Datos e IA agéntica: las siete tendencias que definirán 2026
La inteligencia artificial ya no es una promesa lejana ni una herramienta de apoyo puntual. Según las últimas predicciones de Gartner sobre datos y analítica para 2026 y los próximos años, la IA está llamada a transformar de raíz esta disciplina, impactando en todos sus frentes: desde el talento y los modelos de gobernanza hasta el auge de los agentes autónomos y las nuevas capas semánticas que redefinirán el acceso al dato.
Estamos ante un auténtico tsunami tecnológico que seguirá difuminando las fronteras entre la inteligencia humana, la de las máquinas y la inteligencia organizativa. En este nuevo escenario, los sistemas de IA dejan de ser simples soluciones técnicas para convertirse en verdaderos socios digitales, capaces de colaborar activamente en la toma de decisiones estratégicas y en la creación de valor para el negocio.
Las siete predicciones que plantea Gartner funcionan como una hoja de ruta para ‘surfear’ esta revolución agéntica, prepararse ante sus retos y aprovechar las oportunidades que marcarán el futuro del sector:
1- Talento y competencias en IA, el primer filtro de supervivencia
El talento con competencias en inteligencia artificial se ha convertido en el primer gran filtro competitivo.
El 75 % de los procesos de contratación requerirán certificaciones en IA
Gartner prevé que, de aquí a 2027, el 75 % de los procesos de contratación incorporen certificaciones y pruebas de competencia en IA aplicada al trabajo.
No es una moda, es una necesidad: las organizaciones que no actualicen las capacidades de sus equipos quedarán rezagadas frente a aquellas capaces de aprovechar la colaboración entre personas y máquinas.
En Izertis ya acompañamos a nuestros clientes a recorrer este camino, impulsando la adopción de IA y cultura data-driven mediante estrategias de talento y cambio, itinerarios formativos por roles, evaluaciones de madurez de IA y programas de habilitación que alinean la ambición tecnológica con la preparación real de los equipos.
2- El fin de las herramientas de oficina tal y como las conocemos
La irrupción de la IA generativa y de los agentes autónomos marcará el mayor desafío a las herramientas de productividad tradicionales en las últimas tres décadas. Según Gartner, este cambio reconfigurará el mercado y supondrá un impacto económico estimado en 58.000 millones de dólares.
Para las organizaciones, el giro será profundo: crecerá la demanda de soluciones diseñadas para experiencias agénticas, con nuevas interfaces, plug‑ins, tipos de documento específicos y formatos pensados desde el inicio para la colaboración entre personas y sistemas de IA.
3- Agentes autónomos y la explosión de datos físicos
La IA agéntica no solo ejecutará tareas: va a generar datos a lo grande. Gartner prevé que para 2029 los agentes de IA producirán 10 veces más datos de entornos físicos que todos los casos de uso digitales juntos. Serán datos de movimiento, contexto espacial e interacción entre agentes, útiles para predecir comportamientos y simular escenarios con mucha precisión.
Los agentes de IA producirán 10 veces más datos de entornos físicos que digitales
El desafío, por tanto, cambia de escala. Harán falta arquitecturas capaces de ingerir, procesar y gobernar datos masivos en tiempo real desde IoT y sistemas ciberfísicos.
Y aquí no vale solo con tener buenos modelos: integración y capacidad predictiva deben avanzar en paralelo si queremos que los agentes se conviertan en el núcleo operativo del ecosistema IA.
4- Gobierno de la IA y contratos autorregulados
La expansión de los agentes autónomos también está transformando el gobierno de la IA. Gartner prevé que en 2030 la mitad de las organizaciones utilizará agentes de IA para interpretar políticas de gobernanza y estándares técnicos en contratos de datos verificables por máquina, automatizando así el cumplimiento normativo y la aplicación de políticas.
La mitad de las empresas utilizará IA para interpretar políticas y estándares
Pero el riesgo es real. El propio Gartner advierte de que el 50 % de los fallos en el despliegue de agentes de IA tendrá su origen en una gobernanza insuficiente y en problemas de interoperabilidad.
A corto plazo, las decisiones no gobernadas basadas en modelos fundacionales pueden traducirse en pérdidas financieras y daños reputacionales.
La recomendación es clara: experimentar en entornos controlados, reforzar los flujos de evaluación y validar a fondo el contexto antes de escalar.
5- Startups nativas de IA y eficiencia extrema
La próxima generación de unicornios no se construirá a base de grandes plantillas ni rondas millonarias. Gartner anticipa que de aquí a 2030 emergerán startups nativas de IA con ingresos recurrentes anuales de hasta 2 millones de dólares por empleado y valoraciones superiores a los mil millones, impulsadas por una eficiencia operativa extrema más que por el capital riesgo.
Serán compañías muy focalizadas, que resuelven problemas concretos con modelos propios, integran la IA en todos sus flujos de trabajo y ofrecen experiencias simples, fáciles de adoptar y altamente escalables.
Para las empresas consolidadas, el mensaje es claro: la competencia ya no se medirá solo en tamaño, sino en velocidad de aprendizaje, capacidad de ejecución y eficiencia operativa.
6- Liderazgo humano y capas semánticas críticas
La ventaja competitiva de la IA no será solo tecnológica, también será profundamente humana.
Gartner concluye que para 2030 el 60 % de las organizaciones diferenciadas por IA estarán lideradas por ejecutivos que prioricen habilidades relacionales, como la capacidad de influir, construir coaliciones y articular una visión estratégica centrada en las personas. El liderazgo human‑centric será tan decisivo como el dominio técnico.
La ventaja competitiva de la IA será también humana
En paralelo, las capas semánticas universales pasarán a considerarse infraestructura crítica, al mismo nivel que las plataformas de datos o la ciberseguridad.
Estas capas permiten aumentar la precisión, reducir costes y coordinar sistemas multiagente, evitando inconsistencias antes de que se escalen y se trasladen al negocio.
7- El riesgo de contenidos se traslada hacia la ingeniería de IA
La gestión del riesgo asociado a los contenidos generados por IA está cambiando de manos. Gartner prevé que para 2028 el 50 % de estas funciones migrarán desde áreas legales y de ciberseguridad hacia los equipos de ingeniería de IA, integrándose directamente en los ciclos de desarrollo de software, ciencia de datos y modelos de IA. El objetivo: diseñar sistemas con controles embebidos desde el origen, no como una capa posterior.
Este enfoque permitirá innovar de forma más rápida y responsable, alineando los sistemas con los límites éticos y regulatorios, especialmente en contextos donde las decisiones del modelo deban adaptarse al usuario.
En Izertis convertimos estas tendencias en impacto real: desde MLOps y LLMOps hasta plataformas data lakehouse y marcos de IA responsable, acompañando a las organizaciones desde la estrategia hasta la operación continua para acelerar su time-to-value en la era agéntica.
La carrera de la IA no la ganarán los más rápidos, sino los que mejor integren tecnología, liderazgo humano y gobernanza