6 tendencias que darán forma a la gobernanza de la IA en 2026

Los expertos de Modulos identifican las claves que transformarán el uso corporativo de la IA en 2026, un año que se caracterizará por un enfoque pragmático, la prioridad de la gobernanza y el retorno de inversión sobre la innovación descontrolada. Las empresas ya no deben centrarse solo en la innovación, deberán demostrar cómo auditan y controlan su IA para competir en un entorno regulado y ético.

2025 será recordado como el año en el que Europa comenzó a regular el futuro. La inteligencia artificial, hasta ahora impulsada por la velocidad de la innovación, ha entrado en una nueva fase marcada por reglas, responsabilidades y exigencias tan claras como inevitables. Este cambio de paradigma implica nuevas cuestiones: ya no es qué puede hacer la IA, sino cómo debe hacerse y bajo qué condiciones.

“2026 será el punto de inflexión: ya no valdrá con desplegar IA, habrá que demostrar que es fiable, explicable y gobernable desde el minuto cero”, explica Elena Maran, Chief AI & Risk Officer de Modulos. “Las organizaciones más avanzadas serán aquellas que integren la gestión del riesgo y el cumplimiento normativo dentro del propio ciclo de vida de sus modelos”.

Con este nuevo escenario, los expertos de Modulos, compañía tecnológica especializada en gobernanza de la inteligencia artificial y en la cuantificación de riesgos, han analizado los hitos regulatorios en materia de IA de este año y han identificado las tendencias que determinarán la evolución de la IA en 2026.

1. Cumplimiento integral del EU AI Act. En agosto de 2026 finalizará el periodo de adaptación del Reglamento Europeo de IA, momento en el que será plenamente exigible y se obligará a las empresas españolas a disponer de sistemas auditados, documentados y supervisados de forma continua. En este contexto, la gobernanza dejará de ser un proyecto para pasar a ser un proceso operativo mediante controles de riesgo integrados en el ciclo de vida de los modelos de IA, revisión de algoritmos y mecanismos de trazabilidad que deberán formar parte del día a día corporativo y que se convertirán en una ventaja competitiva frente aquellas empresas que carecen del compromiso con la normativa.
2. La implementación real de la soberanía digital. En 2026 se consolidará la transición hacia una infraestructura digital más autónoma. Vistos los desafíos afrontados en 2025, se prevé que las empresas aceleren la adopción de servicios en la nube que aportan más control y cumplimiento legal sobre los datos; arquitecturas multicloud; o soluciones de código abierto evaluables. El objetivo será minimizar las dependencias externas, reforzar la resiliencia operativa y asegurar que los datos importantes se gestionen bajo normativa europea. Sectores como finanzas, salud o administraciones públicas son los primeros que están haciendo este cambio, puesto que están sometidos a mayores exigencias regulatorias de protección de datos.
3. IA responsable como estándar operativo. La preocupación por la ética, la explicabilidad y la eliminación de sesgos seguirá creciendo en 2026. Las empresas incorporarán políticas internas más estrictas para el uso de la IA, ampliando roles especializados y comités de supervisión. La validación humana en decisiones automatizadas, la transparencia frente a clientes y empleados, y la formación continua en riesgos de IA serán prácticas habituales. La sociedad, los medios y los reguladores exigirán cada vez más que la innovación tecnológica vaya acompañada de responsabilidad.
4. Consolidación de la figura del CAIO. 2026 será el año en que la figura del Chief AI Officer (CAIO) se convierta en un estándar clave en las grandes organizaciones. Según el listado Fortune 100, el 60% de las compañías de este ranking adoptará este rol y el 30% exigirá formación especializada en gobernanza y riesgos de IA. Este nuevo liderazgo impulsará un cambio cultural profundo, integrando visión estratégica, mitigación de riesgos y retorno económico. El CAIO coordinará la adopción responsable de la IA, cuantificando sus riesgos, priorizando acciones con mayor retorno e impulsando una cultura de transparencia y eficiencia en toda la organización.
5. Expansión de las políticas de IA en el sector público y privado. Tras la publicación en 2025 de las primeras guías de uso de IA generativa en organismos como la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD), se prevé que en 2026 se generalice esta tecnología. Las administraciones y las empresas privadas adoptarán marcos internos inspirados en estos principios: trasparencia, trazabilidad, evaluación de riesgos y supervisión humana. Se pretende que haya un aumento significativo de marcos de gobernanza internos para cada empresa o sector, procedimientos de auditoria periódica y formaciones éticas obligatorias para empleados que interactúen con sistemas automatizados.
6. Cuantificación económica del riesgo: hacia una IA con métricas de impacto financiero. A medida que las empresas integran sistemas de IA en procesos críticos, crece la necesidad de evaluar no solo su rendimiento técnico, sino también su impacto económico. En 2025, compañías como Modulos han comenzado a liderar una nueva línea de trabajo centrada en la cuantificación del riesgo de la IA, es decir, en medir cómo los errores, sesgos o fallos de los algoritmos pueden traducirse en pérdidas económicas, sanciones regulatorias o daños reputacionales. Esta capacidad de traducir el riesgo algorítmico en términos financieros permite a las organizaciones tomar decisiones más informadas sobre qué modelos desplegar, cómo mitigarlos y qué retorno esperar de su inversión en IA. De cara a 2026, se prevé que esta práctica se consolide como una tendencia clave en la gobernanza de la IA, especialmente en sectores regulados como banca, seguros, salud o administración pública.

El próximo año estará marcado por la consolidación y el progreso, liderado por tecnologías como la computación cuántica o la IA agéntica, aunque su impacto económico será más moderado de lo esperado: solo el 15% de los decisores reportará mejoras en el EBITDA derivadas de la IA. Esto obligará a las empresas a adoptar un enfoque pragmático, priorizando la gobernanza, el cumplimiento normativo y el retorno de inversión sobre la innovación descontrolada. Integrar estos principios no solo minimizará riesgos, sino que permitirá a las compañías posicionarse como actores confiables y competitivos en un entorno donde la IA segura, ética y explicable será un requisito imprescindible.