplica. En la investigación científica, se está consolidando como un verdadero asistente de laboratorio. Y en computación cuántica, los nuevos enfoques híbridos están abriendo la puerta a avances que antes parecían inalcanzables.
A medida que los agentes de Inteligencia Artificial se consolidan como asistentes digitales capaces de asumir tareas especializadas, siempre bajo supervisión humana, las organizaciones están reforzando sus sistemas de seguridad para responder a las nuevas amenazas. Al mismo tiempo, la infraestructura tecnológica que sostiene estos progresos también está madurando y evolucionando hacia sistemas más inteligentes y eficientes.
Estas siete tendencias clave para 2026 muestran todo lo que es posible conseguir cuando las personas y la IA trabajan juntas.
La Inteligencia Artificial multiplicará el potencial de las personas
Aparna Chennapragada, directora de Producto de Microsoft en experiencias de IA, anticipa que 2026 supondrá el inicio de una nueva fase en la relación entre la tecnología y las personas. Si en los últimos años la Inteligencia Artificial se ha centrado en responder preguntas y resolver problemas, la próxima ola tendrá como base la colaboración real entre ambos.
“El futuro no pasa por sustituir a los humanos”, afirma. “La IA viene a potenciarlos”.
Según Chennapragada, los agentes de IA están destinados a convertirse en compañeros de trabajo digitales, capaces de ayudar a profesionales y pequeños equipos a multiplicar su alcance. De hecho, plantea un ejemplo concreto, un entorno laboral en el que tres personas puedan lanzar una campaña global en cuestión de días, mientras la Inteligencia Artificial se ocupa del análisis de datos, la creación de contenidos y la personalización; y los profesionales se centran en el diseño de la estrategia y la creatividad. Sostiene que las organizaciones que preparen a sus empleados para aprender y trabajar junto a la IA “disfrutarán de lo mejor de ambos mundos”, afrontando retos creativos de mayor envergadura y acelerando los resultados.
Su recomendación para los profesionales es clara: no se trata de competir con la IA, sino de aprender a trabajar con ella. El año que viene, afirma, “será de quienes consigan reforzar el papel del humano, sin eliminarlo”.
La seguridad será clave ante la proliferación de agentes de IA en el entorno laboral
Los agentes de IA proliferarán en 2026 y asumirán un papel mucho más relevante en el día a día del trabajo, funcionando más como socios que como meras herramientas, asegura Vasu Jakkal, vicepresidenta corporativa de Microsoft Security. A medida que las organizaciones recurran cada vez más a estos agentes en sus tareas y procesos de toma de decisiones, construir confianza en torno a ellos será fundamental — y se empieza siempre por la seguridad—, destaca Jakkal.
“Cada agente debe contar con protecciones de seguridad similares a las de cualquier humano”, afirma, “para evitar que se conviertan en ‘agentes dobles’ que provoquen riesgos sin control”.
Esto implica dotar a los agentes de una identidad clara, restringir la información y los sistemas a los que pueden acceder, gestionar los datos que generan y protegerlos frente a ataques y amenazas, explica. Según Jakkal, la seguridad pasará a ser omnipresente, autónoma e integrada, no un complemento que se añade posteriormente. Y mientras los atacantes encuentren nuevos usos de la IA para perfeccionar sus ofensivas, los mecanismos defensivos se apoyarán en agentes de seguridad capaces de detectar y responder a las amenazas con una gran rapidez.
“La confianza es la moneda de la innovación”, recuerda Jakkal, subrayando que estos cambios serán clave para que las organizaciones puedan adelantarse a los nuevos riesgos en un paradigma donde la IA ocupa un lugar cada vez más central en el trabajo.
La IA, preparada para reducir la brecha sanitaria mundial
La Inteligencia Artificial aplicada a la salud está viviendo un punto de inflexión, señala Dominic King, vicepresidente del área de salud en Microsoft AI.
“Empezaremos a ver cómo la IA va más allá del diagnóstico, adentrándose en ámbitos como el triaje o la planificación de tratamientos”, afirma King. “Y, lo que es más relevante, los avances empezarán a salir del entorno puramente investigador para llegar a nuestra vida diaria, desarrollando nuevos productos y servicios de IA generativa que estarán disponibles para millones de consumidores y pacientes”.
Ese cambio es crucial en un momento en el que la atención sanitaria se ha convertido en un problema global. La Organización Mundial de la Salud calcula que, para 2030, faltarán alrededor de once millones de profesionales sanitarios.
King destaca los logros de 2025 del Diagnostic Orchestrator de Microsoft AI (MAI-DxO), que es capaz de resolver casos clínicos complejos con una precisión del 85,5%, muy por encima del 20% que alcanzan, de media, doctores experimentados. Con Copilot y Bing respondiendo ya a más de 50 millones de consultas diarias relacionadas con salud, él ve estos avances como una oportunidad de ayudar a mantener un mayor control sobre la salud y el bienestar.
La Inteligencia Artificial se convertirá en el eje central del proceso de investigación
La Inteligencia Artificial también está acelerando avances en ámbitos como la modelización climática, la dinámica molecular y el diseño de nuevos materiales, señala Peter Lee, presidente de Microsoft Research. No obstante, lo realmente disruptivo está a punto de llegar. En 2026, la IA no se limitará solo a resumir artículos, responder preguntas o redactar informes, sino que participará activamente en el proceso de descubrimiento en física, química y biología.
“La IA generará hipótesis, utilizará herramientas y aplicaciones capaces de controlar experimentos científicos y colaborará tanto con investigadores humanos como con otros agentes de Inteligencia Artificial”, explica Lee.
Este cambio está dando paso a un mundo donde cada científico podría contar con un asistente de laboratorio basado en IA, capaz de proponer nuevos experimentos e, incluso, ejecutar parte de ellos. Se trata, según Lee, del siguiente paso lógico tras observar cómo los nuevos modelos ya trabajan junto a los desarrolladores mediante técnicas como el “pair programming” o cómo utilizan aplicaciones para automatizar tareas cotidianas —desde hacer la compra hasta organizar la agenda—.
En definitiva, es una transformación que promete acelerar la investigación y redefinir cómo se realizan los descubrimientos científicos, afirma Peter Lee.
La infraestructura de IA evolucionará hacia sistemas más inteligentes y eficientes
l crecimiento de la Inteligencia Artificial no pasa únicamente por construir centros de datos cada vez más grandes, afirma Mark Russinovich, director de tecnología y subdirector de seguridad de la información de Microsoft Azure. La próxima ola consiste en aprovechar al máximo cada unidad de capacidad computacional.
“La infraestructura de IA más eficaz será aquella que concentre la potencia de cálculo de la forma más densa en las redes distribuidas”, explica Russinovich. El próximo año asistiremos al auge de sistemas de Inteligencia Artificial globales y flexibles —una nueva generación de “superfactorías” de IA interconectadas— que reducirán costes y mejorarán la eficiencia.
La IA, añade, “se medirá por la calidad de la inteligencia que genere, no solo por su tamaño”.
La idea se asemeja a un control del tráfico aéreo, pero aplicada a las cargas de trabajo de la Inteligencia Artificial: la potencia de cálculo se concentrará y se distribuirá dinámicamente para que nada quede detenido. Si un proceso se ralentiza, otro ocupará su lugar al instante, garantizando que cada ciclo y cada vatio se aprovechen al máximo. Este cambio permitirá desarrollar una infraestructura más inteligente, sostenible y adaptable para impulsar la innovación en IA a escala global, asegura Russinovich.
La IA está aprendiendo el lenguaje del código… y el contexto que hay detrás
El desarrollo de software vive un momento de crecimiento sin precedentes, con una actividad en GitHub que en 2025 ha alcanzado cifras históricas. Cada mes, los desarrolladores integraron 43 millones de solicitudes de cambio, un 23% más que el año anterior, en uno de los principales procesos que utilizan los equipos para proponer y revisar cambios en su código. El número anual de commits —que reflejan esas modificaciones— también se disparó: un 25% interanual, hasta llegar a los 1.000 millones. Este ritmo de trabajo, nunca visto, evidencia un cambio profundo en la industria, promovido por el papel cada vez más central de la Inteligencia Artificial en la creación y mejora del software.
Mario Rodriguez, director de producto de GitHub, afirma que este volumen de actividad refleja qué 2026 dará inicio a una nueva etapa: la del “Repository Inteligence” (Inteligencia de repositorio del código). En términos prácticos, se refiere a una IA capaz de comprender no solo líneas de código aisladas, sino también las relaciones y la historia que hay detrás de ellas.
Analizando los patrones dentro de los repositorios de código —los espacios donde los equipos almacenan y organizan todo lo que construyen—, la Inteligencia Artificial puede identificar qué ha cambiado, por qué y cómo encajan las piezas entre sí. Ese contexto contribuye a ofrecer sugerencias más precisas, detectar errores antes de tiempo e incluso automatizar correcciones rutinarias. El resultado, según Rodriguez, será un software de mayor calidad y unos desarrolladores capaces de avanzar más rápido.
“Está claro que vivimos un punto de inflexión”, concluye. El Repository Intelligence “se convertirá en una ventaja competitiva al aportar la estructura y el contexto necesarios para una IA más inteligente y fiable”.
El próximo gran salto en la computación está más cerca de lo que muchos imaginan
La computación cuántica siempre ha tenido un aire de ciencia ficción. Pero, según Jason Zander, vicepresidente ejecutivo de Microsoft Discovery and Quantum, ya estamos entrando en una fase de “años, no de décadas” en la que las máquinas cuánticas empezarán a resolver problemas que los ordenadores clásicos no pueden abordar. Ese salto —conocido como ventaja cuántica— podría ser clave para afrontar algunos de los grandes retos de nuestra sociedad, afirma Zander.
El crecimiento de la computación híbrida está redefiniendo el paradigma, con un modelo en el que la computación cuántica trabaja de la mano de la IA y los superordenadores. La Inteligencia Artificial detecta patrones en los datos; los superordenadores ejecutan simulaciones masivas; y la computación cuántica añade una capa adicional capaz de ofrecer una precisión muy superior en el modelado de moléculas y materiales. Este avance coincide con el progreso en los qubits lógicos, formados por varios qubits físicos que se combinan para detectar y corregir errores y, así, permitir cálculos más fiables.
En este contexto, el procesador de Microsoft Majorana 1 supone un paso decisivo hacia sistemas cuánticos más robustos, explica Zander. Se trata del primer chip cuántico construido con qubits topológicos, un diseño que hace que estos elementos —normalmente muy frágiles— sean mucho más estables y fiables. Además, es la única solución cuántica diseñada para detectar y corregir errores de forma nativa. Esta arquitectura abre la puerta a máquinas con millones de qubits en un solo chip, capaces de aportar la potencia de cálculo necesaria para resolver problemas científicos e industriales de gran complejidad.
“La ventaja cuántica impulsará avances en materiales, medicina y muchos otros campos”, afirma Zander. “El futuro de la IA y de la ciencia no será solo más rápido, sino que será completamente redefinido”.
Imagen principal creada por Kathy Oneha / We. Comunicaciones. Ilustraciones producidas con Create en Microsoft 365 Copilot.