Empresas pasarán de pruebas aisladas a implementaciones operativas de inteligencia artificial, mientras se consolidan ventajas competitivas difíciles de revertir
La adopción empresarial de la inteligencia artificial entrará en una etapa decisiva en 2026, cuando las empresas dejen atrás pruebas piloto y comiencen a integrar estas tecnologías en procesos operativos. De acuerdo con datos recabados por NotiPress, este cambio marcará una diferencia clara entre empresas capaces de capturar valor productivo y aquellas que permanezcan en fases experimentales.
En conversación con esta agencia de noticias, Fernando Leibowich Beker, CEO y cofundador de Lidd AI, señaló que 2026 funcionará como un filtro natural para el mercado. Explicó que muchas compañías, además de evaluar la inteligencia artificial como un elemento exploratorio, priorizarán criterios de costo, eficiencia y retorno medible.
Desde la perspectiva de Haig Hanessian, de Cognition, la consolidación no estará determinada por el acceso a modelos avanzados, sino por la capacidad de integrarlos de forma consistente en operaciones reales. Así, el ejecutivo indicó que las organizaciones que logren aplicar IA en flujos críticos obtendrán ventajas difíciles de igualar, mientras otras quedarán limitadas a usos marginales sin impacto estructural.
Ambos coincidieron en que los llamados "ganadores tecnológicos" serán quienes consigan aplicarlos procesos con continuidad y control. En ese escenario, la ventaja competitiva se construirá sobre la capacidad de ejecutar, mantener y escalar sistemas, más que sobre anuncios o demostraciones aisladas como fue en 2024 y en mayor medida 2025.
En ese proceso de adopción, Leibowich Beker advirtió que uno de los principales frenos será el costo operativo asociado a la inteligencia artificial. Explicó que el despliegue de modelos a escala implica inversiones significativas en infraestructura, energía y mantenimiento, lo que obliga a las empresas a evaluar con mayor rigor el retorno esperado. Bajo ese escenario, sostuvo que muchas iniciativas quedarán en fase experimental si no logran justificar su impacto económico. En este contexto, el también PhD hizo una distinción entre avances de grandes tecnológicas versus una capa de aplicaciones que emerge de firmas generadoras de soluciones.
El directivo también cuestionó la viabilidad de sostener desarrollos que no generen valor medible. En línea con declaraciones de otros actores del sector, afirmó que una parte relevante del mercado aún trata la inteligencia artificial como un "entretenimiento caro", sin una estrategia clara de integración productiva. Según indicó, 2026 marcará el punto en el que ese enfoque dejará de ser sostenible.
Hanessian coincidió en que la consolidación no será uniforme entre las empresas, de hecho mencionó casos donde empresas aún no logran equilibrio entre resultados y costos. Señaló que una parte de las organizaciones lograrán incorporar IA en procesos críticos, mientras otras quedarán limitadas a aplicaciones marginales sin efecto estructural. En ese contexto, explicó que la diferencia no estará en el acceso a tecnología, sino en la capacidad de rediseñar flujos de trabajo y asumir los costos de transición. En particular, citó uno de los principales de los modelos de IA basados en modelos de lenguaje grandes (conocidos como LLMs): falta de resultados determinísticos. El ejecutivo planteó la necesidad de modelos de inteligencia artificial que se orienten a comprender mejor el mundo real, como la propuesta del modelo JEPA de Meta.
A propósito, Greg Brockman, cofundador y CEO de Open AI declaró en el contexto de CES 2026 que la disponibilidad de cómputo condicionará el crecimiento económico y aventuró que en el futuro, los países mediran su Producto Interno Bruto de acuerdo a su capacidad computacional. Su declaración se dio justo en el anuncio de AMD sobre una nueva arquitectura de procesadores para IA (plataforma Helios) y una colaboración con Open AI.
Así, el ejecutivo también señaló que el mercado no avanzará de forma gradual, sino mediante un proceso de selección acelerado. Aquellas empresas que no consigan integrar la inteligencia artificial con consistencia operativa enfrentarán desventajas difíciles de revertir frente a competidores que sí logren capturar eficiencias sostenidas.
Ambos especialistas coincidieron en que este proceso se verá influido por el entorno geopolítico. Mencionaron que la competencia tecnológica entre China y Estados Unidos seguirá presionando el ritmo de innovación, con efectos indirectos sobre precios, disponibilidad de infraestructura y decisiones estratégicas de las empresas. En ese marco, anticiparon que 2026 y 2027 estarán marcados por una mayor concentración de capacidades en manos de pocos actores.
Como cierre de la entrevista, señalaron que 2026 no representará un punto de llegada, sino un filtro. Las organizaciones que atraviesen ese período con implementaciones operativas y retornos claros quedarán mejor posicionadas para los años siguientes. Aquellas que no lo logren enfrentarán un escenario más restrictivo, con menores márgenes de maniobra frente a competidores que ya habrán consolidado ventajas tecnológicas.