En 2026, la IA y la pila de datos moderna reconstruirán la infraestructura empresarial

El informe anual “Big Ideas” de a16z vuelve a llamar la atención este año. Varios equipos de inversión han analizado la industria tecnológica en 2026 y han experimentado un cambio importante. Es decir, la IA dejará de ser una herramienta separada, sino toda la infraestructura empresarial en sí. En particular, la evolución de la pila de datos moderna será el centro de atención.

En el último año, los avances en IA han cambiado significativamente de mejorar el rendimiento de los modelos a capacidades reales a nivel de sistema. Comenzaron a tener las capacidades necesarias para una operación práctica, como comprender series temporales a largo plazo, mantener la consistencia, ejecutar tareas complejas y colaborar con múltiples agentes. Junto con esto, el enfoque de la innovación en distintos sectores ha pasado de un único punto de innovación a una redefinición integral de la infraestructura, los flujos de trabajo y los métodos de interacción del usuario.

Transformación de infraestructuras impulsada por agentes

Los sistemas de back-end de las empresas se enfrentan a desafíos significativos. La arquitectura actual está diseñada con un modelo uno a uno de “acción humana → respuesta del sistema”. Sin embargo, cuando los agentes inteligentes empiezan a trabajar, la situación cambia por completo.

Una sola “instrucción” genera hasta 5.000 subtareas, consultas a bases de datos y llamadas internas a API en una cadena. Es como un “ataque” recursivo en milisegundos. Para limitadores de tasa convencionales y bases de datos, el patrón de comportamiento es casi el mismo que el de los ataques DDoS.

Para resolver este problema, es necesario rediseñar todo el plano de control. La infraestructura nativa de agentes empezará a surgir rápidamente. Arranques en frío más cortos, menor latencia y un número de procesos concurrentes de un orden de magnitud mayor son requisitos esenciales. En última instancia, solo las plataformas que puedan soportar la avalancha de llamadas de herramientas ganarán la competición.

Frontera de Evolución de la Pila de Datos Moderna

El manejo de datos multimodales no estructurados sigue siendo el mayor cuello de botella para las empresas. Incontables empresas se ven abrumadas por PDFs, capturas de pantalla, vídeos, registros, correos electrónicos y “lodo de datos” semiestructurado. Los modelos se están volviendo más inteligentes, mientras que los datos de entrada son más caóticos.

Esta es gran parte de la razón por la que los sistemas RAG alucinan y los agentes inteligentes causan errores pequeños pero costosos. En un mundo no estructurado, que representa el 80% del conocimiento de una empresa, la frescura, estructura y fiabilidad de los datos están en constante declive.

Esta entropía de datos es lo que la convierte en un factor limitante real para las empresas modernas de IA. La pila de datos moderna se ha integrado claramente más en el último año. El cambio de servicios modulares a plataformas integradas, como la fusión Fivetran/dbt y la expansión de Databricks, es notable.

Sin embargo, la realización de una arquitectura de datos verdaderamente nativa de IA aún está en sus primeras etapas. En 2026, se espera que la pila de datos moderna evolucione rápidamente en las siguientes áreas:

Primero, se establece un mecanismo para la entrada continua de datos en bases de datos vectoriales de alto desempeño. La integración profunda de la infraestructura de datos e IA se acelerará, formando una nueva capa más allá del almacenamiento estructurado.

A continuación, el agente de IA entra en la etapa de resolución del “problema contextual”. El acceso continuo a la semántica de datos correcta y a las definiciones de negocio permite una comprensión consistente a través de múltiples sistemas.

Además, la inteligencia y automatización de los flujos de trabajo de datos desafiarán cómo evolucionarán las herramientas y hojas de cálculo tradicionales de BI (inteligencia empresarial). Ya no es necesario mirar a Grafana, y llegará el momento en que la IA analice automáticamente la telemetría y proporcione información en Slack.

Autonomía del Software Empresarial

La verdadera transformación del software empresarial proviene de cambios estructurales fundamentales. El papel central de ITSM, CRM y otros sistemas de registro finalmente está empezando a decaer.

La IA cierra la brecha entre la “intención” y la “acción”. Con modelos capaces de leer, escribir e inferir directamente sobre los datos operativos de una empresa, sistemas que antes eran bases de datos pasivas se transforman en motores de flujo de trabajo autónomos.

Con el rápido avance de los modelos de inferencia y los flujos de trabajo de los agentes, estos sistemas ahora no solo pueden satisfacer demandas, sino también predecir, coordinar y ejecutar procesos de extremo a extremo.

La interfaz se convertirá en una capa dinámica de agentes inteligentes, y la capa tradicional de registros del sistema se retirará a un “almacenamiento persistente barato”. La ventaja estratégica se entregará al jugador que controle el entorno de ejecución inteligente.

Hacia la era de la colaboración multipersona con IA vertical

La IA vertical está experimentando un crecimiento explosivo en los sectores sanitario, legal y residencial. Varias empresas ya han superado los 100 millones de dólares en ARR (ingresos recurrentes anuales), y los sectores financiero y contable están siguiendo el mismo camino.

La primera revolución fue la adquisición de información, es decir, la búsqueda, extracción y resumen. En 2025 se introdujo la inferencia, que permitió un análisis empresarial complejo. Hebbia analiza estados financieros, Basis coordina balances de prueba en múltiples sistemas y EliseAI diagnostica problemas de mantenimiento y crea calendarios de proveedores.

Desbloqueado en 2026 está el “Modo Multijugador”. El trabajo vertical en la industria es esencialmente una colaboración entre múltiples partes interesadas, incluyendo compradores, vendedores, inquilinos, consultores y proveedores, cada uno con diferentes permisos, procesos y requisitos de cumplimiento.

Actualmente, la IA de cada parte interesada opera de forma independiente, lo que genera puntos de delegación confusos. La IA multijugador permite la coordinación automática entre los interesados, manteniendo el contexto, sincronizando cambios, encaminando automáticamente a expertos en funciones y marcando asimetrías para revisión humana.

Cuando la calidad de las transacciones mejora gracias a la cooperación de múltiples agentes y varias personas, el coste del cambio aumenta considerablemente. Esta red colaborativa será un “foso” (ventaja competitiva) que las aplicaciones de IA llevan mucho tiempo sin tener.

Personalizando la experiencia del usuario

2026 será “tu año”. Nos estamos acercando a una era en la que los productos ya no se producen en masa para el “consumidor medio” y se personalizan para “ti”.

En el pasado, las empresas se optimizaban para comportamientos humanos predecibles, como los rankings en Google, los principales listados de productos de Amazon, resúmenes de noticias y aperturas llamativas. Sin embargo, en 2026, los agentes inteligentes capturarán e interpretarán el contenido en lugar de los humanos.

Los humanos pueden pasar por alto las profundas ideas enterradas en la página 5, pero los agentes inteligentes no. El software cambia en consecuencia. La importancia del diseño visual en las aplicaciones disminuye y la legibilidad por máquina se enfatiza más.

En el ámbito educativo, los instructores de IA guían según el ritmo e intereses de cada estudiante. En el ámbito de la salud, la IA podrá personalizar suplementos, planes de ejercicio y planes de alimentación. En los medios, el contenido se remezcla en tiempo real para adaptarse a las preferencias del usuario.

Los gigantes del siglo pasado ganaron encontrando al “usuario medio”. Los gigantes del próximo siglo ganarán encontrando al “individuo”.

Nuevas tendencias en sanidad y medios de comunicación

En el sector sanitario, un nuevo grupo de usuarios, los MAUs saludables, que están activos cada mes pero no enfermos, ocuparán el protagonismo.

La medicina convencional ha servido principalmente a tres tipos de personas: MAU poco saludable (alta demanda cíclica de coste), DAU enfermos (pacientes críticos de larga duración) y YAU saludable (rara vez reciben atención médica). Un YAU sano puede convertirse fácilmente en MAU/DAU patológico, y la atención preventiva podría haber retrasado este cambio. Sin embargo, el actual sistema sanitario “centrado en el tratamiento” apenas cubre pruebas y monitorizaciones activas.

Con la llegada de Healthy MAU, esta estructura cambia. No están enfermos, están dispuestos a controlar su salud regularmente, siendo potencialmente el grupo de población más numeroso. A medida que la IA reduce el coste de la atención, introduce productos de seguro preventivo y los usuarios están dispuestos a pagar por servicios de suscripción, Healthy MAU se convierte en el grupo de clientes más prometedor para la próxima generación de tecnologías sanitarias que están continuamente activas, impulsadas por datos y orientadas a la prevención.

Por otro lado, en el ámbito de los medios de vídeo, en 2026 el vídeo dejará de ser contenido de visualización pasiva, sino que empezará a transformarse en un espacio al que los usuarios podrán “acceder”. Esto se debe a que los modelos de vídeo finalmente podrán entender el tiempo, recordar lo que se presenta y responder a las acciones del usuario.

Estos sistemas pueden mantener caracteres, objetos y leyes físicas durante mucho tiempo, permitiendo que las acciones influyan verdaderamente y desarrollen relaciones causales. El vídeo pasa de ser un simple medio a un espacio donde se pueden construir diversas cosas.

Medios Interactivos y Educación Adaptativa

Cuando las tecnologías de modelos de mundos (Marble, Genie 3, etc.) puedan generar mundos 3D completos a partir de texto, surgirá una forma completamente nueva de narración a medida que los creadores empiecen a adoptarla. También existe la posibilidad de crear entornos como las “versiones universales de Minecraft”, donde los jugadores co-crean mundos vastos y en evolución.

Los límites entre jugador y creador se difuminan, creando una realidad dinámica compartida. Con la convivencia de diferentes géneros y la revitalización de la economía digital, los creadores pueden obtener ingresos mediante la creación de activos, guías para jugadores y el desarrollo de herramientas interactivas.

El mundo generado también servirá como campo de entrenamiento para agentes de IA, robots y futuras AGI. El modelo mundial no solo crea nuevos géneros de juegos, sino también nuevos medios creativos y fronteras económicas.

En el ámbito educativo, están a punto de surgir verdaderas universidades nativas de IA. Aunque la IA ya se utiliza para las notas, tutorías y programación en universidades tradicionales, está surgiendo una transformación más profunda. Es una “organización académica adaptativa”.

Imagina una universidad donde los cursos, la mentoría, las colaboraciones en investigación y las operaciones del campus se coordinan en tiempo real y se optimizan según el feedback. En AI Native University, los profesores se convierten en “diseñadores de sistemas de aprendizaje”, y el método de evaluación también cambiará a evaluaciones de “reconocimiento de IA”. En lugar de preguntar a los estudiantes si usaron IA, el foco estará en cómo la usaron.

Comprendiendo los cambios estructurales en 2026 de forma integrada

El eje común de estas tendencias es claro. La IA ha pasado de la etapa de herramienta y está evolucionando hacia un sistema que redefine la infraestructura, los flujos de trabajo y las interacciones de los usuarios de una empresa en su conjunto.

La evolución de la pila de datos moderna está en el núcleo de esta transformación global. Sin garantizar la calidad, estructura y accesibilidad de los datos, los agentes inteligentes no funcionarán. Al mismo tiempo, sin flujos de trabajo impulsados por agentes, el valor de la pila de datos moderna no se maximizará.

Los KPIs de evaluación del rendimiento también cambiarán. Durante los últimos 15 años, el “tiempo frente a pantalla” ha sido el estándar de oro para medir el valor del producto. Pero cuando llegue la era de los precios basados en el rendimiento, el tiempo de pantalla se eliminará por completo. Métricas de retorno de inversión más sofisticadas, como la satisfacción de los médicos, la productividad de los desarrolladores y la satisfacción del usuario, serán cruciales.

Las empresas que pueden contar la historia más clara del ROI seguirán ganando. Y gran parte de ese retorno de inversión vendrá de la integración de la infraestructura de datos y agentes de IA.