Tendencias tecnológicas que transformarán los próximos años

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El mapa de las tendencias tecnológicas que ganarán protagonismo en los próximos años empieza a perfilarse con bastante claridad. A las puertas de una nueva etapa, la inteligencia artificial, la computación cuántica, la sostenibilidad digital y la biotecnología se combinan con cambios regulatorios intensos que están redefiniendo la forma en que las empresas europeas y españolas organizan sus operaciones, gestionan riesgos y buscan nuevas oportunidades.

En este contexto, la tecnología deja de ser simplemente una ayuda para convertirse en infraestructura crítica de competitividad. La modernización de sistemas heredados, la automatización inteligente del puesto de trabajo, la protección de la identidad digital, el cumplimiento normativo y la descarbonización de la economía forman un bloque cada vez más difícil de separar: quien no integre estas piezas de forma coherente corre el riesgo de quedarse atrás.

La IA, de herramienta puntual a columna vertebral del negocio

Para consultoras y centros tecnológicos españoles y europeos, como Excelia, Seidor o Eurecat, 2026 marca un punto de inflexión en el que la inteligencia artificial deja de ser un experimento para convertirse en aliado estructural del tejido productivo. Ya no se habla solo de chatbots o asistentes puntuales, sino de agentes capaces de coordinar tareas complejas, integrar datos críticos y actuar de forma proactiva en procesos clave.

En el terreno corporativo, la IA se utilizará para modernizar sistemas legacy, automatizar refactorización de código, mejorar la documentación y optimizar procesos sin tener que rehacerlo todo desde cero. Esta combinación de automatización y análisis acelera la migración hacia plataformas más ágiles en la nube y reduce el riesgo asociado a aplicaciones antiguas que siguen siendo esenciales para el negocio.

Dentro de las organizaciones, la automatización inteligente del puesto de trabajo se consolidará. Asistentes avanzados y agentes de IA ayudarán a descargar a los equipos de tareas repetitivas —como validaciones administrativas, consultas de datos o elaboración de informes— para que el personal se centre en decisiones estratégicas, creatividad y gestión de excepciones. Esto no implica una oficina sin personas, sino un uso distinto del tiempo y de las capacidades humanas.

Consultoras como Seidor apuntan además a la evolución de los sistemas de gestión tradicionales hacia modelos como el ERP activo: aplicaciones que dejan de ser un registro pasivo de transacciones para actuar como sistemas que proponen, ejecutan y verifican acciones de negocio de manera continua, apoyadas en IA agéntica.

El debate ya no se centra en si la IA es útil, sino en qué grado de autonomía es razonable en procesos sensibles, cómo se reparten responsabilidades entre sistemas y personas y de qué manera se gobiernan los modelos para evitar sesgos, errores graves o incumplimientos normativos.

IA agéntica y web de agentes: hacia ecosistemas automatizados

Una de las tendencias más repetidas en los análisis europeos es la expansión de la IA agéntica. Tras varios años de foco en la IA generativa, los próximos ejercicios estarán marcados por sistemas con capacidad de planificar, decidir y ejecutar tareas complejas casi de extremo a extremo, dentro de límites muy definidos y con diferentes grados de supervisión humana.

Estos agentes no se quedarán en sugerir opciones: interactuarán con bases de datos, APIs y otros servicios digitales, lanzarán procesos de negocio, coordinarán flujos de trabajo e incluso se comunicarán entre sí mediante protocolos específicos, como los esquemas de comunicación agente a agente (A2A) que ya se empiezan a probar. La autonomía será progresiva, comenzando por actividades bien acotadas y repetitivas.

Desde el lado de los centros de investigación, Eurecat anticipa los primeros pasos de una web agéntica, una Internet preparada para que estos agentes intercambien información y servicios de forma automatizada y segura. Se prevén especificaciones técnicas iniciales y proyectos piloto que sirvan como antesala de un despliegue más amplio en los años siguientes.

En paralelo, la consultora Excelia identifica la automatización inteligente del trabajo como una de las grandes palancas de eficiencia operativa, con agentes que ayudan a generar insights, priorizar tareas y tomar decisiones basadas en datos. Se trata de un nuevo escalón respecto a la simple digitalización, donde ya no solo se informatiza un proceso, sino que se le añade capacidad de razonamiento y acción.

Esta evolución tiene una cara menos visible: la necesidad de gobernanza robusta. Modelos como AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management) aparecen como marcos de referencia para gestionar riesgos, supervisar el comportamiento de los agentes, medir su impacto y asegurar que operan dentro de los límites éticos y normativos marcados por la empresa y por la regulación europea.

Gobernanza, regulación y seguridad en la inteligencia artificial

A medida que la IA penetra en procesos sensibles, la gobernanza y la seguridad dejan de ser cuestiones accesorias. Excelia sitúa la gobernanza de la IA entre las tendencias centrales: será imprescindible contar con marcos claros para gestionar sesgos, trazar decisiones, documentar modelos y alinear su uso con leyes emergentes como el Reglamento Europeo de IA.

La UE afronta un equilibrio complicado: quiere impulsar la innovación, pero a la vez establece una de las regulaciones más exigentes del mundo. En este contexto, se anticipa una cierta tensión entre la velocidad de adopción y el cumplimiento normativo. Organismos como AESIA en España empiezan a publicar guías para facilitar el despliegue responsable, pero la adaptación requerirá recursos y cambios organizativos.

El enfoque de gobernanza adaptativa implica pasar de normas estáticas a sistemas de supervisión dinámica capaces de monitorizar alucinaciones, fugas de información, incidencias de seguridad y calidad de resultados en tiempo real. El objetivo es no solo cumplir reglas, sino generar confianza sostenida entre clientes, reguladores y empleados.

En paralelo, Microsoft y otros actores del sector destacan que la seguridad en torno a los agentes de IA será crítica: habrá que gestionar la identidad de los agentes, limitar qué datos y sistemas pueden consultar, controlar qué información generan y protegerlos frente a ataques específicos que busquen manipular su comportamiento.

El éxito de la IA en entornos laborales dependerá tanto de la calidad técnica de los modelos como de la capacidad para crear confianza interna. Sin confianza de las plantillas y sin procesos claros de responsabilidad, difícilmente se extenderán usos avanzados de agentes en ámbitos clave como finanzas, recursos humanos, salud o administración pública.

Ciberseguridad: identidad, Zero Trust y defensa a velocidad de máquina

En el terreno de la seguridad digital, las previsiones coinciden en que la identidad se consolida como el nuevo perímetro. Excelia sitúa la gestión de credenciales y accesos en el centro de la protección frente a amenazas como el robo de contraseñas, la suplantación o el uso indebido de cuentas corporativas. Con entornos cada vez más distribuidos y basados en servicios en la nube, controlar quién accede a qué se vuelve decisivo.

El modelo Zero Trust sigue evolucionando hacia esquemas más contextuales y proactivos. En lugar de conceder acceso de forma estática, las organizaciones tenderán a verificar continuamente identidad, ubicación, comportamiento y nivel de riesgo, ajustando permisos y respuestas casi en tiempo real. Esto implica arquitecturas de seguridad más sofisticadas, pero también mejor preparadas para ataques cada vez más automatizados.

En paralelo, la ciberseguridad entra de lleno en la era de la defensa asistida por IA. La industrialización de los ciberataques y la cantidad de alertas que generan los sistemas hacen imposible una respuesta puramente manual. La tendencia es utilizar modelos de IA que analicen grandes volúmenes de datos, correlacionen eventos, detecten anomalías y activen respuestas automatizadas a «velocidad de máquina».

Seidor subraya que esta aproximación no sustituye a los analistas humanos, sino que cambia su rol: en lugar de perseguir cada alerta, se centran en diseñar políticas, validar incidentes críticos y tomar decisiones estratégicas, mientras que la máquina se encarga de la primera línea de contención y filtrado.

Este enfoque se complementa con el cumplimiento normativo como eje estratégico. Marcos como NIS2 para seguridad de redes y sistemas, DORA para el sector financiero, el Reglamento de Ciberresiliencia (CRA) o la propia CSRD para reporte de sostenibilidad obligan a integrar la seguridad y la gestión de riesgos en la propia estructura operativa, no solo en el departamento de TI.

Computación cuántica y criptografía postcuántica en Europa

Mientras la IA ocupa titulares, la computación cuántica sigue avanzando en paralelo, sobre todo en Europa. Arquitecturas híbridas que combinan capacidades clásicas y cuánticas empiezan a explorar aplicaciones en simulación, optimización y descubrimiento de nuevos materiales y fármacos, aunque todavía lejos de sustituir a los ordenadores tradicionales en el día a día.

Un ejemplo destacado es el IBM Quantum System Two instalado en San Sebastián, considerado el sistema cuántico más potente de Europa. Se prevé que alcance aproximadamente la mitad de su capacidad operativa en torno a 2026, con una cartera de proyectos de investigación que ya incluye casos en farmacología, ciencia de materiales, finanzas y sostenibilidad.

Este tipo de infraestructuras abre la puerta a resolver problemas que la computación clásica no puede abordar de forma eficiente, como simulaciones complejas de moléculas, optimización logística a gran escala o análisis avanzados de riesgos financieros. También se barajan aplicaciones en observación de la Tierra: se ha llegado a plantear que un sistema cuántico de este calibre podría procesar varias décadas de imágenes satelitales para analizar cambios en bosques, líneas costeras o emisiones de metano.

El progreso cuántico tiene un impacto directo en la seguridad de la información. La posibilidad futura de romper ciertos esquemas criptográficos clásicos acelera una transición hacia sistemas de criptografía postcuántica. En Europa, las recomendaciones ligadas a NIS2 y otros estándares se traducirán en planes de migración gradual para administraciones y sectores críticos.

Durante los próximos años se espera que algunas organizaciones empiecen a actualizar sus infraestructuras de cifrado y gestión de claves con el objetivo de anticiparse a un escenario en el que los ataques respaldados por capacidades cuánticas puedan comprometer datos sensibles almacenados hoy.

Infraestructura, supercomputación en la nube y datos federados

La expansión de la IA y de la analítica avanzada deja en evidencia los límites de muchas infraestructuras heredadas basadas casi exclusivamente en CPU. Las tendencias apuntan hacia un mayor uso de aceleradores como GPUs y hacia arquitecturas híbridas que combinen recursos locales con servicios especializados en la nube.

Según Seidor, gran parte de las empresas optará por acceder a supercomputación como servicio en vez de desplegar sus propios centros de datos de alta densidad. Proveedores cloud ofrecerán capacidades de computación masiva específicas para entrenamiento y ejecución de modelos de IA, lo que obliga a las compañías a gestionar de forma estratégica estos recursos: dimensionar bien el consumo, controlar costes y evaluar la dependencia respecto a determinados proveedores.

Este cambio en la infraestructura se acompaña de nuevos enfoques de gobernanza de datos. La fragmentación del mercado, las limitaciones legales para mover información entre jurisdicciones y las exigencias de privacidad impulsan modelos de gobernanza de datos federada. En estos, distintas organizaciones pueden colaborar compartiendo información de forma controlada sin necesidad de centralizar físicamente todos los datos.

Sobre esta base se diseñan los ecosistemas de agentes: entornos donde múltiples agentes de IA, procedentes de diferentes proveedores y basados en modelos diversos, acceden a datos distribuidos de forma coordinada y segura. El objetivo es reducir silos, evitar dependencias excesivas de una sola plataforma y permitir que cada agente aporte valor en su ámbito, manteniendo la soberanía del dato.

La adopción de arquitecturas componibles o composable se presenta como un habilitador clave. Sistemas construidos en módulos de negocio bien delimitados, expuestos a través de APIs, facilitan que los agentes puedan orquestar funciones y procesos de forma flexible, sin tener que rehacer por completo el legado tecnológico.

Especialización de la IA, hiperautomatización y nuevos modelos de software

Otro de los vectores que ganará relevancia es la especialización de los modelos de IA. Frente a los grandes modelos generalistas, las empresas europeas tenderán a combinar estos sistemas con modelos más pequeños y verticales, afinados con datos propios y terminología sectorial específica.

Este enfoque busca reducir alucinaciones, mejorar el cumplimiento normativo y rebajar el consumo energético de los sistemas de IA. Modelos especializados para sectores como el sanitario, el financiero, la industria química o la logística facilitarán resultados más fiables, además de permitir despliegues más exclusivos en entornos on-premise cuando la regulación o la sensibilidad de los datos lo exijan.

Junto a ello, la hiperautomatización avanza desde la mera robotización de tareas hacia esquemas donde se automatizan cadenas completas de valor, desde la captura de información hasta la toma de decisiones operativas. Esta tendencia se conecta con un cambio en la forma de consumir tecnología: se empieza a hablar de «servicio como software», donde las empresas pagan por resultados concretos —documentos revisados, incidencias resueltas, códigos generados— en vez de pagar únicamente por licencias de uso.

Las plataformas low-code y no-code también seguirán ganando terreno, permitiendo que áreas de negocio desarrollen aplicaciones y flujos de trabajo sin depender totalmente de TI. Esto democratiza la innovación interna, pero obliga a reforzar la supervisión y los controles para evitar una proliferación desordenada de soluciones difíciles de mantener.

En paralelo, las funciones financieras evolucionarán hacia ecosistemas digitales nativos, interconectados mediante APIs y apoyados en automatización, lo que permitirá reducir errores, unificar procesos y tomar decisiones económicas en plazos cada vez más cortos.

Sostenibilidad digital, Green IT y el desafío energético de la IA

El crecimiento acelerado de la IA trae consigo una cara menos visible: su huella energética y climática. Los modelos conversacionales más potentes pueden generar decenas de veces más emisiones de CO2 que alternativas mucho más ligeras para responder a consultas sencillas, algo que ya no pasa desapercibido para empresas y reguladores.

En el día a día, el impacto del consumo digital —videollamadas, correo electrónico, publicidad online y ahora IA generativa— sigue siendo poco conocido por la ciudadanía, pero suma en el cómputo global de emisiones. Algunos cálculos apuntan a que un puñado de interacciones con ciertos sistemas de IA puede suponer del orden de decenas de gramos de CO2, una cifra aparentemente pequeña que se amplifica con millones de usos diarios.

Ante este escenario, la sostenibilidad tecnológica se refuerza como indicador clave para los responsables de TI. Regulaciones como la CSRD obligarán a reportar con más detalle el impacto ambiental de la infraestructura digital, mientras que las empresas buscarán reducir su huella mediante estrategias de Green IT y centros de datos más eficientes.

La práctica de GreenOps se perfila como una tendencia relevante: gestionar los recursos en la nube pensando no solo en los costes económicos, sino también en el impacto climático. Esto incluye dimensionar mejor las cargas de trabajo, seleccionar regiones de menor huella, optimizar el uso de hardware y priorizar modelos y arquitecturas de IA menos intensivas en recursos cuando sea posible.

En paralelo, seguirán creciendo las iniciativas de Green IT y centros de datos sostenibles, con mejoras en refrigeración, uso de energías renovables y reutilización de calor, además de políticas de renovación de hardware más eficientes. La paradoja de una IA que optimiza la eficiencia empresarial mientras consume grandes cantidades de energía obligará a decisiones complejas en el ámbito corporativo y político.

Tecnologías termoquímicas y economía circular de los residuos

Más allá de la esfera puramente digital, la sostenibilidad también impulsa tendencias tecnológicas en áreas como la gestión de residuos y la economía circular. Eurecat destaca las tecnologías termoquímicas —pirólisis y gasificación— como una de las apuestas para los próximos años, orientadas a valorizar residuos que hoy acaban en vertedero o se gestionan de forma ineficiente.

Entre los residuos objetivo figuran plásticos no reciclables, lodos de depuradora, fracción resto o digestatos, que pueden transformarse en biocombustibles, biomateriales y gases con poder energético. Estas soluciones ya se aplican en algunos países para el aprovechamiento de biomasa forestal, pero su extensión a residuos más complejos requiere innovación adicional.

Los principales retos pasan por desarrollar pretratamientos específicos, catalizadores avanzados y diseños innovadores de reactores que permitan procesos más estables, eficientes y seguros. A esto se suma la necesidad de sistemas de depuración de gases y de herramientas digitales de automatización y control que aseguren el funcionamiento robusto de las plantas.

La combinación de presiones regulatorias —cada vez se permite menos el vertido directo— y objetivos de descarbonización hará que estas tecnologías ganen relevancia en la planificación industrial y energética. No obstante, su despliegue masivo dependerá de que se demuestre su viabilidad técnico-económica en un rango amplio de contextos.

Para Europa, estas soluciones se enmarcan en una estrategia más amplia de bioeconomía circular, donde los residuos se integran en nuevos ciclos productivos, reduciendo la dependencia de materias primas fósiles y mejorando la resiliencia de las cadenas de suministro.

Biotecnología avanzada, proteínas alternativas y tecnologías ómicas

La biotecnología consolida su papel como uno de los pilares de las tendencias tecnológicas, con impacto en alimentación, salud humana y animal, procesos industriales y agricultura. Según los expertos de Eurecat, los próximos años continuarán la dinámica de integración entre sostenibilidad, digitalización y nuevas formas de producción de alimentos y tratamientos médicos.

En el ámbito alimentario, el mercado de proteínas alternativas evoluciona desde el predominio de las fuentes vegetales hacia propuestas basadas en microorganismos unicelulares, insectos y biomasa revalorizada. Estos productos ofrecen potenciales beneficios ambientales y nutricionales, aunque su aceptación social aún es desigual y depende tanto de la regulación como de la percepción del consumidor.

La fermentación de precisión y las tecnologías ómicas se sitúan en el centro de este cambio. La combinación de IA, genómica avanzada y técnicas de automatización para fermentación y extrusión permite diseñar ingredientes con perfiles nutricionales más controlados y procesos más escalables. Aun así, queda por ver cómo evolucionará el marco normativo para facilitar su llegada al mercado de forma ágil y segura.

En biomedicina, las tecnologías de secuenciación tecnologías de secuenciación genómica avanzan hacia aplicaciones más prácticas, especialmente en el diagnóstico de enfermedades raras y en situaciones críticas como la detección temprana de sepsis. La integración de datos procedentes de distintas capas biológicas —genómica, proteómica, metabolómica, entre otras—, apoyada por algoritmos de inteligencia artificial, abre la puerta a tratamientos más personalizados y precisos.

Una de las tendencias de investigación es la creación de plataformas que combinen múltiples tipos de datos ómicos, superando el enfoque de estudiar cada disciplina por separado. Este movimiento plantea desafíos importantes en interoperabilidad, estandarización y protección de datos, pero también promete una medicina más ajustada a la realidad biológica de cada paciente.

Robótica cognitiva e IA física: cuando los modelos salen al mundo real

La convergencia entre IA, robótica y automatización industrial genera lo que algunos denominan IA física o embodied AI. La idea es sencilla: los grandes modelos y los agentes dejan de estar confinados al entorno digital y se integran en robots, drones, vehículos autónomos y maquinaria que interactúa directamente con el entorno físico.

Según los responsables del área industrial de Eurecat, los modelos de IA generativa ya han consumido prácticamente toda la información disponible en Internet para su entrenamiento, por lo que las siguientes mejoras provendrán en gran medida de datos recogidos en el mundo real. Eso convierte a los entornos físicos —fábricas, almacenes, infraestructuras logísticas— en nuevas fuentes de información para el aprendizaje de la IA.

En la práctica, esto se traduce en robots que perciben, razonan y actúan, capaces de adaptarse a entornos cambiantes, aprender de la experiencia y colaborar con personas de forma más natural. Sectores como la logística, la manufactura o los servicios de mantenimiento serán algunos de los primeros en incorporar estas capacidades de manera significativa.

La instalación progresiva de algoritmos avanzados en robots industriales existentes apunta a un cambio paulatino: no se sustituye toda la flota de máquinas, sino que se les dota de nuevas capacidades cognitivas, mejorando su flexibilidad y reduciendo la necesidad de reprogramaciones constantes. Este tipo de proyectos ya está recibiendo apoyo en el marco de iniciativas europeas de innovación.

Más allá de la industria, se exploran también aplicaciones en sectores como el sanitario —por ejemplo, sistemas de triaje asistidos por IA o robots auxiliares— y el sector servicios, donde la combinación de IA conversacional y capacidades físicas abre escenarios nuevos en atención al cliente, turismo o comercio minorista.

Electrónica flexible, materiales de carbono y nuevos dispositivos

En paralelo a estas grandes tendencias, la electrónica flexible empieza a asomar como pieza importante de la próxima oleada de dispositivos conectados. Los chips basados en materiales de carbono —como grafeno, nanotubos de carbono o semiconductores orgánicos— no pretenden competir con el silicio en computación intensiva, pero sí ofrecen ventajas claras en ámbitos donde la flexibilidad, el coste y la ligereza son prioritarios.

Entre las aplicaciones más probables figuran wearables médicos, envases inteligentes, sensores ambientales y etiquetas RFID avanzadas, todos ellos elementos donde la electrónica debe poder doblarse, integrarse en superficies irregulares o formar parte de productos desechables.

La clave estará en la capacidad de la industria europea para escalar la producción de estos materiales y dispositivos de forma rentable. Centros como la planta de plastrónica de Eurecat trabajan precisamente en procesos de fabricación compatibles con altos volúmenes, un requisito indispensable para su adopción generalizada.

Esta electrónica de nueva generación se integra con el auge del Internet de las Cosas (IoT) de bajo coste, ampliando el rango de objetos conectados y multiplicando la cantidad de datos que pueden alimentar sistemas de análisis y modelos de IA. El reto vendrá, de nuevo, por el lado de la seguridad, la privacidad y la gestión eficiente de unos volúmenes de información cada vez mayores.

En conjunto, estas tecnologías menos visibles pueden resultar decisivas para habilitar escenarios donde la conectividad y la sensorización sean prácticamente ubicuas, desde el sector sanitario hasta la logística o la gestión de infraestructuras urbanas.

Un horizonte de cambio gradual, pero profundo

Si se observan en conjunto, las tendencias tecnológicas que se consolidan en el entorno europeo apuntan a un cambio menos estridente de lo que a veces sugieren los titulares, pero muy profundo en su efecto acumulado. La IA agéntica, la computación cuántica, la robótica cognitiva, la biotecnología avanzada, las tecnologías termoquímicas y la electrónica flexible no son líneas aisladas: convergen sobre problemas concretos de productividad, sostenibilidad, seguridad y salud.

2026 y los años inmediatamente posteriores se presentan como un periodo de transición en el que muchas de estas capacidades abandonan el laboratorio y las pruebas piloto para entrar, poco a poco, en los procesos productivos. La gran incógnita es qué organizaciones —y qué países dentro de la UE— serán capaces de integrar estas piezas con mayor rapidez y criterio, combinando inversión tecnológica, talento, rigor regulatorio y visión de largo plazo.

En este escenario, la ventaja no vendrá tanto de adoptar la última novedad aislada como de articular un modelo coherente que conecte IA, datos, infraestructura, sostenibilidad y capacidades humanas. Las empresas y administraciones que consigan alinear estos ejes tendrán más margen para innovar, gestionar riesgos con anticipación y generar valor duradero en un contexto competitivo que, todo indica, seguirá acelerándose.