IFS, compañía líder en software empresarial para sectores industriales, identifica 2026 como el año en que la IA industrial pasará definitivamente “de la digitalización a la inteligencia y de la inteligencia a la autonomía”; tras un 2025 que marcó un punto de inflexión global, la IA generativa se consolidó en la vida cotidiana.

Pero su mayor transformación está llegando de forma discreta a sectores clave del mundo físico —como aeroespacial y defensa, las utilities, fabricación, construcción o telecomunicaciones—, donde ya se está pasando del experimento a la acción.

En este contexto, IFS subraya un dato clave: el 70% de la población activa mundial no trabaja detrás de un escritorio, y la IA diseñada para estos profesionales está acelerando la transición hacia operaciones autónomas, predictivas y en tiempo real.

De cara a 2026, la cuestión ya no será si se adopta la IA, sino con qué rapidez se integra en el día a día operativo una vez superada la fase de pruebas.

Entre las principales tendencias destaca el auge de equipos híbridos, donde personas y agentes de IA especializados trabajarán “codo con codo”. Las tareas rutinarias —como la introducción de datos, la elaboración de informes o la documentación— pasarán a manos de sistemas inteligentes, mientras que los profesionales se centrarán en funciones de mayor valor: gestionar excepciones, aplicar criterio, supervisar de forma ética y tomar decisiones estratégicas.

“Este nuevo modelo impulsará perfiles profesionales emergentes y requerirá rediseñar procesos y reforzar la formación, además de la tecnología. También acelerará la llegada de la IA física, con más robots en entornos industriales” explica Christian Pederson, CPO de

En esta línea, en el sector de la construcción e ingeniería, IFS señala una modernización acelerada de los sistemas empresariales. “Dos tercios de las compañías del sector avanzan en sus planes de actualización de ERP y, se espera que el sector se convierta en una de las industrias más orientadas a la IA el próximo año” afirman.

La IA industrial mejora el control del negocio al automatizar la recogida y análisis de datos clave de los proyectos —rentabilidad, plazos, costes, seguridad y calidad—, reduciendo riesgos y mejorando los resultados.

Según el estudio de IFS, sus principales usos hoy son la ejecución de proyectos (62%) y la inteligencia empresarial (59%). Entre las empresas que ya la aplican, el 89% afirma que ha aumentado su rentabilidad, además de mejorar la eficiencia y reducir costes.

IFS prevé que las operaciones basadas en IA serán fundamentales para las funciones diarias del sector en 2030, con una adopción de hasta el 70% en mercados desarrollados.

EL INCREMENTO DEL CONSUMO ENERGÉTICO ASOCIADO A LA IA

La integración de la IA está elevando el consumo energético y, con ello, acelerando iniciativas de sostenibilidad como la monitorización de emisiones de carbono.

En el sector energético, el crecimiento de los centros de datos y del vehículo eléctrico impulsa la inversión en energía limpia, reactores modulares y geotermia, mientras que las utilities incorporan IoT y redes inteligentes para optimizar la generación y la distribución.

En telecomunicaciones, donde la energía es uno de los principales costes operativos, mejorar la eficiencia (reducir los kWh por GB transmitido) puede suponer ahorros de decenas de millones de euros al año sin afectar la experiencia del usuario, algo clave ante el aumento de cargas de trabajo de IA en el borde y en la red.

Un buen ejemplo de ellos sería, Vodafone UK y Ericsson, quienes han logrado reducir el consumo diario hasta un 33% en algunos emplazamientos 5G de Londres mediante soluciones de IA/ML, y en horas de baja demanda los ahorros alcanzan hasta el 70% sin impacto para el usuario.

Con todo ello, IFS apunta a que la IA dejará de ser una “función” para convertirse en una “capa invisible y estándar de la operación industrial, impulsando tareas como la planificación, la optimización de inventario o el mantenimiento predictivo”. En esta nueva etapa, la ventaja competitiva no será “usar IA”, sino lograr que mejore el rendimiento de forma eficiente, liberando a las personas para centrarse en decisiones, no en datos.