Durante años, la conversación sobre inteligencia artificial fue binaria:
¿La estás usando o no?
A comienzos de 2026, esa pregunta ya no solo es ingenua: es peligrosa.
La IA ya no es una herramienta externa. Está dentro de los procesos, de las decisiones, de la red, del dispositivo… y del cansancio de las personas.
La pregunta correcta ahora es otra:
¿Quién gobierna la inteligencia que ya está operando tu sistema?
Estas cinco tendencias no hablan de promesas ni de demos. Hablan de fricciones reales y de decisiones que ya están tomando empresas, plataformas tecnológicas y operadores. Decisiones que marcan la diferencia entre usar IA… y quedar atrapado por ella.
1️⃣ El AI Operating Model: la ventaja ya no es el modelo, es la organización
Entre 2024 y 2025 ocurrió algo curioso:
Casi todas las empresas “adoptaron IA”… y aun así, pocas lograron resultados sostenibles.
El problema no fue la tecnología. Fue la ausencia de un modelo operativo claro.
El error más común
Muchas organizaciones trataron la IA como:
- una herramienta más
- un plugin
- una capa mágica sobre procesos rotos
Pero la IA no funciona así. La IA amplifica lo que ya existe.
- Si hay desorden, amplifica el desorden.
- Si hay ambigüedad, amplifica la ambigüedad.
Qué están haciendo distinto las empresas que avanzan
Las organizaciones más maduras han empezado a construir algo menos glamoroso, pero infinitamente más poderoso: un AI Operating Model.
Esto significa definir explícitamente:
- qué decisiones puede tomar una IA sin supervisión
- cuáles requieren validación humana
- qué métricas definen “una buena decisión”
- quién es responsable cuando algo falla
- cómo se controla costo, calidad y riesgo
No en presentaciones. En reglas operativas reales.
El cambio cultural
La conversación deja de ser:
“¿Qué modelo usamos?”
Y pasa a ser:
“¿Cómo funciona nuestra organización cuando la inteligencia ya no es solo humana?”
En 2026, la ventaja competitiva no está en tener la mejor IA, sino en tener la mejor coreografía entre personas, procesos e inteligencia artificial.
Señal concreta para telcos
El trabajo de McKinsey sobre organizaciones “agénticas” muestra que alrededor del 89% de las empresas sigue en estructuras industriales y solo cerca del 1% opera como redes descentralizadas de equipos y agentes. Donde rediseñan un dominio como AI-first, algunos bancos reportan hasta un 50% menos de tiempo y esfuerzo para modernizar sistemas legacy, con escuadras pequeñas de humanos supervisando fábricas de agentes de IA.
Para telcos, ahí está la palanca real: no más proyectos de IA, sino pocos dominios de alto impacto (provisión, aseguramiento, facturación, atención) operados por equipos expertos que gobiernan flotas de agentes con métricas claras, playbooks y condiciones de parada.
Fuente: McKinsey – “The agentic organization: Contours of the next paradigm for the AI era”
2️⃣ Apple + Gemini: cuando la IA deja de ser propietaria y se vuelve orquestada
Durante más de una década, Apple construyó su identidad sobre una idea clara: control absoluto del ecosistema.
Por eso, la decisión de integrar Gemini, el modelo de IA de Google, dentro de su arquitectura de inteligencia no es un detalle técnico. Es una ruptura estratégica cuidadosamente calculada.
Qué significa realmente esta decisión
Apple no renuncia a su visión. La evoluciona.
- Sigue priorizando IA en el dispositivo.
- Sigue poniendo privacidad y experiencia al centro.
- Pero acepta una verdad incómoda: ninguna empresa puede cubrir todo el espectro de la inteligencia sola.
El resultado es un nuevo patrón:
- IA local para velocidad, contexto y privacidad
- IA en la nube para capacidad, razonamiento y escala
- un sistema que decide dinámicamente qué inteligencia usar, cuándo y para qué
El dispositivo deja de ser solo “smart”. Se convierte en un orquestador de inteligencias.
Por qué esto importa más allá de Apple
Este movimiento redefine:
- el rol del dispositivo
- el equilibrio entre edge y cloud
- el valor estratégico de la red
- y la relación entre plataformas y operadores
Para telecomunicaciones, esto no es neutro:
Más IA distribuida implica más tráfico inteligente, más dependencia de baja latencia y más presión sobre la red como activo estratégico, no como commodity.
El futuro no es “mi modelo contra el tuyo”. Es quién gobierna el flujo de inteligencia en un sistema distribuido.
Ejemplo concreto y cifras
Según Marketing Dive, Apple y Google cerraron un acuerdo plurianual donde Apple pagaría alrededor de 1.000 millones de dólares al año por acceso a Gemini, además de los cerca de 20.000 millones anuales que ya recibe Google por ser el buscador por defecto en dispositivos Apple.
En lenguaje telecom: el valor se concentra en quién posee o arrienda la capa de inteligencia. Cada nueva función de IA en dispositivo o en nube genera más tráfico rico en contexto, más sensibilidad a la latencia y muchas más conversaciones estratégicas sobre quién controla las rutas de datos y las cargas de inferencia.
Fuente: Marketing Dive – “Apple taps Google Gemini to power AI features in multiyear deal”
3️⃣ Network Intelligence: la red deja de obedecer y empieza a decidir
Durante años, la inteligencia artificial en telecomunicaciones fue descriptiva:
- dashboards
- KPIs
- alertas
- reportes post-mortem
En 2026, eso ya no alcanza.
Las redes modernas —5G SA, slicing, edge, virtualización extrema— son demasiado complejas para operación humana directa.
El cambio real
La IA empieza a:
- anticipar fallas antes de que ocurran
- redistribuir capacidad dinámicamente
- optimizar consumo energético en tiempo real
- priorizar tráfico según contexto, no solo reglas estáticas
Esto no es marketing. Es supervivencia operativa.
El nuevo rol del operador y del ingeniero
La red ya no se “configura” constantemente. Se supervisa, se audita y se gobierna.
El valor humano se mueve hacia:
- definir políticas correctas
- validar decisiones automáticas
- intervenir solo cuando el sistema no puede resolver
Esto exige una madurez nueva: Menos control manual, más responsabilidad sistémica.
Las telcos que entiendan esto dejarán de competir solo por cobertura o precio. Competirán por calidad de inteligencia operativa.
Señales concretas para operaciones de red
Bain subraya que la IA se está volviendo central en toda la cadena de valor telecom, y NVIDIA reporta que el 97% de las telcos encuestadas ya está implementando o evaluando proyectos de IA. La discusión ya no es si la IA entra a la red, sino hasta qué profundidad la dejamos operar.
Para los NOC, esto significa pasar de reaccionar a alarmas a supervisar sistemas predictivos que re enrutan tráfico, abren tickets y disparan órdenes de trabajo antes de que el cliente note el problema. Los operadores que midan downtime evitado, energía ahorrada y desplazamientos técnicos eliminados tendrán un argumento mucho más sólido frente a reguladores y directorios de por qué la “inteligencia de red” ya compite en importancia con el espectro.
Fuente: Bain & Company – “AI in Telecommunications”
4️⃣ Gamificación + IA: aprender como se juega (y trabajar mejor por ello)
Los videojuegos resolvieron hace décadas un problema que el mundo corporativo sigue arrastrando:
cómo mantener a las personas motivadas mientras aprenden cosas complejas.
En 2026, la IA permite llevar esas mecánicas al corazón de la empresa.
Qué está cambiando
La combinación de IA + gamificación permite:
- feedback inmediato
- aprendizaje continuo
- simulaciones realistas
- progresión visible de habilidades
Especialmente en áreas donde el entrenamiento tradicional es lento, caro o ineficiente:
- ventas
- soporte
- liderazgo
- adopción tecnológica
Por qué funciona (cuando funciona)
Porque reduce fricción:
- micro-retos en vez de cursos eternos
- práctica deliberada en vez de teoría abstracta
- progreso medible en vez de evaluaciones subjetivas
Mal diseñada, la gamificación se convierte en ruido, estrés y competencia tóxica. Bien diseñada, se convierte en un sistema de aprendizaje vivo.
Casos de uso concretos en entrenamiento corporativo
Proveedores especializados como GameStrategies describen proyectos de gamificación con IA donde equipos de ventas y soporte se entrenan en simuladores realistas impulsados por IA que ajustan la dificultad en tiempo real y se evalúan bajo el modelo Kirkpatrick (satisfacción, aprendizaje, cambio de comportamiento, resultados de negocio).
La promesa no es solo “hacerlo más entretenido”, sino más finalización, ramp-up más rápido y mejor alineación con KPIs como tasa de conversión, NPS o tiempo medio de gestión, sobre todo para ingenieros de NOC, agentes de call center con copilotos y equipos comerciales que venden productos potenciados por IA.
Fuente: GameStrategies – “How to apply AI gamification in corporate training”
5️⃣ Fatiga de IA: el costo humano del progreso continuo
Llegamos a la paradoja más incómoda de 2026.
La gente dice:
“Estoy cansada de la IA”.
Pero intenta trabajar sin ella… y no puede.
Qué está pasando realmente
La fatiga no viene de la IA en sí. Viene de:
- demasiadas herramientas
- demasiados cambios
- demasiadas decisiones pequeñas
- demasiada falta de estabilidad
Vivimos en un estado de “actualización permanente” que el cerebro humano no está diseñado para sostener.
El impacto organizacional
Esto se traduce en:
- menor confianza en decisiones
- frustración con pilotos sin impacto
- desgaste silencioso de equipos clave
La solución no es frenar la IA. Es ordenarla.
- menos herramientas sueltas
- más flujos claros
- más reglas compartidas
- menos beta eterna
- más sistemas estables
Lo que ya nos dice la ciencia
Análisis basados en neurociencia como “AI-Induced Cognitive Fatigue” de DeepFA recuerdan que el cerebro pesa solo el 2% del cuerpo, pero consume alrededor del 20% de la energía. Un uso intenso de IA para programar, redactar o analizar datos puede reducir la glucosa en la corteza prefrontal hasta un 30%, y nuestra memoria de trabajo solo maneja entre 4 y 7 elementos a la vez.
Para equipos que pasan horas con copilotos y agentes, eso es un riesgo operativo: más fatiga y peores decisiones. Políticas como bloques sin IA, reglas tipo “60-30-10” y ventanas protegidas de deep work dejan de ser beneficios cosméticos y pasan a ser parte de la gobernanza de la inteligencia.
Fuente: DeepFAIR – “AI-Induced Cognitive Fatigue: When Your Brain Gets Tired of AI”
Cierre: la inteligencia ya está aquí, la pregunta es si sabemos convivir con ella
La IA dejó de ser un experimento. Ahora es infraestructura cognitiva.
Y como toda infraestructura:
- necesita diseño
- necesita gobierno
- necesita límites
- necesita humanidad
Las organizaciones que ganarán no serán las que adopten más rápido, sino las que operen con más criterio.
La pregunta no es si usas IA. Es si tu sistema —y tu gente— están preparados para vivir con ella sin romperse.
📚 Lecturas recomendadas
“The executive’s AI playbook”
Playbook de McKinsey para ejecutivos sobre dónde ya está creando valor la IA, cómo priorizar casos de uso y qué cambios de gobernanza y modelo operativo se necesitan para escalarla de forma responsable.
👉 https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-executives-ai-playbook
McKinsey & Company
“Why agents are the next frontier of generative AI”
Artículo que explica por qué los agentes de IA se ubicarán encima de los grandes modelos de lenguaje, orquestando flujos de trabajo y decisiones, muy alineado con los modelos operativos “agénticos” que comentamos en este post.
👉 https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/why-agents-are-the-next-frontier-of-generative-ai
McKinsey & Company
“How telecoms can thrive in the age of generative AI”
Análisis del World Economic Forum y Accenture sobre cómo las telcos pueden pasar de ser CSP tradicionales a “techcos” usando GenAI para reducir costos, crecer ingresos y mejorar la experiencia de cliente en redes y operaciones.
👉 https://www.weforum.org/stories/2025/02/how-telecoms-can-thrive-in-age-of-generative-ai/
World Economic Forum / Accenture
✍️ Claudio from ViaMind
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