Cinco tendencias en inteligencia artificial y ciencia de datos para 2026

Las organizaciones tienden a cambiar. mucho más lentamente que la tecnología de inteligencia artificial en estos días. pudrirnos el cerebro (¡aunque esperamos que sea un fenómeno continuo!).

Sin embargo, la IA parece haber pasado de ser simplemente una tecnología a convertirse en la fuerza principal que impulsa el crecimiento económico y el mercado de valores.

Estas son las tendencias emergentes de IA para 2026 que los líderes deben comprender y estar preparados para actuar.

1. La burbuja de la IA se desinflará y la economía se verá afectada.

El año pasado, el elefante en la sala de la IA fue el surgimiento de la IA agente (y todavía está dando vueltas; ver más abajo). burbuja de IA que ha monopolizado la discusión: ¿Existe alguna? implicaciones para la economía en general ¿Y el uso continuo de la IA?

Ambos llevamos un tiempo en esto y recordamos la deflación de la burbuja de las puntocom.

¿Estallará esta burbuja?

Esperamos que la deflación sea gradual, lo que podría significar que el mercado de valores en general tendría tiempo para ajustarse y que los inversores sacaran de sus carteras a algunos de los proveedores de IA altamente inflados.

Ambos nos suscribimos a la variación de IA sobre La ley de Amara, que afirma: "Tendemos a sobreestimar el efecto de una tecnología en el corto plazo y a subestimar el efecto en el largo plazo". 

2. Más adoptantes integrales crearán “fábricas de IA” e infraestructura.

Empresas que son todo en IA Como ventaja competitiva continua, están implementando infraestructura para acelerar el ritmo de los modelos de IA y el desarrollo de casos de uso.

Los principales bancos adoptaron este enfoque hace varios años.

Pero ahora el movimiento fabril involucra a empresas no bancarias y otras formas de IA.Procter & Gamble) y una empresa de software (Intuir).

Las empresas que no tienen este tipo de infraestructura interna obligan a sus científicos de datos y a sus empresarios centrados en la IA a replicar el arduo trabajo de determinar qué herramientas utilizar, qué datos están disponibles y qué métodos y algoritmos emplear.

3. GenAI se convertirá más en un recurso organizacional.

Si 2025 fue el año en que nos dimos cuenta de que la IA generativa tiene un problema de realización de valores, 2026 será el año en que se hará algo al respecto (lo cual, debemos confesar, predijimos con respecto a los experimentos controlados el año pasado, y en realidad no sucedieron mucho). nivel empresarial uno.

La alternativa es pensar en la IA generativa principalmente como un recurso empresarial para casos de uso más estratégicos. comercio que Johnson & Johnson ha realizado, Por ejemplo.

Por supuesto, todavía es necesario que los empleados tengan acceso a las herramientas GenAI; Tanque de tiburones-Competencia estilo para que los empleados de primera línea propongan ideas para proyectos de IA que la empresa financiará como iniciativas a nivel empresarial.

4. La IA agente seguirá siendo sobrevalorada, pero probablemente será valiosa dentro de cinco años.

El año pasado, como prácticamente todos los demás, predijimos que la IA agente iría en aumento. El punto más bajo de la desilusión de Gartner, en el que predecimos que caerán los agentes en 2026.

¿Cuál es el problema con los agentes? antrópico y carnegie mellon – han descubierto que los agentes de IA cometen demasiados errores como para que las empresas confíen en ellos para cualquier proceso que implique mucho dinero.inyección inmediata, en particular) y su tendencia a volverse engañoso y desalineado con valores y objetivos humanos.

Sin embargo, eso no significa que la IA agente no mejorará en los próximos años. La predicción de Andrej Karpathy de 10 años).

Ahora mismo, las empresas deberían empezar a pensar en cómo los agentes pueden habilitar nuevas formas de hacer el trabajo.

5. Continuará el debate sobre quién debería gestionar la IA.

La última encuesta de Randy sobre líderes de datos e inteligencia artificial en grandes organizaciones: el Encuesta de referencia ejecutiva sobre liderazgo de datos e inteligencia artificial de 2026, realizado por su empresa educativa, Data & AI Leadership Exchange, descubrió buenas noticias para la gestión de datos y de IA.

La única cuestión estructural desafiante en este panorama es quién debería gestionar la IA y a quién debería reportarle en la organización. Creemos que el rol debe informar.);

Creemos que es probable que las diversas relaciones jerárquicas estén contribuyendo al problema generalizado de que la IA (particularmente la IA generativa) no ofrece suficiente valor.