Las diez principales predicciones de Jitterbit sobre IA y automatización para 2026

Por Bill Conner, Presidente y director ejecutivo de Jitterbit

Las tecnologías de IA existentes y emergentes siguieron siendo un enfoque principal para nosotros a lo largo de 2025, lo que trajo consigo el lanzamiento de varios asistentes de IA nuevos y un conjunto de nuevos y poderosos agentes de IA para mejorar la automatización, la integración y la orquestación.

Este año, continuamos con nuestro compromiso de ayudar a nuestros clientes a aprovechar los últimos avances en IA y superar las dificultades emergentes. Estas son las diez principales tendencias y cambios que prevemos que podrían surgir en 2026:

1. La integración se convierte en la base de la pila de IA empresarial

A medida que proliferan los agentes de IA, el mayor obstáculo para la adopción empresarial ya no será la calidad del modelo, sino la conectividad. Los sistemas de IA solo generan valor cuando pueden leer, escribir, actualizar y activar acciones en las aplicaciones empresariales. En otras palabras, la IA sin integración genera información; la IA con integración produce resultados.

Como resultado, la integración se convertirá en la capa fundamental de la era de la IA, tal como lo fue la infraestructura en la nube en la década de 2010.

Las empresas demandarán plataformas que proporcionen:

• Acceso seguro a los sistemas a través de API, eventos y canales de datos
• Autenticación y autorización consistentes entre agentes
• Gobernanza y observabilidad completas para acciones impulsadas por IA
• La capacidad de orquestar procesos de varios pasos de principio a fin

En la empresa impulsada por IA, el middleware ya no es solo una cuestión de plomería: se ha convertido en el núcleo del modelo operativo.

2. El PNL se convierte en la interfaz principal para crear agentes de IA simples

En 2026, el PLN (Programación de Lenguaje Natural) se integrará con las herramientas tradicionales de bajo código para la automatización diaria y la creación de agentes. En lugar de arrastrar cuadros o escribir lógica al estilo de un script, los usuarios empresariales simplemente describirán los resultados: «Cuando llegue un nuevo cliente potencial, califíquelo, enriquézcalo y notifique al representante de ventas».

Los agentes de IA interpretarán la intención, ensamblarán flujos de trabajo y se adaptarán automáticamente a medida que los sistemas cambien. El low-code seguirá impulsando la orquestación compleja, pero el PLN se convierte en la interfaz predeterminada para las tareas rutinarias.

Es el mismo cambio que vimos cuando la búsqueda superó a los directorios y el tacto reemplazó a los botones físicos: el PNL se está convirtiendo en la nueva capa de abstracción para la automatización.

3. El valor de mercado de los simples "bots de tareas" se reduce a casi cero

La automatización simple, como mover archivos, enviar notificaciones o sincronizar filas entre aplicaciones, ya no justificará su propia categoría de mercado. Los bots simples pasarán desapercibidos.

Todas las plataformas principales, desde Microsoft y Google hasta Salesforce, ServiceNow y Slack, integrarán estas tareas impulsadas por IA directamente en sus productos principales. Como resultado, los microbots se convertirán en productos básicos, y los proveedores basados ​​en la automatización básica del flujo de trabajo perderán poder de fijación de precios.

Los verdaderos ganadores serán las plataformas que ofrezcan una rica orquestación en lugar de bots de una sola tarea, brinden gobernanza y observabilidad de nivel empresarial y se integren profundamente en los sistemas comerciales en lugar de simplemente unir aplicaciones.

Este cambio refleja la evolución del alojamiento de correo electrónico, que pasó de ser un servicio de pago a una función predecible. Gartner respalda esta afirmación con su predicción de que, para 2026, el 80 % de la automatización simple del flujo de trabajo consistirá en funciones integradas, no en productos.

4. La competencia en hardware resurge como ventaja estratégica

Estamos entrando en una nueva era donde el hardware vuelve a ser importante. En los años 90, la ventaja competitiva provino de los avances en CPU, almacenamiento y redes. En las décadas de 2000 y 2010, el centro de gravedad se centró en software como SaaS, la nube, las API y la tecnología móvil. Ahora, la IA está impulsando a la industria hacia el dominio del hardware.

Los países compiten por asegurar las GPU como si fueran activos estratégicos. Las empresas necesitan chips especializados para la inferencia y el ajuste fino. Los aceleradores personalizados, como las NPU, las TPU y los ASIC, se están convirtiendo en verdaderos diferenciadores.

Incluso la resiliencia de la cadena de suministro es ahora una preocupación a nivel directivo. Los gobiernos están invirtiendo miles de millones en esta transición: 52 000 millones de dólares a través de la Ley CHIPS de EE. UU., 47 000 millones de dólares a través de la Ley de Chips de la UE y más de 140 000 millones de dólares en subsidios para semiconductores en China. El entrenamiento y la ejecución de modelos de IA a escala consumen una cantidad extraordinaria de energía y refrigeración, y la expansión de los centros de datos está alcanzando límites geográficos, regulatorios y de disponibilidad energética.

La electricidad se está convirtiendo en un factor clave para la capacidad de la IA, y las regiones con excedentes de energía renovable se están convirtiendo en centros de IA. Los operadores de centros de datos ahora compiten por la capacidad limitada de transformadores y redes, y las empresas están empezando a optimizar el uso de la IA basándose en una programación que considera los costos, no solo en el rendimiento.

A lo largo de 2026, las limitaciones de los semiconductores podrían seguir limitando la disponibilidad y la depreciación del hardware de IA, pero la verdadera brecha entre líderes y rezagados se definirá por la conectividad, más que por la potencia de procesamiento. Las organizaciones que puedan convertir el potencial de la IA en valor comercial tangible mediante una integración fluida, API y automatización superarán a aquellas que dependan únicamente de la capacidad de procesamiento.

Dado que es probable que persistan los cuellos de botella en la fabricación, será esencial priorizar las soluciones prácticas y escalables por encima de las expectativas. Incluso los modelos de IA más avanzados se verán limitados por los sistemas que los alimentan, lo que convierte la arquitectura, la conectividad y los flujos de trabajo integrados en factores críticos que determinan qué empresas logran una transformación duradera y una ventaja competitiva.

Las cargas de trabajo de IA se multiplican por diez cada 18 meses, superando con creces la Ley de Moore. Poseer o acceder a la computación adecuada, en el momento oportuno, será tan crucial como poseer la propiedad intelectual. La capacidad de hardware se convierte en la nueva dependencia de la nube, y todas las grandes empresas necesitarán la capacidad de comprender, adquirir y optimizar el hardware de IA.

5. Los centros de datos y la electricidad se convierten en los verdaderos cuellos de botella

A medida que se acelera la adopción de la IA, la restricción se desplaza de los algoritmos a la economía de la infraestructura. El entrenamiento y la ejecución de modelos de IA a escala consumen una cantidad extraordinaria de energía y refrigeración, y la expansión de los centros de datos está alcanzando límites geográficos, regulatorios y de disponibilidad energética.

Para 2028, la electricidad se convertirá en un factor clave para la capacidad de la IA. A medida que las regiones con excedentes de energía renovable se conviertan en centros de IA, los operadores de centros de datos competirán por la capacidad limitada de transformadores y redes, y las empresas comenzarán a optimizar el uso de la IA basándose en una programación que tenga en cuenta los costos, no solo en el rendimiento.

La próxima ola de innovación se centrará tanto en la gestión energética y la infraestructura sostenible como en la arquitectura de modelos. El entrenamiento de un solo modelo a escala GPT-4 consumió aproximadamente entre 5 y 7 gigavatios-hora, suficiente para abastecer a 1,000 estadounidenses. homes por un año.

6. La seguridad y el ROI se convierten en prioridades principales para la IA empresarial

Tras el entusiasmo inicial por la IA, las empresas pasarán de la experimentación a la operacionalización, y el debate cambiará. Las preocupaciones sobre seguridad cobrarán protagonismo: riesgos de fuga de datos de los LLM, uso de IA en la sombra por parte de los empleados, exposición legal por la procedencia incierta de los modelos y exigencias de transparencia de los proveedores en relación con los datos de entrenamiento y el linaje de los modelos. Los CISO insistirán en marcos sólidos de gobernanza de la IA antes de permitir su adopción generalizada.

El ROI se convertirá en el factor decisivo. Las empresas ya no aprobarán proyectos de IA simplemente porque se sientan innovadoras. El éxito requerirá ganancias de productividad mensurables, ahorros operativos o resultados claros en materia de ingresos.

La IA solo tendrá éxito si se combina con la reducción de los tiempos de ciclo de los procesos, la reducción de los costos laborales para tareas repetitivas, una mayor satisfacción del cliente y un aumento tangible de los ingresos. Como resultado, la IA en su conjunto finalmente pasará de las demostraciones atractivas a la generación de valor comercial cuantificable.

7. El lenguaje natural se convierte en la próxima gran interfaz de usuario

Más allá de los agentes de programación, el NL (lenguaje natural) se está convirtiendo en la capa de interfaz universal para todas las aplicaciones. Si bien la década pasada priorizó los dispositivos móviles y las API, la próxima década priorizará el NL. Tanto empleados como ciudadanos interactuarán con los sistemas de forma conversacional.

Podrían solicitar a una plataforma que cree paneles que muestren la rotación mensual por región, que redacte modificaciones contractuales a partir de las plantillas del año anterior o que cree flujos de trabajo de aprobación para nuevas solicitudes de proveedores. Este cambio de interfaz democratiza la creación de soluciones.

Quienes nunca han codificado ni utilizado herramientas de bajo código podrán de repente crear automatizaciones, aplicaciones y análisis significativos con solo describirlos. Las organizaciones que adopten esta democratización verán un auge de la innovación ascendente.

8. La gobernanza de la IA se vuelve obligatoria para la implementación empresarial

A medida que los marcos regulatorios maduren y la adopción de la IA se acelere, las empresas dejarán de considerar la gobernanza como algo opcional. Las organizaciones formalizarán políticas y sistemas para garantizar que la IA se implemente de forma segura, ética y conforme a las normativas. Este cambio estará impulsado por la creciente preocupación por la privacidad de los datos, la transparencia de los modelos, la rendición de cuentas en las decisiones y la exposición regulatoria.

Los marcos de gobernanza:

• supervisar y auditar las acciones de IA en todos los sistemas
• controlar el acceso a datos confidenciales y avisos
• Linaje del modelo de seguimiento, fuentes de entrenamiento e historial de versiones
• garantizar el cumplimiento de las regulaciones globales y específicas de la industria
• Establecer supervisión para casos de uso de alto riesgo o alto impacto

La gobernanza de la IA se convierte en un requisito previo para escalar la IA en toda la empresa, no solo para reducir el riesgo, sino para generar confianza organizacional y desbloquear una adopción más amplia.

9. La participación humana se convierte en el modelo predeterminado para los flujos de trabajo de IA empresarial

A medida que los sistemas de IA se vuelven más eficientes, las empresas adoptarán flujos de trabajo híbridos donde las personas siguen siendo fundamentales para la supervisión y la toma de decisiones. Los procesos HITL (Human-in-the-Loop) se convertirán en el estándar para revisar resultados críticos, garantizar el cumplimiento normativo, validar la corrección y mantener la confianza organizacional.

HITL se integrará en una variedad de flujos de trabajo:

• Comunicaciones con clientes y empleados
• Adquisiciones, aprobaciones legales y financieras
• generación de documentos
• operaciones contractuales
• toma de decisiones complejas con consecuencias regulatorias
• Agentes de IA que realizan acciones automatizadas en sistemas centrales

Este enfoque permite a las empresas implementar la IA con mayor rapidez y confianza, garantizando que la IA complemente la experiencia humana en lugar de reemplazarla. Además, ofrece eficiencia sin sacrificar la confianza, el control ni la rendición de cuentas.

10. Los modelos de lenguaje pequeños se vuelven esenciales para la IA empresarial

A medida que las empresas buscan eficiencia, privacidad y capacidades especializadas, los SLM (modelos de lenguaje pequeños) cobrarán impulso. Estos modelos compactos se optimizarán para tareas, dominios o industrias específicas, ofreciendo una inferencia más rápida, menor costo y mayor controlabilidad que sus contrapartes masivas.

Los SLM serán especialmente valiosos para

• Aplicaciones en el dispositivo y en el borde
• Industrias altamente reguladas que requieren procesamiento local
• Flujos de trabajo que exigen un rendimiento predecible y una mínima alucinación
• Experiencia perfeccionada en áreas como servicios legales, médicos o financieros.
• Organizaciones con presupuestos informáticos limitados

En lugar de depender de un modelo gigantesco para gestionarlo todo, las empresas adoptarán carteras de modelos: una combinación de LLM de propósito general y SLM altamente optimizados que ofrecen valor específico con menor costo y riesgo. Esto representa un claro cambio de "cuanto más grande, mejor" a "inteligencia del tamaño adecuado para la tarea".