2026 se perfila como un año fundamental para la prohijamiento de la IA empresarial.
El entusiasmo sigue siendo parada: el 65% de las organizaciones ya han implementado GenAI, según el nuevo «Creación de una ordenamiento de datos e inteligencia industrial de parada rendimiento» Referencia de MIT Technology Review Insights. Ahora, las organizaciones están muy concentradas en utilizar el poder de la IA para ofrecer resultados tangibles para sus negocios.
Cuando se palabra con clientes y líderes empresariales de todos los sectores, la prioridad sigue siendo crear conjuntos de datos unificados y gobernados que puedan impulsar aplicaciones y agentes de IA de suscripción calidad. Y a medida que las empresas buscan ampliar el uso de estos agentes y aplicaciones especializados que pueden razonar internamente de sus entornos únicos, las evaluaciones personalizadas están resultando fundamentales.
Entonces, ¿qué sigue? Estas son las tendencias que predecimos que darán forma a los esfuerzos de datos e inteligencia industrial en 2026.
La sufragio del maniquí no es negociable.
La flagrante batalla por la supremacía entre los LLM de vanguardia ha sido un auge para las empresas.
Los laboratorios de IA continúan presionándose entre sí para hacer que los modelos subyacentes sean más potentes, y las organizaciones no quieren comprometerse con un solo proveedor por temor a perderse lo postrero y lo mejor. En cambio, quieren tener la posibilidad de nominar LLM en función de su desempeño y costo para tareas específicas.
«Cuando la innovación es tan fluida, la flexibilidad de TI y la capacidad de cambiar entre modelos subyacentes se convierten en importantes ventajas competitivas. Las tecnologías abiertas brindan a las empresas el control que necesitan para prosperar en la nueva era de constante disrupción impulsada por la IA». – Dael Williamson, director de tecnología de campo
La gobernanza unificada de la IA es fundamental para los agentes empresariales de IA
La gobernanza, que alguna vez se consideró solo controles de acercamiento, es una capa crítica en los sistemas de IA agentes.
La gobernanza ahora se extiende a cargas de trabajo de IA, paneles de control y más, abarcando la semántica y el género. En esencia, la gobernanza es la forma en que las organizaciones controlan a sus agentes de IA. Sirve como capa contextual que breviario a los agentes de IA en torno a los datos correctos y controla los sistemas para que no actúen de guisa inapropiada.
«Cualquier logística exitosa de IA debe objetar a tres preguntas: ¿Puede la empresa identificar los datos utilizados? ¿Entiende qué LLM se están convocando? ¿Y puede explicar lo que sucedió en toda la cautiverio de IA? Una gobernanza sólida y unificada es la secreto para topar cada uno de estos desafíos». – Robin Sutara, director de operaciones de campo
El avance de la IA se consolida hasta donde todo los datos residen
En muchas organizaciones, el avance de la IA suele dividirse en potencialmente docenas de herramientas y dominios diferentes. Esto afecta el rendimiento común, ralentiza el camino en torno a el valencia y dificulta que las organizaciones realicen un seguimiento y gobiernen sus cargas de trabajo de IA.
En cambio, cuando las empresas crean agentes y aplicaciones de IA que conectan todos sus datos en formatos abiertos e interoperables, eliminan gran parte de esta complejidad operativa y aceleran el ritmo de prohijamiento de la IA. Los datos unificados y multimodales, que abarcan datos estructurados y no estructurados, son secreto para el éxito. Y con requisitos básicos como la gobernanza unificada y el género de extremo a extremo integrados en la saco, las empresas pueden ampliar el acercamiento con anciano confianza en toda su ordenamiento.
«Las mejores y más adaptables empresas están utilizando datos para guiarse en un mercado total que cambia rápidamente. Simplificar la bloque de la IA y crear nuevos agentes y aplicaciones donde ya residen los datos empresariales multimodales centrales ayuda a que un anciano número de usuarios accedan más rápido a esta importante inteligencia crítica para el negocio». -Dael Williamson
Un enfoque en la “IA aburrida” combinada con la experiencia humana
Mientras algunos continúan su búsqueda de superinteligencia en IA, las empresas se centrarán en aplicar la IA a sus tareas más repetitivas y rutinarias. Y cada vez más intentarán dotar a sus expertos en el campo de agentes de IA en extremo especializados para maximizar el uso de sus décadas de experiencia en la industria. En última instancia, el poder de la IA consiste en desbloquear el potencial de las personas para innovar.
«Un enfoque de implementación de IA que dé prioridad a las personas es secreto. Las organizaciones pueden maximizar el conocimiento institucional armando tanto a los veteranos como a los recién llegados con herramientas especializadas que los mantengan enfocados en tareas de parada valencia». -Robin Sutara
Para obtener más información sobre cómo los líderes están acelerando las iniciativas de IA con confianza, lea el nuevo mensaje de MIT Technology Review: Creación de una ordenamiento de datos e inteligencia industrial de parada rendimiento.