La inteligencia artificial entra en 2026 con un giro estratégico que trasciende la innovación técnica. Según Debojyoti Dutta, Chief AI Officer de Nutanix, las tendencias dominantes este año no se limitarán a mejoras incrementales en modelos o algoritmos, sino que apuntan a una reconfiguración estructural del ecosistema de IA, especialmente en el ámbito empresarial.
En declaraciones recogidas por Nutanix, Dutta identifica tres vectores clave: el auge de infraestructuras de IA soberana, la consolidación de modelos generativos abiertos y el avance de los agentes inteligentes hacia capacidades casi humanas. Estas líneas de desarrollo no solo responden a dinámicas tecnológicas, sino también a factores geopolíticos, económicos y de gobernanza de datos.
IA soberana: una respuesta geopolítica con implicaciones técnicas
La idea de una inteligencia artificial soberana, que hasta hace poco parecía un concepto reservado a foros estratégicos, ha comenzado a materializarse. Países fuera del eje tecnológico tradicional —principalmente Estados Unidos— están invirtiendo en granjas de GPUs, infraestructuras energéticas y centros de datos propios. El objetivo: reducir la dependencia de proveedores extranjeros y controlar el ciclo completo de la IA, desde el hardware hasta los modelos fundacionales.
Este movimiento no es homogéneo. Mientras que Europa avanza con cautela, combinando regulaciones como la AI Act con iniciativas de soberanía digital, otras regiones como Oriente Medio o el sudeste asiático están acelerando inversiones públicas y privadas. Según Dutta, este fenómeno se traduce en una nueva capa de competencia global, donde el control sobre los datos y la infraestructura se convierte en un activo estratégico.
Modelos abiertos y la paradoja de Jevons
En paralelo, la IA generativa de código abierto está ganando terreno en entornos corporativos. Frente al dominio inicial de grandes modelos propietarios como los de OpenAI o Anthropic, han emergido alternativas como DeepSeek o Mistral, capaces de ofrecer prestaciones comparables con un mayor control sobre los datos y la personalización.
Lo que resulta llamativo es la velocidad con la que estas soluciones están siendo adoptadas fuera de Estados Unidos. Empresas europeas y asiáticas están ajustando estos modelos con datos privados y soberanos, adaptándolos a sus contextos regulatorios y operativos. El resultado es una democratización funcional de la IA que, lejos de frenar su expansión, la acelera.
Aquí entra en juego la paradoja de Jevons: a medida que la IA se vuelve más accesible y eficiente, su uso se multiplica. Dutta señala que este fenómeno obligará a los modelos estadounidenses a competir en un terreno que hasta ahora dominaban sin oposición. La reciente decisión de OpenAI de liberar parte de su stack (openai-oss-GPT) puede interpretarse como una respuesta directa a esta presión.
Agentes inteligentes: de asistentes a ejecutores
La tercera tendencia identificada por Nutanix apunta a un cambio cualitativo en el uso de la IA dentro de las empresas. Los agentes inteligentes, que hasta hace poco operaban como asistentes o herramientas de apoyo, están evolucionando hacia sistemas capaces de ejecutar tareas complejas de forma autónoma.
“Ya no se trata solo de generar texto o código”, explica Dutta. “Estamos viendo modelos que resuelven problemas matemáticos avanzados o que pueden integrarse en flujos de trabajo empresariales con un nivel de autonomía sorprendente”.
Estos agentes, al combinarse con modelos adaptados al contexto específico de cada organización, se acercan a lo que algunos definen como inteligencia artificial general (AGI) en entornos limitados. No es una AGI en sentido estricto, pero sí una capacidad operativa que transforma la forma en que se toman decisiones, se automatizan procesos y se gestionan recursos.
Un mapa en transformación
El panorama que dibuja Nutanix para 2026 no es lineal ni exento de tensiones. Por un lado, la proliferación de modelos abiertos y agentes inteligentes promete una mayor eficiencia y autonomía para las empresas. Por otro, plantea desafíos en materia de seguridad, gobernanza y sostenibilidad.
La fragmentación del ecosistema —con infraestructuras soberanas, modelos regionales y agentes personalizados— puede generar barreras de interoperabilidad y aumentar la complejidad técnica. Además, la presión por mantener la competitividad podría llevar a algunas organizaciones a adoptar soluciones sin evaluar del todo sus implicaciones éticas o legales.
En este escenario, el papel de actores como Nutanix, especializados en plataformas multicloud híbridas, adquiere una dimensión estratégica. Su capacidad para integrar modelos, datos y procesos en entornos distribuidos podría ser clave para que las empresas naveguen este nuevo ciclo de la IA sin perder cohesión operativa.
A medida que 2026 avanza, la inteligencia artificial se aleja de la etapa experimental y entra en una fase de consolidación estructural. No se trata solo de qué modelos se usan, sino de quién los controla, cómo se entrenan y en qué infraestructuras se ejecutan. La carrera por la IA ya no es solo tecnológica. Es también política, económica y organizativa. – –
