Debojyoti Dutta, Chief AI Officer de Nutanix, líder en computación híbrida multicloud, ha presentado las principales tendencias que marcarán la evolución de la Inteligencia Artificial en el entorno empresarial a lo largo de 2026.

Entre las principales tendencias que definirán el nuevo año, destacan:

• Crecimiento de la infraestructura de una IA privada y soberana, especialmente fuera de Estados Unidos: como consecuencia de los cambios geopolíticos, muchos países han empezado a invertir en infraestructuras de IA soberana, tanto a nivel de software como de hardware. Esto les permite garantizar la autosuficiencia en procesos críticos de transformación basados en IA, tanto en el ámbito civil como en otros de carácter estratégico. Este camino comienza con la creación de sus propias granjas de GPUs y la infraestructura asociada (energía e instalaciones) y se extiende hasta el desarrollo de sus propias pilas de software y modelos fundacionales propios, optimizados a partir de sus propios datos soberanos.

• Crecimiento acelerado de la IA generativa abierta y de los agentes dentro de las empresas: aunque existe un escepticismo razonable en torno a la IA, los beneficios son tangibles y seguirán aumentando. En Estados Unidos, este crecimiento está impulsado por los laboratorios de modelos fundacionales y por aplicaciones disruptivas como Cursor. Fuera de Estados Unidos, en cambio, existe un fuerte movimiento de modelos abiertos como DeepSeek o Mistral que se están ajustando con datos privados y soberanos para su uso en los entornos empresariales. Hoy en día, las tecnologías de código abierto pueden ofrecer una parte significativa de las capacidades de las aplicaciones de IA más avanzadas. Se espera que este movimiento crezca rápidamente, dando lugar a la paradoja de Jevons: a medida que la IA se vuelve más accesible, su uso se multiplica. Este contexto obligará a los modelos estadounidenses a competir directamente con alternativas abiertas, como demuestra el hecho de que OpenAI se haya visto obligada a liberar openai-oss-GPT.

• Los agentes de IA acercan a las empresas a una inteligencia artificial de nivel casi humano: en la actualidad, los modelos y sistemas de IA más avanzados ya son capaces de realizar tareas complejas de las que los humanos más brillantes se sienten orgullosos, como resolver problemas matemáticos y de programación extremadamente difíciles. Cuando estos modelos se adaptan al contexto empresarial y se integran en los sistemas y agentes de IA, su impacto se multiplica. En este escenario, los agentes alcanzarán niveles cercanos a lo que se entiende como AGI, permitiendo ejecutar la mayoría de las tareas empresariales.