El informe Top 10 Strategic Technology Trends for 2026, de Gartner
Es la referencia global para las empresas porque identifica las nuevas tendencias tecnológicas que conviene explorar, lo que permite anticipar disrupciones, priorizar la inversión según las necesidades y objetivos de cada organización y construir resiliencia en un entorno cambiante.
La ciberseguridad preventiva ocupa un lugar central en esta edición. Según el análisis de Network World sobre el estudio, esta tendencia pasará de menos de un 5% del gasto en protección digital en 2024 a representar alrededor del 50% hacia el 2030, lo que refleja que las empresas pretenden dejar de reaccionar ante los ataques para anticiparlos.
¿Qué reveló el informe de Gartner sobre las nuevas tendencias tecnológicas para 2026?
El estudio presenta resultados en un contexto donde, según Gartner, la disrupción, la innovación y el riesgo se expanden a una velocidad sin precedentes.
Las 10 tendencias estratégicas identificadas en el estudio
Conoce las tendencias del informe, que luego analizaremos en profundidad:
- Ciberseguridad preventiva
- Plataformas de seguridad de IA
- Procedencia digital
- Sistemas multiagente (MAS)
- Modelos de lenguaje específicos de dominio (DSLM)
- Plataformas de desarrollo nativas de IA
- IA física
- Plataformas de supercomputación de IA
- Computación confidencial (confidential computing)
- Geopatriación
Metodología y criterios de evaluación utilizados por Gartner
El informe ordena las principales tendencias tecnológicas en tres áreas que reflejan cómo las empresas construyen, orquestan y protegen el valor digital.
Aquí tienes la tabla completamente limpia, sin ningún texto adicional:
| Tema | Enfoque | Tendencias |
| Architect | Bases para una transformación digital escalable y segura. | Plataformas de desarrollo nativas de IA, supercomputación de IA y computación confidencial. |
| Synthesist | Orquestación de tecnologías emergentes para abrir nuevas oportunidades de negocio. | Sistemas multiagente, DSLM e IA física. |
| Vanguard | Confianza, gobernanza y protección. | Ciberseguridad preventiva, procedencia digital, plataformas de seguridad de IA y geopatriación. |
Los criterios de priorización combinan el ajuste estratégico, la preparación de la organización y el impacto potencial. Estos filtros te permiten ordenar la evolución tecnológica de tu empresa según su contexto y sus objetivos de negocio.
Ciberseguridad preventiva: la tendencia central del informe hacia 2030
Las organizaciones enfrentan un aumento exponencial de las amenazas contra redes, datos y sistemas conectados, y los responsables de TI migran de una defensa que interviene tras el incidente hacia una protección que se adelanta a él.
1. Ciberseguridad preventiva: camino a un nuevo estándar
Anticipar y neutralizar los ataques antes de que se materialicen es el objetivo de esta tendencia, que se apoya en IA y machine learning.
Tori Paulman, vicepresidenta analista de Gartner, resume su lógica con la idea de que la predicción es protección, y la describe como adelantarse a la ofensiva del atacante mediante operaciones de seguridad potenciadas por IA, negación programática y engaño.
| Aspecto | Enfoque reactivo | Enfoque preventivo |
| Momento de acción | Responde cuando la amenaza ya se manifestó. | Actúa antes de que el riesgo se materialice. |
| Principio de defensa | Reacciona a una acción ya iniciada por el atacante. | Predice para proteger y se adelanta a la maniobra del adversario. |
| Herramientas | Soluciones independientes de detección y respuesta. | IA y aprendizaje de máquina, con inteligencia predictiva de amenazas, engaño avanzado y defensa móvil automatizada. |
| Proyección | Será reemplazado de forma creciente por las soluciones preventivas. | Se perfila como el enfoque preferido ante las ciberamenazas. |
Tecnologías emergentes en ciberseguridad proactiva
Dos tendencias refuerzan este esquema; una centrada en proteger las aplicaciones de IA y otra en verificar el origen del software, los datos y los contenidos.
2. Plataformas de seguridad de IA: barreras comunes
Con una vía unificada para proteger tanto aplicaciones de terceros como desarrollos propios, las plataformas de seguridad de IA centralizan la visibilidad, hacen cumplir las políticas de uso y resguardan frente a riesgos como la inyección de instrucciones, la fuga de datos y las acciones de agentes fuera de control.
3. Procedencia digital: el historial de lo que usa tu organización
Cuando las empresas dependen de aplicaciones de terceros, código abierto y contenidos generados con IA, estas necesitan comprobar el origen, la propiedad y la integridad de cada recurso digital.
Las listas de materiales de software (SBoM), las bases de atestación y las marcas de agua permiten validarlos y rastrearlos a lo largo de la cadena de suministro.
Pro tip: la computación cuántica es una oportunidad tecnológica y un riesgo de ciberseguridad que se desarrollará más a futuro y para el que conviene prepararse, porque es una herramienta que estará disponible para empresas, socios y proveedores.
¿Cómo impactan la inteligencia artificial generativa y los agentes de IA según Gartner?
Los modelos especializados y la colaboración entre sistemas autónomos generan nuevas fuentes de valor de negocio para las organizaciones.
Las alternativas genéricas de IAGen suelen quedarse cortas en las tareas particulares de cada industria, y las versiones especializadas cubren ese vacío.
4. Sistemas multiagente: módulos reutilizables
Las empresas que integran varios agentes de IA que interactúan entre sí pueden automatizar procesos de negocio complejos, capacitar a sus equipos y crear nuevas formas de colaboración entre personas e inteligencia artificial.
Estos agentes cumplen objetivos propios o compartidos, ya sea en un único entorno o repartidos en plataformas distribuidas.
Los módulos especializados se reutilizan entre flujos de trabajo, cuando varios agentes de IA colaboran en la solución de problemas complejos, con mayor eficiencia, entregas más rápidas y menor riesgo al apoyarse en componentes que ya han sido probados.
5. Modelos de lenguaje específicos de dominio (DSLM): IA a la medida del sector
Las empresas obtienen mayor precisión, menor costo y mejor cumplimiento normativo cuando usan modelos entrenados o ajustados con datos de una industria, función o proceso, en lugar de opciones de uso amplio.
Por eso Gartner estima que, hacia el 2028, más de la mitad de los modelos de inteligencia artificial generativa que usen las organizaciones serán específicos de dominio.
Los agentes respaldados por estos modelos interpretan el contexto de una industria y toman decisiones sólidas incluso ante escenarios desconocidos, lo que los convierte en una base para tareas como el análisis predictivo orientado al negocio.
¿Qué estrategias recomienda Gartner para optimizar procesos empresariales?
El informe propone evaluar las decisiones tecnológicas con un enfoque estratégico que ayuda a priorizar inversiones, optimizar procesos y comunicar el valor de las iniciativas de TI a la alta dirección.
Solución de problemas complejos mediante las principales tendencias tecnológicas
Algunas muestran cómo abordar la solución de problemas complejos, ya sea acelerando la creación de software o llevando la inteligencia a la operación física.
6. Plataformas de desarrollo nativas de IA: hacer más sin sumar personal
Equipos pequeños y ágiles pueden entregar más aplicaciones sin ampliar su dotación gracias a la inteligencia artificial generativa, que acelera la creación de software y habilita a expertos de dominio sin perfil técnico para construir soluciones propias, dentro de entornos con resguardos de seguridad y gobernanza.
Hacia el 2030, el 80% de las organizaciones transformará sus grandes dotaciones de ingeniería de software en unidades menores y más ágiles, apoyadas por IA.
Junto con los DSLM, estas plataformas aportan valor inmediato en productividad y cumplimiento, por lo que son candidatas para optimizar procesos desde una adopción temprana.
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