Durante 2024 y 2025, gran parte del debate sobre IA se centró en modelos que escriben, resumen o crean contenido. En 2026, el foco se está moviendo a otra cosa más ambiciosa —y más delicada—: sistemas que no solo conversan, sino que actúan. Son los llamados agentes de IA, capaces de ejecutar tareas, coordinar herramientas y operar dentro de flujos de trabajo reales.
Este cambio de paradigma está empezando a notarse tanto en el mundo empresarial como en el del consumidor: la IA ya no es una pestaña más, sino una capa que se integra “por debajo” en productos y procesos.
De "chatbots" a agentes: el salto que cambia la productividad... y el riesgo
La promesa es clara: si una IA puede interpretar una petición y además ejecutar pasos (consultar datos, actualizar un sistema, crear una tarea, lanzar una automatización), el ahorro de tiempo es enorme. De hecho, las alianzas entre plataformas de datos y fabricantes de modelos apuntan justo a esa dirección: pasar de la consulta conversacional a capacidades tipo agente en entornos empresariales.
Pero aquí aparece la fricción: un agente que “hace cosas” necesita permisos. Y cuando tiene acceso a archivos, apps o identidades, el debate se vuelve inevitable: ¿cómo se gobierna ese acceso? ¿Qué logs quedan? ¿Cómo se evita que automatice errores a escala? Casos recientes en torno a agentes que interactúan con aplicaciones y datos personales han vuelto a poner el tema de la seguridad y los controles en el centro.
Regulación y confianza: 2026 como punto de inflexión
A medida que la IA se mete en procesos críticos, la conversación regulatoria se vuelve más concreta. En Europa, el calendario de aplicación del AI Act y los debates sobre plazos y estándares siguen siendo un tema recurrente para empresas que quieren innovar sin quedar expuestas a incumplimientos.
Y fuera de la UE, marcos como el aprobado en Corea del Sur también están alimentando el debate entre competitividad, protección y obligaciones para las compañías.
“IA en el dispositivo”: menos latencia, más privacidad, más adopción
En paralelo, la IA se está desplazando del cloud al bolsillo: se habla cada vez más de on-device AI por velocidad, coste y privacidad. La tendencia se ha visto reforzada por el discurso de consumo/industria y por señales de mercado sobre presión de componentes y precios ligados a la demanda de infraestructura de IA.
Y el siguiente paso ya asoma: dispositivos “siempre puestos”, como gafas AR, que prometen interacciones más naturales y contextuales.
El punto común de todas estas tendencias: La orquestación
Aunque puedan parecer frentes distintos —agentes inteligentes, búsqueda con IA, regulación o modelos on-device— todas estas tendencias comparten un denominador común: la orquestación. La inteligencia artificial se está consolidando como la capa que conecta herramientas, datos y servicios que hasta ahora funcionaban de forma aislada. Tanto usuarios como empresas ya no quieren gestionar múltiples aplicaciones de forma independiente, sino que los sistemas se comuniquen entre sí y que los procesos fluyan sin fricción.
Por eso están ganando protagonismo los enfoques centrados en la integración y la automatización inteligente. La idea no es añadir una nueva interfaz conversacional, sino crear una capa operativa capaz de coordinar sistemas existentes —ERPs, plataformas de e-commerce, CRMs, calendarios o herramientas de marketing— y ejecutar acciones de forma contextual, apoyándose en agentes de IA.
En este enfoque encaja el conector de herramientas nubyhub, que permite integrar agentes GPT con servicios como Google Calendar o conectar sistemas empresariales como ERP, e-commerce, CRM y soluciones de marketing dentro de flujos automatizados. Este tipo de planteamiento se sitúa en una línea similar a la de plataformas de automatización conocidas en el sector, como n8n o Make, pero adaptada a un escenario donde la inteligencia artificial asume un papel más activo dentro del ecosistema tecnológico.
Más allá de las herramientas concretas, la tendencia apunta a un cambio de mentalidad: pasar de usar aplicaciones aisladas a construir sistemas conectados, donde la IA actúa como intermediaria y motor operativo del conjunto.
Lo que viene: de la promesa a la fricción real
Si algo empieza a quedar claro es que la próxima etapa de la inteligencia artificial no se medirá por demos llamativas, sino por su capacidad para integrarse en el día a día sin añadir complejidad. Tras años de experimentación, 2026 se perfila como el momento en el que la IA tendrá que demostrar si puede sostener procesos reales, convivir con sistemas existentes y aportar valor sin generar nuevos problemas de seguridad, control o dependencia tecnológica.
