El debate sobre la Inteligencia Artificial ha pasado buena parte de 2024 y 2025 orbitando alrededor de su “potencial”: la fascinación por la IA generativa, el ruido sobre escenarios de AGI y la sensación de que lo realmente importante siempre está a unos años vista. Pero, de cara a 2026, el foco empieza a moverse hacia un terreno mucho más pragmático: qué impacto tangible puede producir la IA hoy en las organizaciones, cómo se mide y qué cambia cuando la tecnología deja de ser una herramienta de redacción o resumen para convertirse en un sistema capaz de actuar.
La idea central es que el mercado está entrando en una fase de madurez donde la conversación ya no se limita a “lo bien que escribe un modelo” o a “lo rápido que resume”. La pregunta que gana peso es otra: qué puede hacer la IA dentro de procesos reales, con múltiples pasos, dependencias y reglas. Ahí aparece el concepto de IA agéntica, entendido como el salto desde asistentes que ayudan bajo demanda hacia sistemas que razonan, planifican y ejecutan tareas para alcanzar objetivos definidos.
De asistentes a “trabajadores digitales”: el giro hacia flujos agénticos
En la práctica, la IA agéntica apunta a integrarse como una capa operativa dentro de los procesos de negocio. En lugar de limitarse al formato “pregunta y respuesta”, el enfoque es que haya agentes especializados que se encarguen de tramos concretos de un flujo: recopilar información, clasificar casos, proponer acciones, solicitar validaciones y completar pasos repetitivos que hoy consumen tiempo humano.
Este cambio también implica una evolución organizativa: si antes bastaba con “tener un copiloto”, en 2026 se espera una transición hacia sistemas de varios agentes que colaboran. Es decir, piezas que trabajan en paralelo y se coordinan para automatizar procesos complejos, con el objetivo de convertir la IA en un acelerador estructural —no en una herramienta de productividad aislada.
Un ejemplo que se presenta como síntoma de esta transición es el de CaixaBank, que ha desplegado un agente de IA generativa basado en tecnología de Google Cloud y que, según el planteamiento descrito, se ha extendido a 200.000 clientes. La clave aquí no es solo el “chat” como interfaz, sino el tipo de utilidad: resolver dudas sobre productos, comparar opciones y ayudar al cliente a elegir la alternativa que mejor encaja con sus necesidades, con una lógica más cercana a la orientación comercial que a una simple respuesta textual.
Hiperpersonalización: del “marketing a escala” al “servicio estilo conserje”
Otro de los ejes que se señalan para 2026 es la combinación de agentes con medios generativos (imagen y vídeo) para habilitar experiencias más personalizadas y consistentes. El argumento es que la personalización ya no dependerá de segmentaciones amplias, sino de sistemas capaces de generar variaciones y adaptar mensajes con coherencia visual y tono, manteniendo calidad y velocidad.
En este terreno, se menciona el caso de Freepik, desde Málaga, como ejemplo de cómo los equipos creativos y de marketing están incorporando modelos avanzados para producir activos de alta fidelidad. La tesis: disponer de generación multimedia potente y rápida abre la puerta a multiplicar variantes de una misma campaña para audiencias distintas, sin romper el estilo y sin convertir cada adaptación en un proyecto manual. En sectores como retail, turismo o industrias creativas —relevantes en la economía española—, esta capacidad se plantea como un salto de productividad y de calidad percibida.
Ciberseguridad: agentes para reducir ruido y acelerar respuesta
La seguridad aparece como uno de los ámbitos donde la IA agéntica puede marcar más diferencia por una razón sencilla: un SOC moderno vive saturado de señales, y gran parte del trabajo consiste en triage, correlación y priorización. En ese contexto, el valor no es “generar texto”, sino absorber carga operativa, detectar patrones y acelerar decisiones.
Como ejemplo, se cita a Telefónica Tech, que al integrar capacidades de IA de seguridad en Google Cloud estaría evolucionando la operativa de sus centros de operaciones para manejar grandes volúmenes de datos, detectar anomalías de forma proactiva y habilitar respuestas más rápidas. El planteamiento es que, si la automatización se encarga de la parte repetitiva y de clasificación, los analistas ganan tiempo para tareas estratégicas: investigación, hardening, control de exposición y mejora continua.
Innovación sin renunciar al cumplimiento: la “confianza” como condición de adopción
Si 2026 se presenta como un año de adopción más amplia, el factor que lo hace posible no es solo técnico: es de confianza. A medida que los agentes ganan autonomía, la exigencia de control, trazabilidad y cumplimiento aumenta. La promesa es que las organizaciones podrán adoptar sin tener que escoger entre innovación y normativa.
En ese equilibrio se menciona el caso del Centro de Coordinación de Emergencias y Seguridad 112 Canarias, como ejemplo de migración de gestión de datos sensibles a un entorno de nube soberana con el objetivo de mejorar la seguridad. El mensaje de fondo es que, para que la IA pase a formar parte de procesos críticos, el “dónde” y el “cómo” se gobiernan los datos será tan importante como el modelo que se utilice.
La palanca definitiva: talento y capacitación
Más allá de producto y tecnología, el texto pone el acento en una idea que suele ser incómoda para los titulares: la IA no crea valor por sí sola. El valor depende de que haya personas capaces de diseñar casos de uso, medir impacto, supervisar resultados y rediseñar procesos.
En ese punto se menciona un estudio encargado a Esade que apunta a que la adopción generalizada de IA generativa podría aumentar la productividad de la Administración Pública hasta un 9% en una década, lo que se traduce en un potencial de 7.000 millones de euros al año de valor añadido. Pero el matiz es decisivo: para capturar esa cifra hace falta una fuerza laboral preparada. En esa línea se plantea el compromiso de formar a 1.000.000 de personas en España para 2027, como parte de una estrategia de capacitación a escala.
La lectura para 2026 es clara: el mercado deja atrás parte del entusiasmo abstracto y entra en una fase donde la IA se evalúa por impacto operativo, ahorro de tiempo, reducción de incidencias, mejora de servicio, cumplimiento y resultados medibles. El potencial ya no se discute como un futurible: se convierte en una carrera por la ejecución.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la IA agéntica y en qué se diferencia de un asistente de IA?
La IA agéntica se enfoca en sistemas que no solo responden, sino que pueden planificar y ejecutar tareas en varios pasos para lograr objetivos dentro de procesos definidos.
¿Por qué 2026 se perfila como el año de los “agentes útiles”?
Porque la conversación se desplaza del “contenido” a la “operación”: integrar IA en flujos reales (IT, seguridad, atención al cliente, marketing) exige sistemas más autónomos y medibles.
¿Qué sectores en España pueden beneficiarse más de la hiperpersonalización con IA?
Especialmente comercio minorista, turismo y sectores creativos, donde la capacidad de adaptar campañas y experiencias a gran escala puede traducirse en eficiencia y mejor conversión.
¿Cómo se puede adoptar IA sin comprometer el cumplimiento normativo y la soberanía del dato?
Apostando por arquitecturas con gobierno del dato, control de acceso, trazabilidad y despliegues alineados con requisitos de residencia y seguridad, especialmente en casos con datos sensibles.
