El año 2025 fue un punto de inflexión para la tecnología. Lo que antes eran promesas de futuro se convirtieron en realidades operativas dentro de las empresas. La Inteligencia Artificial, la nube híbrida y la ciberseguridad proactiva pasaron de ser "proyectos piloto" a ser el corazón de la estrategia de negocio.
Ahora, al iniciar 2026, no solo confirmamos que esas áreas son críticas, sino que están evolucionando a una velocidad vertiginosa. Las empresas ya no preguntan si deben adoptar estas tecnologías, sino cómo escalarlas de manera eficiente, segura y ética. A continuación, presentamos un análisis de las 7 áreas de TI que definieron el 2025 y cómo se están transformando en lo que va de 2026.
1. Inteligencia Artificial / Machine Learning
- Por qué importaba en 2025: Las habilidades en IA dejaron de ser opcionales. Según el AI Workforce Consortium, el 78 % de los roles de TI ya demandaban competencias en IA.
- Evolución en 2025: Las empresas migraron de pilotos a despliegues productivos de modelos generativos, adoptando la "IA agente" para automatizar tareas.
- Perspectiva 2026: El año de la optimización y la regulación. La fiebre por la IA generativa ha dado paso a una fase de optimización de costes y eficiencia. Las empresas ahora se centran en:
- Modelos más pequeños y especializados (SLMs): En lugar de usar los modelos masivos y caros, se opta por modelos de lenguaje más pequeños (Small Language Models) entrenados con datos propios para tareas específicas, lo que reduce drásticamente los costes computacionales.
- Agentes de IA multi-propósito: La "IA agente" madura hacia sistemas que pueden coordinar múltiples tareas de forma autónoma, interactuando con otras herramientas digitales.
- Gobernanza de IA como estándar: La aplicación de modelos de riesgo, ética y gobernanza de IA, que comenzó a tomar forma en 2025, es ahora un requisito regulatorio y de cumplimiento en muchas industrias, especialmente en Europa y sectores financieros.
2. Ciberseguridad / Seguridad de datos
- Por qué importaba en 2025: Proteger activos y datos sensibles era una prioridad máxima ante amenazas crecientes.
- Evolución en 2025: Se incorporaron capacidades de detección proactiva, análisis de comportamiento, automatización de respuestas (SOAR) y arquitecturas de "zero trust".
- Perspectiva 2026: La seguridad impulsada por IA y la resiliencia cibernética. La ciberseguridad ya no es solo un escudo, sino un sistema inteligente.
- IA contra IA: La principal tendencia es el uso de IA para combatir ataques generados también por IA. Los sistemas de detección ahora son predictivos y autónomos, capaces de neutralizar amenazas en milisegundos.
- Seguridad en el ADN del software (DevSecOps 2.0): La seguridad se integra aún más profundamente en el ciclo de vida del desarrollo, con análisis de código y dependencias en tiempo real.
- Resiliencia Cibernética: El enfoque ya no es solo prevenir el ataque, sino garantizar la continuidad del negocio durante y después de un incidente. Los planes de recuperación y los sistemas "inmunes" son ahora críticos.
3. Computación en la Nube e Infraestructura Híbrida
- Por qué importaba en 2025: Las empresas migraban cargas críticas buscando agilidad, escalabilidad y reducción de costos.
- Evolución en 2025: El modelo híbrido se consolidó, permitiendo flexibilidad y control, y fue listado por Gartner como una de sus tendencias tecnológicas para 2025.
- Perspectiva 2026: La explosión del Edge Computing y la soberanía de datos. El modelo híbrido evoluciona hacia uno distribuido.
- Computación en la niebla (Edge Computing): Con el auge del IoT y la necesidad de procesamiento en tiempo real, el cómputo se descentraliza. Los datos se procesan cerca de donde se generan (en el "edge"), no en un centro de datos central o en la nube.
- Estrategias Multi-Cloud y Soberanía: Las empresas adoptan estrategias multi-cloud para evitar la dependencia de un solo proveedor y, crucialmente, para cumplir con leyes de soberanía de datos que exigen que la información resida en ubicaciones geográficas específicas.
- Plataformas Internas para Desarrolladores (IDP): La gestión de esta complejidad recae en las IDP, que ofrecen a los desarrolladores una capa de abstracción para desplegar código fácilmente en cualquier infraestructura.
4. Datos masivos y Analítica Avanzada / Ciencia de Datos
- Por qué importaba en 2025: Tener datos no bastaba; había que extraer valor de ellos.
- Transformación en 2025: Se implementaron pipelines de datos en tiempo real y arquitecturas modernas (data mesh, data fabric).
- Perspectiva 2026: La era del "Data-Centric AI" y la gestión unificada. El dato es el nuevo petróleo, pero refinado.
- IA centrada en datos (Data-Centric AI): El enfoque se desplaza de mejorar los modelos a mejorar la calidad de los datos. Si los datos son buenos, los modelos funcionan mejor con menos esfuerzo.
- Malhas de datos y catálogos activos: Las arquitecturas data mesh y data fabric maduran, permitiendo que los datos sean un producto accesible para toda la organización, con políticas de gobierno automatizadas.
- Análisis aumentado: Las herramientas de analítica incorporan IA para automatizar la generación de insights, permitiendo que los usuarios de negocio encuentren respuestas sin necesidad de un científico de datos.
5. Ingeniería de Software / DevOps / Plataformas / Arquitectura
- Por qué importaba en 2025: Para sostener innovación continua y robustez en soluciones.
- Transformación en 2025: Se adoptaron microservicios, arquitecturas event-driven y plataformas internas (Platform Engineering).
- Perspectiva 2026: La consolidación del "Platform Engineering" y la productividad del desarrollador.
- Platform Engineering como estándar: Lo que en 2025 era una tendencia, en 2026 es una práctica consolidada en empresas de tecnología. Las IDP (Internal Developer Platforms) son la norma para mejorar la experiencia del desarrollador y acelerar la entrega de software.
- Arquitecturas más simples (Backend for Frontend - BFF): Para combatir la complejidad de los microservicios, se popularizan patrones como BFF, que simplifican la comunicación entre el frontend y los servicios backend.
- GitOps y Convergencia: Las operaciones se gestionan cada vez más a través de Git como fuente única de verdad, unificando los flujos de trabajo de desarrollo y operaciones.
6. Automatización / RPA / Hyper-automation
- Por qué importaba en 2025: Automatizar tareas repetitivas liberaba recursos.
- Transformación en 2025: Se implementaron automatizaciones inteligentes con IA conversacional y bots cognitivos.
- Perspectiva 2026: De la automatización de tareas a la orquestación de procesos (IPA).
- Automatización Inteligente de Procesos (IPA): La RPA tradicional se fusiona con la IA para crear IPA. Ahora los bots no solo ejecutan tareas, sino que aprenden, toman decisiones y se adaptan a contextos cambiantes.
- Minería de procesos y tareas: Antes de automatizar, las empresas utilizan software de minería de procesos para descubrir y analizar los cuellos de botella reales en sus flujos de trabajo, asegurando que se automatiza lo correcto.
- Automatización como Servicio: Plataformas de automatización "out-of-the-box" permiten a las pymes adoptar capacidades que antes solo estaban al alcance de grandes corporaciones.
7. Experiencia digital / UX / Interfaces conversacionales
- Por qué importaba en 2025: Las expectativas del usuario final eran más altas que nunca.
- Transformación en 2025: Se diseñaron interfaces conversacionales (chatbots, asistentes de voz) y experiencias personalizadas omnicanal.
- Perspectiva 2026: La UX invisible y las interfaces de voz generativas.
- Interfaces de Voz y Conversación Generativas: Los chatbots de 2025 parecían robots. Los asistentes de 2026, impulsados por IA generativa, mantienen conversaciones naturales, con contexto y memoria, difuminando la línea entre humano y máquina.
- Experiencias sin fricción (UX Invisible): El diseño ya no se centra en la interfaz, sino en la intención del usuario. Las aplicaciones anticipan lo que el usuario necesita y se lo ofrecen en el momento justo, a veces sin que el usuario tenga que "hacer clic".
- Personalización hiper-individualizada: Gracias a la analítica avanzada y la IA, la experiencia digital se adapta en tiempo real no solo al perfil del usuario, sino a su estado de ánimo y contexto actual.
Datos que refuerzan estas tendencias en México
- Alta empleabilidad: Las carreras tecnológicas en México mantienen una tasa de empleabilidad superior al 92% al cierre de 2025, reflejando la robustez del sector.
- Perfiles más buscados: Según datos de LinkedIn de finales de 2025, los especialistas en Arquitectura TI, Ciberseguridad e IA se mantuvieron como los perfiles más buscados en el país.
- Inversión estratégica: El reporte de tendencias de McKinsey para el final de 2025 confirmó que las inversiones en IA, computación en la nube y confianza digital fueron los pilares del cambio competitivo.
- Talento como prioridad: Informes de Experis México y la AMITI (Asociación Mexicana de la Industria de Tecnologías de Información) a inicios de 2026 señalan que el déficit de talento TI especializado se ha agudizado, obligando a las empresas a implementar políticas agresivas de retención, capacitación continua y búsqueda de talento en el extranjero (nearshoring).
Cómo las empresas pueden prepararse para la demanda de 2026
- Invertir en capacitación continua: Priorizar certificaciones en las áreas clave de 2026: IA aplicada, ciberseguridad ofensiva/defensiva, arquitectura cloud (edge) y Platform Engineering.
- Adoptar arquitecturas modulares y adaptables: Implementar diseños de software que permitan escalar, cambiar de proveedor o integrar nuevas tecnologías sin tener que rehacer todo desde cero.
- Pasar de pilotos a escalamiento industrial: Las pruebas de concepto de IA o automatización ya no son suficientes. El reto ahora es llevar esos pilotos a producción de forma robusta, segura y medible.
- TI como generador de valor de negocio: Los equipos de TI deben estar integrados en las mesas de decisión estratégica, entendiendo no solo la tecnología, sino el modelo de negocio al que sirven.
- Fortalecer alianzas estratégicas: Colaborar con partners tecnológicos (como Codifin) y consultores especializados permite acceder a talento y mejores prácticas de forma más rápida y eficiente.
Las áreas de TI que dominaron el 2025 no solo se mantienen, sino que se han transformado en los motores que definen la competitividad en 2026. La diferencia ahora no está en qué tecnología adoptar, sino en cómo integrarla de manera inteligente, segura y escalable en el corazón del negocio.
En México, el sector tecnológico sigue en expansión, y la escasez de talento valida que invertir en estas áreas y en las personas que las dominan es la decisión más estratégica que una empresa puede tomar.
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