En 2026, la inteligencia artificial abandonará la fase de promesas para mostrar valor real. Los modelos ligeros y especializados ganarán terreno frente a los grandes LLMs, mientras que las empresas combinarán GPUs de distintos fabricantes con chips avanzados para acelerar el despliegue de IA agéntica. Este nuevo marco permitirá ejecutar proyectos con rapidez y dar paso a aplicaciones industriales en el edge, donde surgirán los primeros agentes inteligentes operando en entornos críticos. 

1. Los LLMs pequeños y diseñados para un propósito específico empiezan a consolidarse 

En 2026 las empresas seguirán explorando modelos pequeños y ligeros para respaldar iniciativas de IA agéntica (agentic AI), aunque el despliegue masivo apenas está comenzando y la suposición de que toda solución de IA girará en torno a ChatGPT, Anthropic o Perplexity es errónea. En su lugar, los modelos más pequeños, diseñados para tareas específicas y optimizados para inferencia, se convertirán en la norma, permitiendo aplicaciones de IA más rápidas y eficientes.

2. La nueva era de las GPUs heterogéneas 

Las empresas adoptarán carteras heterogéneas de GPUs adaptadas a cada tipo de carga de trabajo, con AMD y NVIDIA como base principal, complementadas con chips especializados de Cerebras, Groq y otros fabricantes. Sin embargo, el hardware por sí solo no basta para generar retorno (ROI) y la adopción generalizada de marcos de  IA agéntica, como n8n o Arize, y de plataformas de inferencia, como Fireworks o Baseten, permite desplegar, iterar y escalar iniciativas de IA con rapidez. En este sentido, los ciclos de iteración más rápidos permitirán a las organizaciones probar más casos de uso,incorporar el feedback del negocio y acelerar el time-to-market, convirtiendo la diversidad del silicon en valor empresarial tangible.

3. La transformación de la IA empresarial empezará a mostrar resultados reales 

Las empresas finalmente pasarán de la estrategia a la ejecución en IA. Enfoques como la ingeniería de plataformas impulsarán una integración más rápida, mientras que la toma de decisiones pasará de los analistas de datos a los desarrolladores, quienes prefieren herramientas de código abierto frente a las soluciones de “caja negra”. Al mismo tiempo, los ecosistemas abiertos, los hiperescaladores alternativos y la diversidad de silicon reducirán las barreras para rediseñar y escalar, minimizando riesgos y dependencia de proveedores. Por primera vez, surgirán casos de uso significativos y casos de éxito reales, que demostrarán el valor tangible de la IA y ofrecerán modelos a seguir para otras organizaciones.

4. La adopción de IA agéntica en el edge se concentrará en sectores industriales específicos 

La IA en el edge se volverá cada vez más especializada por sector, dando soporte a casos de uso que requieren un conocimiento profundo del dominio, como drones que inspeccionan plantas nucleares mediante modelos integrados en el propio dispositivo para la detección en tiempo real. El despliegue generalizado de agentes de IA de propósito general en el edge seguirá siendo un objetivo a más largo plazo, con una adopción gradual, caso por caso e industria por industria.

Por Kevin Cochrane, CMO, Vultr