2026 marcará la industrialización de la inteligencia artificial en las organizaciones

De acuerdo con Gartner, “para 2028, el 90% de los ingenieros de software empresarial utilizarán asistentes de codificación con IA, frente a menos del 14% registrado a principios de 2024”, una aceleración que refleja la profundidad del cambio que viene. Y las compañías han entendido que el impacto real llega cuando la IA se despliega sin reservas a escala, con gobierno, seguridad y una visión clara de negocio.

En este contexto, GFT observa un punto de inflexión que marcará el próximo año: “Estamos viendo un cambio de escala y de madurez. La IA está empezando a conseguir resultados medibles y esto da confianza a las organizaciones para emplearla en cada proceso y en cada decisión. Las empresas que sepan aplicarla de forma transversal y holística serán las que realmente consigan sacarle rendimiento”, explica Ignasi Barri, director global de IA y Datos en GFT.

Ignasi Barri, director global de IA y Datos en GFT.

Desde este punto de partida, la compañía ha identificado las tendencias que marcarán la evolución de la Inteligencia Artificial en el tejido empresarial durante el próximo año:

1. El desarrollo de software se automatizará a gran escala. El ciclo de desarrollo de software es ya actualmente uno de los ámbitos donde la IA generativa está generando mayor impacto transversal: permitirá acelerar documentación, diseño de pruebas, revisión de seguridad, análisis funcional y generación de código. Esta tendencia ayudará a acortar los tiempos de entrega, por lo que los equipos podrán centrarse en tareas de mayor valor. De hecho, desde GFT y su solución Wynxx, su plataforma de IA generativa para acelerar el ciclo de vida del software, han sido capaces de reducir hasta en un 90% el tiempo dedicado a la preparación de la documentación y a la redacción de informes.
2. La IA pasará a transformar procesos completos. Tradicionalmente, el uso de IA se ha concentrado en tareas concretas y poco conectadas. De cara a 2026, GFT prevé que las organizaciones pasen de automatizar actividades puntuales a optimizar procesos end-to-end, apoyándose en diversos modelos y agentes que operarán de forma integrada, desde la obtención de datos hasta la decisión final. A medida que la IA se integre en cada fase, disminuirá la resistencia interna y aumenta la madurez tecnológica. Esta transición permitirá a las organizaciones mejorar productividad, reducir tiempos y sentar las bases para convertirse, progresivamente, en empresas verdaderamente AI-Centric.
3. La automatización IA reducirá los tiempos de resolución de incidencias en sistemas críticos. Los sistemas core de sectores como industria, energía, telco, retail o servicios deben gestionar la resolución de miles de incidencias cada año cuyo tiempo de remediación condiciona la continuidad del negocio. Con la incorporación de IA entrenada con datos reales del servicio, GFT ha comprobado que es posible reducir, en tan sólo tres meses después de la puesta en producción del sistema, en torno a un 30% los tiempos medios de resolución, acelerando tareas que antes requerían una intervención manual intensiva. Este avance no solo supone un ahorro directo en horas dedicadas al soporte, sino que mejora de forma notable la estabilidad de los sistemas. Así, se reduce el tiempo de indisponibilidad y se minimiza el impacto en clientes y operaciones.
4. Los análisis complejos incorporarán agentes de IA para acelerar la toma de decisiones. Procesos como el análisis de riesgo, cumplimiento normativo o auditorías internas, gran parte del trabajo consiste en recopilar documentación, analizar diferentes datos y preparar los informes previos a la decisión; tareas necesarias pero muy repetitivas. No obstante, la IA ya está demostrando su capacidad para asumir esta carga: GFT, junto con Oliver Wyman, han desarrollado iniciativas para ahorrar entre un 30 y un 40% los tiempos de realización de tareas relacionadas con la generación de reportes de riesgo crediticio, multiplicando la capacidad operativa: con el mismo equipo, es posible analizar más casos y responder con mayor rapidez en entornos donde la velocidad y la precisión son esenciales.
5. La IA ayudará a modernizar sistemas core que antes eran inabordables. Durante años, modernizar sistemas core ha sido un reto que muchas organizaciones ni siquiera se planteaban; siendo proyectos demasiado largos, costosos y con un alto nivel de riesgo. Ahora la IA permite analizar grandes volúmenes de código y entender la arquitectura real y las dependencias funcionales en una fracción del tiempo que antes se necesitaba. Al reducir drásticamente el esfuerzo manual, se acortan plazos, disminuyen los riesgos y el coste de un tipo de proyecto que hasta ahora era prácticamente inasumible, abriendo una nueva etapa en la que organizaciones de todos los sectores podrán abordar esta renovación de sistemas heredados. Desde GFT, señalan que numerosos proyectos que nunca hubieran llegado a ejecutarse ahora sí pueden abordarse gracias a la IA, lo que amplía el mercado real de modernización.
6. La IA entrará en fase de industrialización gracias a agentes autónomos. La siguiente evolución vendrá marcada por el paso de grandes modelos (LLM) hacia agentes autónomos: sistemas capaces de ejecutar tareas, interactuar con múltiples aplicaciones y operar de forma automática dentro de límites definidos. Por ejemplo, un modelo podría analizar los patrones de gasto para sugerir un presupuesto, mientras que un agente puede transferir fondos a cuentas de ahorro o pagar facturas pendientes de forma autónoma. Esta capacidad obligará a las organizaciones a desarrollar marcos de gobernanza: si el agente puede tomar acciones en representación de una organización, su comportamiento debe ser trazable y estar supervisado cuando sea necesario. Para acompañar esta evolución, desde GFT están desarrollando un Agentic Marketplace interno desde el que desplegar agentes bajo un marco de control unificado y alineado con los principios de IA responsable, segura y escalable.
7. La IA transformará los roles profesionales. Los profesionales podrán dedicar más tiempo a tareas de mayor valor, como la relación con clientes o la toma de decisiones estratégicas, mientras que la tecnología asumirá el trabajo más mecánico. Además, la llegada de agentes y nuevas capacidades de IA exigirá un alto grado de especialización, generando demanda de nuevos perfiles técnicos y funciones vinculadas al despliegue y supervisión de estos sistemas.

Estas siete tendencias ponen de manifiesto cómo la IA está dejando de aplicarse de forma aislada para convertirse en un motor central de las organizaciones. Por eso, aquellas que la integren con estructura, buena gobernanza y orientada a los resultados serán las que marquen el ritmo en 2026.