Cuando el calendario de 2025 entra en sus últimas semanas, el debate sobre la inteligencia artificial ha dejado de ser binario. Ya no se discute únicamente si la tecnología funciona o no, sino en qué condiciones aporta valor sostenido. A los avances técnicos se superponen dudas económicas, alertas energéticas y un número creciente de proyectos piloto de IA generativa que no han superado la fase experimental. En ese cruce de expectativas y fricciones, SAS sitúa 2026 como un año de inflexión, menos marcado por la promesa y más por la rendición de cuentas.
La compañía estadounidense, especializada en analítica avanzada y software de datos, plantea un escenario en el que la IA entra en una etapa de madurez forzada. No tanto por una ralentización tecnológica, sino por la presión combinada de reguladores, responsables financieros y clientes. El foco ya no está en demostrar capacidad técnica, sino en justificar impacto operativo, retorno económico y responsabilidad en el uso de los datos.
Según el análisis de la compañía, el próximo ejercicio estará definido por un mayor escrutinio sobre las inversiones realizadas en IA durante los últimos años. Miles de millones de euros se han destinado a infraestructuras, modelos y experimentos que, en muchos casos, no han llegado a producción. En paralelo, los directores financieros han comenzado a exigir métricas comparables a las de cualquier otra inversión estratégica: coste por consulta, tasas de precisión, ahorro operativo, incremento de ingresos o mejoras medibles de productividad.
En ese contexto, SAS anticipa que muchas iniciativas de IA generativa quedarán bajo revisión. La innovación, por sí sola, ha dejado de ser un argumento suficiente. Los proyectos que no demuestren resultados tangibles en plazos de entre seis y doce meses tendrán dificultades para justificar su continuidad. La consecuencia no será necesariamente un retroceso tecnológico, sino una selección más estricta de casos de uso y arquitecturas.
De los pilotos a la operación: el giro hacia los agentes de IA
Uno de los vectores que SAS identifica como clave para ese salto a producción es la adopción de arquitecturas basadas en agentes. A diferencia de los modelos tradicionales, los agentes de IA no se limitan a generar respuestas, sino que actúan, toman decisiones y se adaptan de forma autónoma dentro de procesos complejos. En 2026, estos sistemas dejarán de ser una herramienta experimental para convertirse, según la compañía, en el núcleo operativo de muchas organizaciones, especialmente en áreas como la atención al cliente, la gestión de incidencias o la optimización de procesos internos.
Bryan Harris, Executive Vice-President y CTO de SAS, plantea que las empresas avanzarán hacia entornos de trabajo híbridos, donde personas y sistemas inteligentes colaboran de forma continua. Los agentes no se conciben como sustitutos, sino como compañeros de equipo capaces de ejecutar tareas, compartir contexto y aprender junto a los profesionales. El matiz no es menor, ya que introduce una tensión recurrente en el debate sobre la automatización: utilizar la IA para reducir plantillas o emplearla para amplificar el talento existente.
Harris anticipa que, a finales de 2026, empresas de la lista Fortune 500 reportarán sistemas basados en agentes capaces de resolver de manera autónoma más de una cuarta parte de las interacciones con clientes que requieren varios pasos. No se trataría solo de eficiencia operativa, sino de impacto directo en ingresos. Ese escenario abriría la puerta a nuevos perfiles profesionales, como responsables de observabilidad de agentes o incluso figuras directivas dedicadas al liderazgo de estos sistemas.
Sin embargo, la otra cara del modelo también aparece en el análisis. Cuando los sistemas autónomos generan ingresos, las caídas dejan de ser una incidencia técnica para convertirse en un riesgo de negocio. SAS da por hecho que el primer gran incidente de indisponibilidad de agentes ocupará titulares, obligando a las organizaciones a replantear sus estrategias de resiliencia, gobernanza y control.
Datos sintéticos: de solución provisional a activo estratégico
Otro de los ejes que marcarán 2026, según SAS, es la consolidación de los datos sintéticos como una herramienta estructural. Utilizados de forma creciente a lo largo de 2025, estos datos generados artificialmente han demostrado su utilidad para sortear la escasez de información, las restricciones de privacidad y los cuellos de botella regulatorios. La compañía sostiene que han dejado de ser una solución temporal para convertirse en un activo estratégico.
El cambio de escala introduce una nueva competencia entre organizaciones. Por un lado, disponer de datos reales, multimodales y de calidad sigue siendo un factor diferencial. Por otro, la capacidad de generar datos sintéticos de alta fidelidad, que reproduzcan con precisión el comportamiento del mundo real, se convierte en una ventaja operativa. En 2026, SAS prevé una carrera por dominar ese realismo sintético y convertir lo experimental en capacidades esenciales integradas en los procesos de negocio.
El reto no es únicamente técnico. La utilización masiva de datos sintéticos plantea preguntas sobre validación, sesgos y trazabilidad, especialmente en sectores regulados. De nuevo, la gobernanza aparece como un elemento central. Sin marcos claros de control y auditoría, la promesa de escalabilidad puede verse contrarrestada por riesgos reputacionales y regulatorios.
Arquitecturas soberanas, eficiencia energética y el factor cuántico
El análisis de SAS también incorpora variables menos visibles en el debate público, pero cada vez más presentes en la toma de decisiones empresariales. Las arquitecturas soberanas e híbridas, diseñadas para equilibrar control, cumplimiento normativo y escalabilidad, ganarán peso en un contexto de creciente fragmentación regulatoria. Las organizaciones buscarán combinar nubes públicas, entornos privados y soluciones locales para responder a exigencias de soberanía del dato sin renunciar a la innovación.
A ello se suma la presión energética. El consumo asociado a los modelos de IA, especialmente en entrenamiento e inferencia a gran escala, ha comenzado a generar tensiones reales. La eficiencia energética deja de ser un argumento ambiental para convertirse en un criterio económico. En 2026, medir el impacto energético de la IA será tan relevante como medir su precisión o su coste operativo.
En paralelo, el mercado cuántico empieza a asomar como una variable estratégica a medio plazo. SAS no sitúa su impacto pleno en el corto plazo, pero sí anticipa un cambio de foco en la inversión. Más allá del hardware y la criptografía post cuántica, el interés se desplazará hacia el software y las aplicaciones capaces de generar valor temprano. El concepto de “arquitectura cuántica”, entendido como el stack completo que conecta hardware, software y casos de uso, comenzará a ganar tracción, junto con la contratación de perfiles internos para preparar a las organizaciones.
Un punto de inflexión sin respuestas cerradas
El retrato que dibuja SAS para 2026 no es el de una IA desbordante ni el de un ajuste brusco, sino el de una tecnología obligada a demostrar su utilidad bajo nuevas reglas. Medir resultados, reforzar la gobernanza, integrar personas y agentes, y adoptar datos sintéticos y arquitecturas emergentes con rigor serán, según la compañía, los factores que separen a quienes conviertan la IA en una ventaja competitiva de quienes se queden en el camino.
La incógnita no es menor. Si 2026 será recordado como el año en que la inteligencia artificial pasó de la expectativa al impacto real dependerá menos de los modelos y más de las decisiones organizativas que se tomen alrededor de ellos. El entusiasmo ya no basta. Tampoco el escepticismo. El margen de error se estrecha.
