5 tendencias tecnológicas para empresas para 2026
El año 2026 se perfila como un periodo fundamental para las organizaciones en términos tecnológicos, marcado por la disrupción, la innovación y el riesgo. Las principales tendencias tecnológicas empresariales para este año que comienza estarán estrechamente interrelacionadas y reflejarán la realidad de un entorno cada vez más conectado, donde la inteligencia artificial (IA) asumirá un papel predominante.
Estas tendencias no solamente implican cambios considerables, sino que también actúan como vehículos o catalizadores para acelerar la transformación de las empresas. Lo que suceda este nuevo año sentará las bases para la evolución de los sectores durante las próximas décadas y ayudará a las empresas a manejar la volatilidad en sus respectivos mercados.
Plataforma de supercomputación con IA
La primera tendencia clave a considerar es la adopción de plataformas de supercomputación con IA. Éstas integran unidades de procesamiento central, unidades de procesamiento gráfico y circuitos integrados para aplicaciones específicas que incorporan IA. Su propósito es permitir a las empresas coordinar cargas de trabajo complejas, lo que resulta en mejoras de rendimiento, eficiencia e innovación. Al combinar procesadores de alto rendimiento, memoria masiva, hardware especializado y software de coordinación, estas plataformas pueden gestionar cargas de trabajo intensivas en datos en campos como el aprendizaje automático, la simulación y el análisis.
Sistemas multiagente
En segundo lugar, los sistemas multiagente representan conjuntos de agentes de IA que colaboran e interactúan para alcanzar objetivos complejos, que pueden ser tanto individuales como compartidos. Estos agentes tienen la capacidad de operar dentro de un único entorno o ser desarrollados e implementados de manera independiente en entornos distribuidos.
Modelos de lenguaje específicos de dominio
Debido a que los líderes de TI y los directivos empresariales buscan obtener cada vez más valor de la IA, los grandes modelos de lenguaje se quedan cortos para tareas altamente especializadas. Los Modelos de Lenguaje Específicos de Dominio (DSLM) abordan esta limitación al ser modelos entrenados o ajustados con información especializada para un proceso, función o sector particular. Esto permite obtener mayor precisión, costos más bajos o un mejor cumplimiento normativo en comparación con los LLM generales.
Plataformas de seguridad de IA
Junto con lo anterior, el uso extendido de la IA exige métodos robustos de protección. Las plataformas de seguridad de IA ofrecen una forma unificada de resguardar las aplicaciones de IA, tanto las personalizadas como las de terceros. Estas plataformas desempeñan un papel crucial al centralizar la visibilidad, hacer cumplir las políticas de uso y proteger contra riesgos propios de la IA. Entre estos riesgos específicos que se abordan se incluyen la inyección de prompts, la fuga de datos y las acciones de agentes maliciosos.
Ciberseguridad preventiva
Finalmente, frente a un crecimiento exponencial de las amenazas dirigidas a redes, datos y sistemas conectados, la ciberseguridad preventiva se está consolidando como una tendencia imprescindible. Los responsables de TI están realizando una transición de una defensa meramente reactiva a un enfoque proactivo. Se espera que esto tenga un impacto considerable en el gasto en seguridad.
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