La inteligencia artificial se ha consolidado como un componente estratégico en la operación de las empresas y en el desarrollo de nuevos productos y servicios.
De acuerdo con estimaciones de PwC, esta tecnología podría contribuir hasta con un 15 % del Producto Interno Bruto mundial en la próxima década, configurándose como uno de los mayores impactos económicos registrados en la era moderna.
De cara a 2026, la evolución de la inteligencia artificial entrará en una fase de mayor aceleración, impulsada por su incorporación directa en los procesos productivos, la ingeniería de software y las operaciones intensivas en datos. Especialistas en tecnología de la firma SoftServe identifican varios frentes estratégicos que serán determinantes para profundizar la automatización, potenciar el desarrollo de productos digitales y optimizar la gestión de la información dentro de las organizaciones.
IA Física: Integración de la IA generativa y la robótica en el mundo real
La denominada IA Física marca una nueva etapa en la evolución de los robots y los sistemas autónomos, al dotarlos de la capacidad de percibir, comprender y actuar en el mundo real. Este avance está transformando a las máquinas de herramientas mecánicas en sistemas inteligentes con aplicaciones cada vez más amplias, que van desde robots industriales autónomos hasta dispositivos médicos de alta precisión.
En 2026, esta tecnología se proyecta como un motor de cambio transversal en múltiples industrias, apoyada en el uso de simulaciones y gemelos digitales que permiten diseñar, probar y optimizar operaciones de forma segura antes de su despliegue. Según estimaciones de Gartner, esta tendencia se consolidará en los próximos años: para 2028, la mayoría de los principales proveedores de IA contará con soluciones de IA física y cerca del 80 % de los almacenes integrará robótica o sistemas de automatización.
Sistemas Multiagente: nueva lógica detrás del desarrollo de software
El volumen de datos y la complejidad de los productos digitales están creciendo a un ritmo más rápido del que los equipos de ingeniería pueden escalar. Como resultado, las organizaciones están adoptando sistemas multiagente: entornos en los que docenas de agentes especializados colaboran y se reparten las tareas de forma similar a los equipos humanos, en lugar de depender de una única IA universal.
“Lo que estamos presenciando con los sistemas multiagente es una transición de simples herramientas de IA hacia una verdadera colaboración entre humanos e IA”, señala Zoryana Doshna, AVP de Tecnología y Líder del GenAI Lab en SoftServe. “Los agentes ahora pueden asumir etapas completas del desarrollo: definir requisitos, escribir código, ejecutar pruebas y realizar auditorías de seguridad. Esto transforma el modelo operativo: las personas se concentran en la toma de decisiones complejas, mientras que las tareas rutinarias quedan en manos de agentes especializados”.
La adopción de sistemas multiagente avanza con rapidez, impulsada por su impacto directo en la eficiencia del desarrollo de software. En SoftServe, esta línea de trabajo crece a un ritmo interanual del 85 % y ya involucra a más de 150 especialistas en ciencia de datos e ingeniería de agentes, que desarrollan soluciones capaces de asumir tareas clave del ciclo de desarrollo.
Estos agentes analizan documentación técnica, proponen arquitecturas, generan código, realizan pruebas y producen documentación final, lo que permite reducir los tiempos de desarrollo entre un 30 % y un 70 %. Según la compañía, el objetivo es consolidar los sistemas multiagente como una herramienta operativa, integrándolos de forma coordinada a los flujos de DevOps y sentando las bases de una nueva etapa de la ingeniería de software impulsada por inteligencia artificial.
IA multimodal: una nueva era en la comprensión de datos
En apenas dos años, los modelos generativos se han integrado como una herramienta clave en el entorno empresarial, especialmente para la generación de texto, el análisis de información y el apoyo a la comunicación. No obstante, la realidad operativa de las organizaciones exige gestionar múltiples formatos de datos, lo que impulsa el avance hacia la IA Multimodal, capaz de interpretar y unificar distintos tipos de información en un solo contexto.
Este enfoque, ya aplicado por SoftServe en soluciones desarrolladas junto a NVIDIA, permite analizar de forma conjunta textos, imágenes, tablas y diagramas, logrando mejoras significativas en precisión y eficiencia. De cara a los próximos años, la IA multimodal se perfila como el núcleo de la automatización inteligente en sectores como finanzas, manufactura, salud y logística, al facilitar una comprensión integral de la información y acelerar la toma de decisiones basada en datos.
El avance de la inteligencia artificial plantea cambios profundos en la forma en que se desarrollan los negocios, la tecnología y el empleo. Comparta este análisis y contribuya a que más lectores comprendan las tendencias que definirán el uso de la IA en 2026 y los próximos años.
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