Fuente: Asociación Empresas Consultoría Lugar: Inteligencia artificial Según avanzan expertos de Microsoft Research, Azure, GitHub y otras áreas estratégicas de la compañía, en 2026 habrá siete tendencias clave que marcarán la evolución de la inteligencia artificial.



Estas perspectivas muestran cómo la IA está dejando atrás su rol como mera herramienta para convertirse en un socio digital que promueve la creatividad, la productividad y la investigación científica, al mismo tiempo que transforma sectores clave como la salud, el desarrollo de software o la seguridad.



Principales tendencias que marcarán el próximo año



1.- Una nueva fase en la relación entre la tecnología y las personas



La próxima ola de innovación estará formada por agentes digitales que colaborarán mano a mano con los profesionales, ayudando a equipos pequeños a multiplicar su alcance.



Aparna Chennapragada, directora de Producto de Microsoft en experiencias de IA, anticipa que 2026 supondrá el inicio de una nueva fase en la relación entre la tecnología y las personas. Si en los últimos años la Inteligencia Artificial se ha centrado en responder preguntas y resolver problemas, la próxima ola tendrá como base la colaboración real entre ambos.



2.- La seguridad será un pilar fundamental ante la proliferación de agentes de IA



Los agentes de IA proliferarán en 2026 y asumirán un papel mucho más relevante en el día a día del trabajo, funcionando más como socios que como meras herramientas, asegura Vasu Jakkal, vicepresidenta corporativa de Microsoft Security. A medida que las organizaciones recurran cada vez más a estos agentes en sus tareas y procesos de toma de decisiones, construir confianza en torno a ellos será fundamental — y se empieza siempre por la seguridad—, destaca Jakkal. Cada agente deberá contar con protecciones equiparables a las de cualquier empleado.



Según Jakkal, la seguridad pasará a ser omnipresente, autónoma e integrada, no un complemento que se añade posteriormente. Y mientras los atacantes encuentren nuevos usos de la IA para perfeccionar sus ofensivas, los mecanismos defensivos se apoyarán en agentes de seguridad capaces de detectar y responder a las amenazas con una gran rapidez



3.- La IA contribuirá a reducir la brecha sanitaria global



Los avances en diagnóstico, triaje y planificación de tratamientos saldrán del laboratorio para llegar a millones de pacientes. Soluciones como Diagnostic Orchestrator de Microsoft AI (MAI-DxO) ya demuestran cómo la inteligencia artificial también puede resolver casos complejos con una precisión sin precedentes.



Ese cambio es crucial en un momento en el que la atención sanitaria se ha convertido en un problema global. La Organización Mundial de la Salud calcula que, para 2030, faltarán alrededor de once millones de profesionales sanitarios.



Con Copilot y Bing respondiendo ya a más de 50 millones de consultas diarias relacionadas con salud, estos avances serán una oportunidad para ayudar a mantener un mayor control sobre la salud y el bienestar.



4.- La IA se convertirá en el eje central de la investigación científica



En 2026, los modelos no solo responderán preguntas, sino que generarán hipótesis, controlarán experimentos y actuarán como auténticos asistentes de laboratorio. La IA no se limitará solo a resumir artículos, responder preguntas o redactar informes, sino que participará activamente en el proceso de descubrimiento en física, química y biología.



Este cambio está dando paso a un mundo donde cada científico podría contar con un asistente de laboratorio basado en IA, capaz de proponer nuevos experimentos e, incluso, ejecutar parte de ellos.



5.- La infraestructura de IA será más inteligente, eficiente y flexible



El crecimiento de la IA no pasa únicamente por construir centros de datos cada vez más grandes, afirma Mark Russinovich, director de tecnología y subdirector de seguridad de la información de Microsoft Azure. La próxima ola consiste en aprovechar al máximo cada unidad de capacidad computacional.



La nueva generación de “superfactorías” de IA interconectadas reducirá costes de las infraestructuras y mejorará su eficiencia. Este cambio permitirá desarrollar una infraestructura más inteligente, sostenible y adaptable para impulsar la innovación en IA a escala global, asegura Russinovich.



6.- La IA aprenderá el lenguaje del código y su contexto



El desarrollo de software vive un momento de crecimiento sin precedentes, con una actividad en GitHub que en 2025 ha alcanzado cifras históricas. Cada mes, los desarrolladores integraron 43 millones de solicitudes de cambio, un 23% más que el año anterior, en uno de los principales procesos que utilizan los equipos para proponer y revisar cambios en su código.



En 2026, los modelos no solo responderán preguntas, sino que generarán hipótesis, controlarán experimentos y actuarán como asistentes de laboratorio



Analizando los patrones dentro de los repositorios de código —los espacios donde los equipos almacenan y organizan todo lo que construyen—, la Inteligencia Artificial puede identificar qué ha cambiado, por qué y cómo encajan las piezas entre sí. Ese contexto contribuye a ofrecer sugerencias más precisas, detectar errores antes de tiempo e incluso automatizar correcciones rutinarias. El resultado será un software de mayor calidad y unos desarrolladores capaces de avanzar más rápido.



La llamada “Inteligencia de Repositorio” permitirá comprender no solo líneas de código aisladas, sino también las relaciones y el contexto que hay detrás de ellas.



7.- La computación cuántica dará un salto decisivo gracias a la IA



El crecimiento de la computación híbrida está redefiniendo el paradigma, con un modelo en el que la computación cuántica trabaja de la mano de la IA y los superordenadores. La inteligencia artificial detecta patrones en los datos; los superordenadores ejecutan simulaciones masivas; y la computación cuántica añade una capa adicional capaz de ofrecer una precisión muy superior en el modelado de moléculas y materiales. Este avance coincide con el progreso en los qubits lógicos, formados por varios qubits físicos que se combinan para detectar y corregir errores y, así, permitir cálculos más fiables.



Con el avance de arquitecturas como Microsoft Majorana 1, los qubits topológicos y los enfoques híbridos contribuirán a la resolución de problemas imposibles para la computación clásica en cuestión de años y no de décadas.



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