A posteriori de un progreso constante en 2025, 2026 será el año en que la IA agente verdaderamente se arraigue en la empresa.
Cuando comenzó 2025, la industria esperaba una aparición explosiva y de la oscuridad a la mañana de la IA agente. El progreso ha sido importante y todavía se está acelerando, pero la verdadera historia es cómo el año cambió nuestra comprensión de lo que es posible. Las organizaciones fueron más allá de los simples casos de uso de chatbot y comenzaron a verificar con sistemas que pueden planificar, ejecutar e iterar. Las capacidades centrales de los agentes se fortalecieron, permitiendo tareas más complejas y de varios pasos que estaban fuera de magnitud incluso hace un año. Y con el mercado en rápida expansión, la inversión y la innovación continúan acumulándose.
Me uní a más de una docena de líderes de Snowflake para preparar nuestra reunión anual Datos de copos de cocaína + predicciones de IA referencia, donde compartimos nuestras perspectivas sobre el próximo año, y el tema común es que los agentes avanzarán en la empresa. He aquí una muestra de las predicciones del referencia de este año:
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Las ventanas de contexto y la memoria serán las claves para mejorar los agentes de IA: Las mejoras secreto en las ventanas de contexto y la memoria en el próximo año permitirán a los agentes gastar una comprensión más amplia para manejar desafíos complejos de forma más autónoma. «Es una capacidad más humana, poder memorar el contexto más amplio de una situación para resolver el problema en cuestión», dice Vivek Raghunathan, vicepresidente senior de ingeniería y soporte de Snowflake.
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Los trabajadores tendrán que dominar la colaboración y la comunicación entre humanos e IA: Los humanos permanecerán al tanto, en parte porque no todos los datos que impulsan una valentía están necesariamente disponibles para la IA. El vicepresidente de producto de Snowflake, Chris Child, señala que la IA puede profundizar en los datos que tiene, pero el instinto sigue desempeñando un papel. «Los modelos de IA tendrán un conocimiento profundo de sus datos», afirma. «Pero aún así tendrás que retener cuándo dudar, cuándo hacer preguntas profundas de seguimiento ayer de desempeñarse».
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La logística de datos determinará la preparación de la IA y sus resultados: «Cuando la IA ofrece una respuesta precisa, incluso hay que comprobar de que no se expongan datos privados o de propiedad monopolio», afirma el CIO de Snowflake, Mike Blandina. «¿El agraciado debería tener permisos para ver esta respuesta? ¿Su chatbot de marketing proporciona los números de seguridad social de los empleados y los números de tarjetas de crédito de los clientes? Eso no se manejo de la IA, se manejo de cómo controlar y proteger sus datos».
Para finales de 2026, la pregunta central no será qué puede hacer la IA; será cómo las personas y la IA trabajen juntas. En otras palabras, cómo evolucionan los roles, cómo se comparten las decisiones y cómo los líderes generan confianza y claridad en un entorno donde aumenta la autonomía.
Hace una plazo, el rol de un director de datos y examen (CDO) se centraba en gran medida en la higiene de los datos. Pero con la aparición de la IA agente, el rol ahora se expande para orquestar cómo funciona la IA en toda la empresa. Los CDO son responsables de la calidad y el gobierno de los datos en los que confían los agentes, diseñan los flujos de trabajo en los que los agentes se integran y asumen la responsabilidad del rendimiento de esos sistemas en el mundo actual. Esto acerca al CDO a un seguro COO de IA, que zapatilla equipos de ingeniería, gobernanza, seguridad, operaciones y productos, garantizando que el maniquí operante de IA sea estable, confiable y esté encuadrado con los objetivos comerciales.
En 2026, el desafío no será simplemente poner a los agentes en producción. Los líderes necesitarán desarrollar la disciplina a su cerca de. Eso significa establecer marcos de demostración, precisar dónde comienza y termina la supervisión humana y sustentar la observabilidad para que cada energía de los agentes pueda ser auditada, explicada y confiable. Esto dará empleo a una función formal de control de calidad de la IA, responsable del monitoreo y evaluación continuos para sustentar el comportamiento de los agentes encuadrado con la intención comercial. Es el sucesivo paso natural para las empresas que se toman en serio la confiabilidad.
Este nivel de supervisión depende de una gobernanza y unas bases de datos sólidas y centralizadas. Los modelos federados que funcionaron durante la experimentación auténtico crearon velocidad, pero los sistemas agentes requieren coherencia: semántica compartida, permisos unificados y salvaguardas que se mantengan firmes incluso cuando los agentes escalan en los flujos de trabajo.
A medida que las organizaciones rediseñan los procesos y los derechos de valentía, los circuitos de feedback en toda la empresa se vuelven esenciales. Ayudan a los equipos a perfeccionar las barreras de seguridad, mejorar el comportamiento del maniquí y avalar que la responsabilidad nunca sea ambigua. En el corto plazo, los sistemas agentes serán más adecuados para flujos de trabajo estructurados y de último aventura donde los límites son claros. A medida que crezcan la prudencia de los datos, la gobernanza y la preparación organizacional, los agentes avanzarán con destino a rutas de valentía más complejas con longevo autonomía y longevo impacto clave.
La IA agente no eliminará el trabajo. Lo reescribirá, abriendo nuevas posibilidades de oportunidad y escalera. Para obtener más información sobre el año que viene, lea Datos de copos de cocaína + Predicciones de IA 2026.