Qué viene en IA: 7 tendencias a seguir en 2026

La IA ha entrado en una nueva fase, definida por el impacto en el mundo real.

Tras varios años de experimentación, 2026 se perfila como el año en que la IA evolucione de instrumento a socio, para transformar la manera en que trabajamos, creamos y resolvemos problemas. En todos los sectores, la IA va más allá de responder preguntas para colaborar con las personas y amplificar su experiencia.

Esta transformación es visible en todas partes. En medicina, la IA ayuda a cerrar las brechas en la atención al paciente. En desarrollo de software, se trata no solo de aprender código, sino también del contexto que hay detrás. En la investigación científica, se ha comenzado a convertir en un verdadero asistente de laboratorio. En computación cuántica, nuevos enfoques híbridos anuncian avances que antes se creían imposibles.

A medida que los agentes de IA se convierten en colegas digitales y asumen tareas específicas bajo dirección humana, las organizaciones refuerzan la seguridad para mantenerse al día con nuevos riesgos. La infraestructura que impulsa estos avances también ha comenzado a madurar, con sistemas más inteligentes y eficientes.

Estas siete tendencias a seguir en 2026 muestran lo que es posible cuando las personas se unen a la IA.

Aparna Chennapragada, directora de producto de experiencias de IA en Microsoft, ve 2026 como una nueva era para las alianzas entre tecnología y personas. Si los últimos años han sido sobre la IA que responde preguntas y razona a través de problemas, la próxima ola será sobre la verdadera colaboración, dice Chennapragada.

«El futuro no consiste en reemplazar a los humanos», dice. «Se trata de amplificarlos.»

Los agentes de IA están destinados a convertirse en compañeros de trabajo digitales, dice, para ayudar a individuos y pequeños equipos a superar su potencial. Chennapragada imagina un lugar de trabajo donde un equipo de tres personas pueda lanzar una campaña global en cuestión de días, con la IA encargándose del procesamiento de datos, la generación de contenido y la personalización, mientras los humanos dirigen la estrategia y la creatividad. Predice que las organizaciones que diseñan para que las personas aprendan y trabajen con IA «obtendrán lo mejor de ambos mundos», para ayudar a los equipos a afrontar retos creativos mayores y entregar resultados más rápido.

Su consejo para los profesionales: No compitan con la IA, céntrense en aprender a trabajar junto a ella. El año que viene, dice, «pertenece a quienes elevan el papel humano, no lo eliminan.»

Los agentes de IA proliferarán en 2026 y desempeñarán un papel más importante en el trabajo diario, para actuar más como compañeros de equipo que como herramientas, dice Vasu Jakkal, vicepresidenta corporativa de Microsoft Security. A medida que las organizaciones dependen de estos agentes para ayudar en tareas y toma de decisiones, generar confianza en ellos será esencial, dice Jakkal — y se empieza por la seguridad.

«Cada agente debería tener protecciones de seguridad similares a las de los humanos», dice, «para asegurar que los agentes no se conviertan en ‘agentes dobles’ que conllevan un riesgo sin control.»

Eso significa dar a cada agente una identidad clara, limitar la información y los sistemas a los que puede acceder, gestionar los datos que crea y protegerlo de atacantes y amenazas, dice Jakkal. La seguridad será ambiental, autónoma e integrada, dice, no algo que se añada más adelante. Además, a medida que los atacantes usan la IA de nuevas maneras, los defensores emplearán agentes de seguridad para detectar esas amenazas y responder más rápido, afirma.

«La confianza es la moneda de la innovación», dice Jakkal, lo que hace que estos cambios sean vitales para ayudar a las organizaciones a mantenerse al día con nuevos riesgos a medida que la IA se mantiene cada vez más central para cómo se realiza el trabajo.

La IA en la salud ha comenzado a marcar un punto de inflexión, afirma el Dr. Dominic King, vicepresidente de salud en Microsoft AI.

«Veremos pruebas de que la IA va más allá de la experiencia en diagnóstico y se extiende a áreas como la triaje de síntomas y la planificación del tratamiento», dice King. «Es importante destacar que el progreso empezará a pasar de los entornos de investigación al mundo real, con nuevos productos y servicios de IA generativa disponibles para millones de consumidores y pacientes.»

Ese cambio importa porque el acceso a la atención es una crisis global. La Organización Mundial de la Salud proyecta una escasez de 11 millones de trabajadores sanitarios para 2030, una brecha que deja a 4.500 millones de personas sin servicios sanitarios esenciales.

King destaca los logros demostrados en 2025 por el Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) de Microsoft AI, que resolvió casos médicos complejos con un 85,5% de precisión, muy por encima del 20% de la media de los médicos experimentados. Con Copilot y Bing que ya responden a más de 50 millones de preguntas de salud diarias, ve los avances en IA como una forma de dar a las personas más influencia y control sobre su propia salud y bienestar.

La IA ya ha comenzado a acelerar avances en campos como la modelización climática, la dinámica molecular y el diseño de materiales, afirma Peter Lee, presidente de Microsoft Research. Pero el siguiente salto ha comenzado a llegar. En 2026, la IA no solo resumirá artículos, responderá preguntas y redactará informes — se unirá de manera activa al proceso de descubrimiento en física, química y biología.

«La IA generará hipótesis, utilizará herramientas y aplicaciones que controlan experimentos científicos y colaborará tanto con colegas humanos como de IA», dice Lee.

Este cambio ha comenzado a crear un mundo en el que pronto todo científico investigador podría tener un asistente de laboratorio de IA capaz de sugerir nuevos experimentos e incluso ejecutar partes de ellos. Ese es el siguiente paso lógico, dice Lee, basándose en cómo la IA trabaja junto a los desarrolladores con la «programación en pareja», por ejemplo, y utiliza aplicaciones para automatizar tareas cotidianas como la compra y la programación en otros ámbitos.

Es una transformación que promete acelerar la investigación y cambiar la forma en que se realizan los descubrimientos científicos, afirma.

El crecimiento de la IA ya no consiste solo en construir más y más grandes centros de datos, afirma Mark Russinovich, director tecnológico, subdirector de seguridad informática y miembro técnico de Microsoft Azure. La siguiente ola trata de hacer que cada onza de potencia de cálculo cuente.

«La infraestructura de IA más eficaz concentrará la potencia de cálculo de forma más densa en redes distribuidas», afirma Russinovich. El próximo año veremos el auge de sistemas de IA flexibles y globales —una nueva generación de «super fábricas» de IA vinculadas— que reducirán costes y mejorarán la eficiencia, afirma.

La IA será «medida por la calidad de la inteligencia que produce, no solo por su tamaño absoluto», afirma.

Piensen en ello como el control de tráfico aéreo para cargas de trabajo de IA: la potencia de cálculo estará más densa y enrutada de manera dinámica, de modo que nada se queda inactivo. Si un trabajo se ralentiza, otro entra al instante — lo que asegura que cada ciclo y vatios se ponga a trabajar. Este cambio se traducirá en infraestructuras más inteligentes, sostenibles y adaptables para impulsar innovaciones en IA a escala global, afirma Russinovich.

El desarrollo de software ha comenzado a explotar, con la actividad en GitHub que ha alcanzado nuevos niveles en 2025. Cada mes, los desarrolladores fusionaban 43 millones de pull requests, un aumento del 23% respecto al año anterior en una de las principales formas en que los equipos proponen y revisan cambios en su código. El número anual de compromisos que siguen esos cambios aumentó un 25% interanual hasta 1.000 millones. El ritmo sin precedentes señala un cambio importante en la industria, ya que la IA se convierte en cada vez más central en la construcción y mejora del software.

Mario Rodriguez, director de producto de GitHub, afirma que el simple volumen es la razón por la que 2026 traerá una nueva oportunidad: la «inteligencia de repositorios». En términos sencillos, significa IA que entiende no solo líneas de código, sino también las relaciones e historia que hay detrás de ellas.

A través del análisis de patrones en los repositorios de código —los centros centrales donde los equipos almacenan y organizan todo lo que construyen— la IA puede averiguar qué ha cambiado, por qué y cómo encajan las piezas. Ese contexto le ayuda a hacer sugerencias más inteligentes, detectar errores antes e incluso automatizar correcciones rutinarias. El resultado será un software de mayor calidad que ayude a los desarrolladores a moverse más rápido, dice Rodríguez.

«Está claro que estamos en un punto de inflexión», dice. La inteligencia de repositorios «se convertirá en una ventaja competitiva al proporcionar la estructura y el contexto para una IA más inteligente y fiable.»

La computación cuántica ha parecido durante mucho tiempo ciencia ficción. Pero los investigadores han comenzado a entrar en una era de «años, no décadas» en la que las máquinas cuánticas empezarán a abordar problemas que los ordenadores clásicos no pueden, dice Jason Zander, vicepresidente ejecutivo de Microsoft Discovery y Cuántico. Ese inminente avance, llamado ventaja cuántica, podría ayudar a resolver los desafíos más difíciles de la sociedad, dice Zander.

Lo que ha cambiado ahora es el auge de la computación híbrida, donde la computación cuántica funciona junto a la IA y los superordenadores. La IA encuentra patrones en los datos. Los superordenadores ejecutan simulaciones masivas. Y el cuántico añade una nueva capa que impulsará una precisión mucho mayor para modelar moléculas y materiales, afirma. Este progreso coincide con los avances en los qubits lógicos, que son bits cuánticos físicos agrupados para detectar y corregir errores y calcular — un paso crítico hacia la fiabilidad.

El Majorana 1 de Microsoft marca un avance importante hacia sistemas cuánticos más robustos, dice Zander. Es el primer chip cuántico construido que usa qubits topológicos, un diseño que de manera inherente hace que los qubits frágiles sean más estables y fiables. También es la única solución cuántica diseñada para detectar y corregir errores. Esa arquitectura allana el camino para máquinas con millones de qubits en un solo chip, lo que brinda la potencia de procesamiento necesaria para problemas científicos e industriales complejos.

«La ventaja cuántica impulsará avances en materiales, medicina y más», dice Zander. «El futuro de la IA y la ciencia no solo será más rápido, sino que se redefinirá de manera fundamental.»

Imagen principal creada por Kathy Oneha / We. Comunicaciones. Ilustraciones producidas con Create en Microsoft 365 Copilot. Historia publicada el 8 de diciembre de 2025.