Durante la primera ola de la Inteligencia Artificial generativa, muchas organizaciones se quedaron en la superficie: asistentes para redactar, resumir o traducir, pruebas internas que impresionaban en una demo y poco más. Eso cambió en 2025 y, de cara a 2026, la tendencia dominante apunta a un giro mucho más exigente: la IA ya no se valora por lo bien que escribe, sino por lo que consigue ejecutar dentro del negocio.
La conversación también se está depurando. Tras meses de titulares sobre AGI (Inteligencia Artificial General) y escenarios a largo plazo, el debate práctico en empresas españolas se está moviendo hacia algo más concreto: qué valor se puede capturar ahora, en qué procesos, con qué controles y cómo se mide. En ese contexto aparece el concepto que lo está reordenando todo: la IA agéntica.
De “copilotos” a agentes: cuando la IA se integra en el proceso
La IA agéntica se entiende como la evolución natural de los asistentes actuales. Un asistente responde a una petición; un agente, en cambio, razona y actúa para alcanzar un objetivo. No se limita a generar texto: puede descomponer tareas en pasos, coordinar acciones, solicitar validaciones y completar flujos de trabajo completos dentro de un marco de reglas.
En 2026, la tendencia que se perfila es una transición desde el “asistente individual” hacia sistemas con varios agentes especializados que colaboran entre sí. En vez de una única IA que “lo hace todo”, el modelo se parece más a un equipo: agentes para atención al cliente, agentes para operaciones IT, agentes para analítica, agentes para generación creativa, cada uno con sus responsabilidades y límites.
Este salto no se impulsa solo por la tecnología, sino por la necesidad de impacto medible. Si un departamento no ve mejoras en tiempos de respuesta, reducción de incidencias o aumento de conversión, la IA se queda en una herramienta más. La IA agéntica se presenta como la vía para que el valor sea estructural.
Primeros ejemplos en España: agentes que orientan y ayudan a decidir
En este mapa, se menciona el caso de CaixaBank, que ha desarrollado un agente de IA generativa basado en tecnología de Google Cloud y lo ha extendido a 200.000 clientes. La clave no es el número, sino el tipo de experiencia: el agente no solo responde preguntas, sino que compara opciones y ayuda a elegir en función de necesidades.
Este enfoque “orientado a decisión” marca un punto importante para 2026: la IA ya no es únicamente un canal de soporte, sino una capa que reduce fricción y guía procesos que antes exigían intervención humana constante. En términos prácticos: menos tiempo, menos errores y más consistencia.
Personalización a escala: del marketing “de masas” al servicio tipo conserje
Otra tendencia clara para 2026 es el salto de la personalización superficial (segmentos amplios) a una personalización más profunda, apoyada por agentes y medios generativos. La promesa es una especie de servicio “tipo conserje”: experiencias más relevantes, más coherentes y más rápidas de producir.
En el terreno creativo se destaca el caso de Freepik, desde Málaga, como ejemplo de integración de modelos de vanguardia para producción de activos visuales y de vídeo. El punto que interesa aquí es operativo: cuando la generación multimedia alcanza realismo y velocidad, los equipos pueden convertir una campaña en múltiples variantes con coherencia visual y narrativa, sin multiplicar costes ni plazos.
Para sectores como turismo, retail o industrias creativas, esto abre una ventaja competitiva obvia: producir más, mejor y más adaptado a mercados distintos, sin que cada adaptación sea un proyecto manual.
Ciberseguridad: agentes para contener el caos operativo
En ciberseguridad, la presión es especialmente alta: el volumen de señales crece, los equipos están saturados y el tiempo de reacción se vuelve crítico. Aquí, la IA agéntica se posiciona como una herramienta para hacer lo que hoy resulta más caro: clasificar, correlacionar y priorizar.
Se menciona a Telefónica Tech como ejemplo de evolución de centros de operaciones de seguridad (SOC) al integrar capacidades de IA de seguridad de Google Cloud para manejar grandes cantidades de datos, detectar anomalías y acelerar la respuesta. La idea de fondo es que, si los agentes asumen parte del análisis repetitivo, los analistas pueden enfocarse en tareas de mayor impacto: investigación, refuerzo de controles y mejora continua.
En 2026, el mensaje es simple: la seguridad no necesita más alertas; necesita menos ruido y mejores decisiones. Los agentes apuntan justo a esa capa.
Innovación con cumplimiento: la confianza pasa al centro del tablero
A medida que la IA se vuelve más autónoma, sube el listón de gobernanza. Para 2026, la adopción masiva no depende solo de “qué modelo es mejor”, sino de si la organización puede desplegarlo con garantías: control, trazabilidad, seguridad y cumplimiento.
En ese equilibrio se cita el caso del Centro de Coordinación de Emergencias y Seguridad 112 Canarias, que habría migrado la gestión de datos sensibles a un entorno de nube soberana para mejorar la seguridad. Más allá del caso concreto, el punto es que la confianza deja de ser un añadido: se convierte en requisito para usar IA en entornos críticos.
La pieza que desbloquea el valor: habilidades y capacitación
La tecnología puede estar lista, pero el rendimiento real depende del capital humano. El texto insiste en que el motor de valor en 2026 será la preparación del talento: capacidad para identificar casos de uso, rediseñar procesos, establecer métricas, supervisar resultados y evitar usos superficiales.
Se menciona un estudio encargado a Esade que apunta a que la adopción generalizada de IA generativa podría elevar la productividad en la Administración Pública hasta un 9% en una década, lo que se traduciría en 7.000 millones de euros al año de valor añadido. Pero el propio enfoque subraya el matiz: capturar ese potencial exige formación.
En esa línea se plantea un compromiso de formar a 1.000.000 de personas en España para 2027. La lectura para 2026 es directa: la ventaja competitiva no vendrá solo por usar IA, sino por saber integrarla y gobernarla.
Lo que define 2026: pasar del potencial al impacto
Si hubiera que resumir la próxima fase en una frase, sería esta: la IA deja de ser una herramienta de contenido y se convierte en infraestructura de trabajo. Los agentes útiles, la personalización a escala, el refuerzo de ciberseguridad y la adopción compatible con cumplimiento dibujan un escenario donde la pregunta ya no es “¿qué puede hacer la IA?”, sino “¿qué proceso vamos a transformar primero, con qué control y qué métricas?”.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa “IA agéntica” en un entorno empresarial?
Se refiere a sistemas capaces de planificar y ejecutar tareas en varios pasos (con reglas y límites), integrándose en procesos como atención al cliente, operaciones IT o análisis.
¿Cómo se mide el impacto real de la IA en 2026?
Con métricas operativas: reducción de tiempos de resolución, menos incidencias, mayor productividad por equipo, mejor conversión o menor coste por interacción.
¿Por qué la personalización con medios generativos será clave en sectores como turismo o retail?
Porque permite crear variantes coherentes y de alta calidad a gran escala, adaptando campañas y experiencias a públicos distintos sin disparar costes.
¿Qué frena la adopción de agentes de IA en organizaciones con datos sensibles?
La falta de gobernanza: control de acceso, trazabilidad, cumplimiento y decisiones claras sobre dónde se procesan y almacenan los datos.