Las 10 principales oportunidades para las empresas tecnológicas en 2026

Lograr el retorno de la inversión mediante un ciclo de inversión acelerado.

En resumen

• Las empresas tecnológicas pueden acelerar su crecimiento en 2026 mediante fusiones y adquisiciones, las empresas conjuntas y los productos de IA interoperables que incorporan IA física para impulsar la innovación.
• Incorporar prácticas seguras de IA, adoptar principios de soberanía por defecto y desplegar especialistas técnicos para ampliar la adopción y reforzar la gobernanza.
• Transformar los modelos de negocio con precios basados en resultados y optimizar las estrategias de inteligencia artificial en todas las funciones empresariales para impulsar la creación de valor sostenible.

La industria tecnológica entra en 2026 en medio de una aceleración en la adopción de la inteligencia artificial (IA), una complejidad geopolítica y una presión creciente para ofrecer resultados medibles. Las empresas tecnológicas se centran en demostrar el retorno de la inversión de la IA, replantearse los modelos de negocio e impulsar la ejecución a gran escala. Los ejecutivos ya no se preguntan si la IA transformará sus negocios, sino cómo poner en práctica estrategias basadas en la IA con prácticas seguras y confiables, y cómo obtener valor con soluciones impulsadas por agentes. 

Esta urgencia se ve agravada por un entorno operativo cada vez más no lineal, acelerado, volátil e interconectado (NAVI, por sus siglas en inglés). La ventaja competitiva dependerá de que las empresas adopten la superfluidez, en la que los sistemas autónomos se encarguen de las tareas rutinarias, mientras que los líderes humanos se centren en la dirección estratégica. Tecnologías como la inteligencia artificial autónoma, la Web3 y los contratos inteligentes pueden eliminar aún más las fricciones y permitir una gobernanza adaptativa en tiempo real.

En este contexto, las siguientes oportunidades representan acciones que los líderes tecnológicos pueden llevar a cabo para impulsar el crecimiento, la resiliencia y la confianza en este entorno en rápida evolución.

Oportunidad 1

Ampliar el negocio más rápidamente con fusiones y adquisiciones y un ecosistema de empresas conjuntas en este momento de hipervelocidad de la IA.

La velocidad será el factor determinante del éxito en 2026. El vertiginoso ritmo de la innovación en IA la convierte en la máxima prioridad para que las empresas crezcan y obtengan ventajas. Las organizaciones que se muevan rápido, sin sacrificar la interoperabilidad ni la gobernanza, estarán en mejor posición para aprovechar las situaciones en las que el ganador se lleva la mayor parte.

En la economía actual, basada en los datos, las empresas tecnológicas están formando alianzas estructuradas y asociaciones centradas en los resultados para abrir nuevos mercados, ampliar la distribución y codificar los derechos sobre los datos. La colaboración de EY con NVIDIA para lanzar soluciones de gestión de riesgos en la plataforma agéntica EY.ai ilustra cómo las alianzas pueden combinar los conocimientos del sector con una infraestructura avanzada de inteligencia artificial para acelerar la innovación y ofrecer un valor diferenciado. Estas colaboraciones no solo aceleran el crecimiento, sino que también permiten un acceso a sectores que antes estaban restringidos debido a barreras normativas o financieras. Una reciente encuesta de EY a CEO del sector tecnológico reveló que el 83 % a da prioridad a las empresas conjuntas y las alianzas en los próximos meses, lo que supone un aumento de casi el 30 % a en comparación con enero de 2025, lo que refleja la urgencia de actuar con rapidez¹.

Al mismo tiempo, el entorno del mercado está impulsando una actividad de fusiones y adquisiciones (M&A, por sus siglas en inglés) selectiva, en la que las grandes empresas muestran un interés especial por las startups con activos que permiten una integración avanzada de la inteligencia artificial (IA) o capacidades de datos únicas. Los líderes con visión de futuro adoptarán un enfoque que abarque todas las opciones anteriores, buscando asociaciones y adquisiciones que puedan optimizar los portafolios y ayudar a aprovechar las oportunidades que surgen rápidamente antes de que desaparezcan.

Para tener éxito en este panorama se necesita algo más que acuerdos oportunistas. Las organizaciones deben priorizar la interoperabilidad y los mecanismos transparentes de intercambio de resultados desde el principio. Al integrar la gobernanza y alinear los incentivos en todos los ecosistemas y asociaciones, las empresas tecnológicas pueden crear sistemas resilientes que aporten un valor diferenciado. Esto permitirá la agilidad necesaria para adaptarse rápidamente a las cambiantes exigencias normativas y técnicas.

Oportunidad 2

Diseñar para la interoperabilidad agéntica y la IA física

La IA integrada en los productos ya no es un factor diferenciador. La siguiente frontera es la interoperabilidad entre plataformas y nubes, que permite a los productos funcionar a la perfección en todos los ecosistemas, al tiempo que se desbloquean nuevas capas de automatización y orquestación. Este cambio posiciona la interoperabilidad como un principio básico de diseño, ya que las empresas exigen flexibilidad en entornos multinube y pilas heterogéneas.

Con un impulso crítico, la inteligencia artificial física y la robótica están emergiendo como fronteras esenciales para la innovación, acercándose a entornos periféricos y creando oportunidades para ofertas diferenciadas. Los sistemas autónomos y la automatización industrial, cuando se combinan con marcos de agentes interoperables, pueden abarcar múltiples nubes y plataformas comerciales. Las empresas que inviertan en estas capacidades obtendrán una ventaja competitiva, ya que la convergencia entre la inteligencia del software y la ejecución física se convertirá en un factor diferenciador determinante.

La IA multinube está rompiendo los modelos de exclusividad y creando demanda de orquestación, así como de intermediación de capacidad de GPU. Este entorno favorece a las empresas que diseñan para la interoperabilidad agencial entre nubes y plataformas. Los grupos de productos dedicados, centrados tanto en la IA avanzada como en la IA física, pueden ayudar a garantizar que la innovación abarque los ámbitos digital y físico, lo que permite una ideación y ejecución más rápidas.

Oportunidad 3

Capacitar a los líderes funcionales para que pongan en práctica una IA segura y confiable, especialmente a medida que las implementaciones maduran y se amplían.

A medida que mejora la observabilidad, contar con una IA segura y confiable se ha convertido en un imperativo operativo, que va más allá de la ética y el cumplimiento normativo para proteger tanto los ingresos como la reputación. Dado que la IA impregna todas las funciones y pasa de las primeras pruebas de concepto a su adopción en toda la empresa, la gobernanza debe ser flexible y proactiva. Las organizaciones están avanzando hacia una responsabilidad distribuida al empoderar a los líderes funcionales —los más cercanos a los flujos de trabajo y los riesgos— para definir barreras de protección, establecer una clara tolerancia al riesgo e implementar prácticas de confiabilidad en las operaciones diarias. Sin marcos sólidos, las empresas corren el riesgo de adoptar prácticas fragmentadas que den lugar a fallos en cadena y a decisiones que desvíen los objetivos empresariales. El tiempo es esencial, ya que una encuesta reciente de EY indicó que menos de un tercio de los ejecutivos del sector tecnológico tienen un alto nivel de confianza en su estrategia de ética y responsabilidad en materia de IA. 

Incorporar una IA segura y confiable a gran escala significa institucionalizar la gobernanza como parte de los ciclos de vida de los productos y las operaciones. Fundamentalmente, la preparación de los datos se reveló como el aspecto menos preparado, ya que requiere un linaje sólido, controles de calidad y gobernanza para mitigar las fallas sistémicas a medida que la IA se expande. Las herramientas deben mantenerse al día a medida que los líderes aplican las normas, incluyendo áreas como la calidad y el linaje de los datos, las políticas como código, la supervisión de sesgos y desviaciones, los manuales de incidentes y las reversiones auditables. Encontrar el equilibrio adecuado permite experimentar rápidamente sin sacrificar la resiliencia, la confiabilidad o la confianza. Las empresas que tengan éxito mitigarán los riesgos normativos y reputacionales y evitarán fallos operativos que comprometan el crecimiento y los resultados de los clientes.

Oportunidad 4

Reconsiderar la estrategia comercial para la era de la agencia.

Las empresas nativas de IA están redefiniendo la forma en que se fijan los precios, se empaquetan y se compran los programas informáticos. El auge de las compras mediadas por agentes está transformando la interacción con los clientes, ya que los modelos tradicionales de suscripción y consumo están dando paso a API seguras, pruebas instantáneas y precios basados en los resultados. Los clientes están empezando a esperar experiencias sin fricciones y un valor transparente, no solo acceso o uso.

La innovación en los modelos de negocio se está acelerando. De hecho, el 89 % de los directores ejecutivos de empresas tecnológicas encuestados afirman que están explorando modelos de precios innovadores, como los basados en los resultados². Pero la exploración por sí sola no será suficiente. En 2026, los líderes deben pasar de los proyectos piloto a una implementación significativa, vinculando los precios directamente a los resultados obtenidos y al valor medible. Gracias a la capacidad de la IA para eliminar servicios y actividades adyacentes, la fijación de precios basada en los resultados se está convirtiendo en el enfoque preferido para abordar las cambiantes expectativas de los clientes y hacer frente a las presiones macroeconómicas. Estos modelos basados en resultados tienen como objetivo crear una experiencia de compra "sin remordimientos" para ustedes.

Al mismo tiempo, las herramientas de IA se están implementando en todas las funciones empresariales (ventas, servicio, asistencia y financiación), lo que crea oportunidades para ofertas integradas y nuevas propuestas de valor. Al integrar la inteligencia artificial generativa (GenAI) y las aplicaciones agenticas, las empresas automatizan y mejoran estas funciones, lo que permite ofrecer soluciones combinadas que integran productos, servicios y financiación en experiencias sin fricciones. Esta evolución está dando lugar al servicio como software, en el que las interacciones tradicionalmente impulsadas por personas se realizan a través de plataformas inteligentes y automatizadas. El éxito dependerá del diseño de un comercio impulsado por agentes, por ejemplo, exponiendo los productos y los precios a través de API seguras y alineando los modelos comerciales con métricas basadas en resultados. La interoperabilidad será un factor crítico para el éxito, ya que las empresas trabajan para ofrecer flujos de trabajo fluidos y completos en todas las plataformas y nubes, lo que plantea retos tanto comerciales como técnicos.

Oportunidad 5

Optimizar para obtener flexibilidad en la selección de modelos

La gran variedad de opciones entre modelos de IA abiertos y cerrados está generando nuevas decisiones estratégicas para las empresas tecnológicas. A medida que las organizaciones sopesan las ventajas y desventajas entre la transparencia, la personalización y el costo (abierto) frente al rendimiento, el soporte y la seguridad integrada (cerrado), la capacidad de navegar por esta división se convierte en una fuente de ventaja competitiva. El ecosistema de modelos abiertos está madurando rápidamente, ofreciendo menores barreras de entrada, iteraciones más rápidas y la posibilidad de una profunda integración en los flujos de trabajo propietarios, a menudo a una fracción del costo. Por su parte, los modelos cerrados siguen marcando la pauta en cuanto a capacidad bruta y fiabilidad, pero pueden suponer mayores costos, dependencia de un proveedor y menor flexibilidad para la localización o el cumplimiento normativo.

Este panorama en constante evolución no es solo un debate técnico, sino también una cuestión empresarial y política de alcance mundial. En regiones donde el acceso a modelos o infraestructuras patentados está restringido, los enfoques abiertos están permitiendo una adopción e innovación más amplias. Para las empresas, la oportunidad radica en promover una estrategia flexible que equilibre el precio y el rendimiento, evite la dependencia de un único proveedor y se ajuste a los requisitos normativos y de soberanía en constante evolución. Las organizaciones que puedan coordinar modelos tanto abiertos como cerrados, optimizando la carga de trabajo, la geografía y el cumplimiento normativo, estarán bien posicionadas para capturar valor, gestionar el riesgo y adaptarse a medida que la pila de IA continúe fragmentándose.

Oportunidad 6

Diseñar la soberanía por defecto y apliquen un modelo de talento sin fronteras

La fragmentación normativa y la incertidumbre geopolítica están redefiniendo los modelos operativos. El procesamiento soberano y local de la IA se está convirtiendo en la norma a medida que los gobiernos endurecen las normas sobre residencia de datos y cumplimiento normativo. Si bien normativas como la Ley de Mercados Digitales (DMA), la Ley de Servicios Digitales (DSA) y la Ley de IA de la Unión Europea están afectando a los planes de las empresas, la soberanía va ahora mucho más allá del cumplimiento normativo. Abarca dónde reside el talento, dónde se lleva a cabo el procesamiento informático y cómo los modelos fundamentales reflejan los valores, la moral y las tradiciones nacionales. Los países y las culturas están ejerciendo control sobre la infraestructura y dando forma a la IA para que se ajuste a las prioridades locales.

Para los líderes tecnológicos, la soberanía es un desafío tanto técnico como organizativo. Las arquitecturas deben incorporar controles jurisdiccionales desde el principio, equilibrando el rendimiento con el cumplimiento normativo en todas las regiones. Estas decisiones influyen en el costo, la latencia y la escalabilidad, y obligan a modernizar las estrategias de talento hacia grupos sin fronteras y centros regionales de habilidades. Sin embargo, la confianza sigue siendo baja. Solo el 47 % de los ejecutivos tecnológicos a nivel mundial cree que su estrategia de IA potencia eficazmente el talento en toda la organización, lo que pone de relieve cómo los modelos de plantilla se están quedando atrás con respecto al ritmo de los cambios tecnológicos y geopolíticos³. Las restricciones de visados y las normativas locales complican la movilidad, incluso cuando la innovación exige una colaboración global, lo que genera una doble presión sobre la infraestructura y la agilidad del talento.

Triunfar en este entorno significa institucionalizar la soberanía por defecto, es decir, integrar controles regionales en los flujos de trabajo y la planificación de infraestructuras, al tiempo que se adopta un modelo de talento sin fronteras que aprovecha los grupos de ingeniería distribuidos y la gestión proactiva de riesgos. Las empresas que integren diversas perspectivas regionales y requisitos normativos en su estrategia lograrán el cumplimiento sin sacrificar la rapidez, lo que les permitirá alcanzar una escala global en un panorama cada vez más fragmentado.

Oportunidad 7

Desplegar especialistas técnicos integrados para navegar por la complejidad de la plataforma de IA 

A medida que las plataformas y los ecosistemas de IA se vuelven más complejos y especializados, las organizaciones se enfrentan a una pregunta fundamental: ¿será esencial para el éxito el uso de ingenieros desplegados en primera línea (FDE, por sus siglas en inglés) u otros especialistas técnicos integrados? La respuesta tiene amplias implicaciones. Incorporar talento técnico directamente en las unidades de negocio o equipos de proyecto puede acelerar la adopción, mejorar la calidad de la prestación de servicios y ayudar a proporcionar continuidad a medida que las plataformas evolucionan. Sin embargo, también plantea nuevos retos en torno a la adquisición y retención de talento, la inversión financiera, la ampliación y la medición del impacto a través de indicadores clave de rendimiento (KPI, por sus siglas en inglés) claros. Actualmente, el 27 % de los ejecutivos tecnológicos% afirman que la falta de habilidades en IA es el principal obstáculo para una mayor implementación en toda la empresa, por encima de cualquier otro reto técnico u operativo⁴.

Las organizaciones deben sopesar las ventajas de una resolución más rápida de los problemas y una integración más profunda frente a los costos y las exigencias operativas que supone mantener grandes organizaciones con conocimientos especializados integrados. La oportunidad radica en estructurar estas funciones para maximizar el valor, ayudando a garantizar que los especialistas técnicos estén conectados con un aprendizaje organizativo más amplio, la gobernanza y la medición de resultados.

Oportunidad 8

Reconsiderar tu estrategia fiscal para la era de la infraestructura digital y la inteligencia artificial

La escala y la velocidad sin precedentes de la inversión en infraestructura digital (computación, centros de datos y el rápido desarrollo de modelos y herramientas de inteligencia artificial patentados) han elevado la estrategia fiscal a una palanca fundamental para las empresas tecnológicas. A medida que los líderes en inteligencia artificial se expanden a nivel mundial, aumentando sus operaciones y contratando talento en múltiples jurisdicciones, la complejidad y lo que está en juego en la planificación fiscal nunca han sido tan importantes. La razón es clara: los impuestos ya no son solo una función de cumplimiento, sino también un facilitador estratégico que puede liberar capital, acelerar la implementación y proteger los márgenes en un entorno que cambia rápidamente.

Para las empresas tecnológicas, los impuestos deben considerarse de forma proactiva, y no como algo secundario, a la hora de tomar decisiones sobre dónde construir, cómo estructurar la propiedad intelectual y cómo distribuir los costos y beneficios a través de las fronteras. El enfoque fiscal adecuado puede influir en todo, desde la creación de centros de datos y la expansión de la nube hasta la monetización de la propiedad intelectual digital y la estructuración de equipos globales de inteligencia artificial.

Los impuestos se están convirtiendo en un producto de datos por derecho propio. Las organizaciones líderes están incorporando el análisis fiscal en sus plataformas de datos centrales, utilizando información en tiempo real para tomar decisiones empresariales, gestionar el riesgo y mejorar la transparencia con los stakeholders y los reguladores. Este cambio permite una gestión proactiva de los incentivos, los créditos y las obligaciones de cumplimiento, transformando los impuestos de un centro de costos en una fuente de valor y resiliencia. La oportunidad reside en integrar la estrategia fiscal en los cimientos de la transformación digital, de modo que, a medida que el negocio crezca, lo haga con agilidad, cumplimiento normativo y una visión clara de los riesgos y oportunidades globales.

Oportunidad 9

Institucionalizar las operaciones financieras de IA para convertir las finanzas en el motor del retorno de la inversión.

La programación y la atención al cliente ya han demostrado la capacidad de la IA para transformar las empresas. Las finanzas son lo siguiente, y deben convertirse en el campo de pruebas para el retorno de la inversión. Este dominio se encuentra en el centro de procesos críticos, control y riesgo, lo que lo convierte en la próxima ola ideal para obtener resultados significativos impulsados por la inteligencia artificial.

Las empresas están realizando importantes inversiones en IA para las finanzas, pero los beneficios aún no se han materializado. Hoy en día, 51 % de las empresas tecnológicas globales sitúan las finanzas entre las tres principales prioridades presupuestarias para la IA, solo por detrás de las funciones de TI/digitales y las funciones empresariales básicas, pero solo 27 % afirman que las finanzas se encuentran entre los tres principales impulsores del retorno de la inversión en IA⁵. Esta diferencia pone de relieve el reto: los proyectos piloto con buenos recursos y los casos de uso exploratorios no se han traducido en valor a escala empresarial. En 2026, eso debe cambiar. Los responsables financieros deben pasar de la experimentación a la implementación: incorporar la inteligencia artificial en las previsiones, acelerar los ciclos de cierre, automatizar el cumplimiento normativo y utilizar el análisis predictivo para tomar decisiones más inteligentes.

Institucionalizar las operaciones financieras con IA significa convertir la IA en un elemento central de las operaciones financieras, añadiendo visibilidad en tiempo real del flujo de caja, modelización dinámica de escenarios, comprobaciones de cumplimiento automatizadas y asignación inteligente de recursos. Cuando se hace bien, las finanzas pasan de ser una función de reporte a convertirse en un motor estratégico que impulsa la expansión de los márgenes, optimiza el despliegue de capital y permite tomar decisiones más rápidas e inteligentes en toda la empresa.

Resumen

El 2026 se trata de ejecutar la IA de manera responsable, a gran velocidad y a gran escala. Las oportunidades aquí descritas reflejan un cambio de la experimentación a la madurez operativa y la resiliencia. Aunque persisten los retos, que van desde el elevado consumo energético hasta los problemas legales, pasando por las continuas alucinaciones de la IA, el ritmo y la magnitud de las oportunidades siguen aumentando. Las empresas tecnológicas que adopten estas estrategias basadas en la inteligencia artificial, permitan una gobernanza transformadora y replanteen sus modelos comerciales serán las que lideren esta nueva era.