Se habla mucho de los modelos y de la IA agéntica, pero detrás de la aparición de estos sistemas en las empresas, hay muchas infraestructuras necesarias para soportar niveles ingentes de datos e información. Y es aquí donde habrá un mayor impacto económico para este año. Según el informe Technology Trends Outlook 2026, elaborado por McKinsey & Company, la inversión mundial en infraestructura informática masiva alcanzará los 769.000 millones de dólares en 2026.
Esta es la cifra más destacada del informe, pero, más allá de ello, el diagnóstico de McKinsey apunta a un cambio de escala, ya que el desarrollo tecnológico de hoy depende cada vez menos exclusivamente de la capacidad de diseñar mejores aplicaciones y cada vez más de disponer de los recursos físicos, energéticos y organizativos necesarios para llevarlas a la práctica. Sucede algo parecido con el ámbito energético y la necesidad de disponer de más sistemas de almacenamiento.
Los chips a medida ganan protagonismo en la inversión global en la IA
En ese totem que presentan las infraestructuras, una de las transformaciones más importantes se está produciendo en la arquitectura de los procesadores. A medida que la IA se incorpora a los procesos cotidianos de las empresas, el foco se desplaza desde el entrenamiento inicial de los modelos hacia la inferencia, es decir, la ejecución de esos sistemas para responder a consultas, generar contenidos o realizar tareas concretas. Y esto tiene su traslado al desarrollo de chips en el mundo.
Los chips diseñados para tareas específicas están adquiriendo una importancia creciente. Las grandes empresas de computación en la nube, entre ellas Amazon, Google, Meta y Microsoft, colaboran con fabricantes de semiconductores para desarrollar circuitos integrados de aplicación específica —conocidos como ASIC— y otros aceleradores adaptados a sus necesidades. El objetivo es aumentar la capacidad de cálculo por vatio consumido.
Cambian los chips y también el hardware, pues ahora su diseño físico se ve condicionado por este nuevo ciclo. A gran escala, parte de las inversiones referidas por McKinsey estarán dedicadas a las nuevas necesidades de refrigeración de los centros de datos. La eficiencia energética se convierte así en una variable determinante para la expansión de la IA.
Ciberseguridad: otro gran destino de las inversiones
La otra cara de esta expansión es el aumento de las exigencias en materia de ciberseguridad. La IA permite identificar vulnerabilidades y automatizar determinadas fases de los ataques, reduciendo el margen del que disponen las organizaciones para reaccionar.
El informe recoge una evolución especialmente significativa en el tiempo que transcurre entre la identificación de un fallo de seguridad y su explotación activa. Según los datos citados, ese intervalo habría pasado de más de 800 días en 2018 a menos de 16 horas en agosto de 2026. La fuente también señala que más del 75% de las vulnerabilidades registradas serían de tipo zero day, es decir, explotadas antes de su divulgación pública oficial.
Esta dinámica coincide con un incremento del 44% en los ataques contra aplicaciones expuestas a internet durante un año y una subida del 49% en los grupos activos de ransomware y extorsión, de acuerdo con datos de IBM recogidos en el análisis.
Ante este escenario, las empresas y los operadores de infraestructuras críticas están reforzando sus sistemas mediante arquitecturas zero trust, basadas en no conceder confianza implícita a usuarios, dispositivos o conexiones, y en verificar continuamente los accesos. La supervisión en tiempo real y la gestión de identidades digitales también cobran relevancia a medida que se multiplican los agentes de software y los bots que operan dentro de las organizaciones.
El software agéntico promete productividad, pero también introduce riesgos
La autonomía de los sistemas constituye otra de las tendencias centrales del informe. McKinsey identifica el desarrollo de software agéntico como una categoría de gran impacto, gracias a herramientas capaces de planificar tareas, escribir y ejecutar código, corregir errores y desplegar aplicaciones con una intervención humana más limitada.
La consultora estima que estos sistemas podrían liberar hasta un billón de dólares en valor corporativo a escala mundial. Pero el avance no garantiza resultados positivos para todas las compañías. El estudio describe una brecha entre las organizaciones que han conseguido integrar estas herramientas en sus procesos y aquellas que las han incorporado sin una gobernanza suficiente. Mientras el 20% de las empresas pioneras registra mejoras de productividad del 55% en sus ciclos de desarrollo, una de cada tres compañías habría experimentado una pérdida de eficiencia después de adoptar estas soluciones, debido a la falta de control y al incremento del código no verificado.
Benjamim Vieira, socio senior de McKinsey & Company, resume el desafío en la capacidad de las organizaciones para adaptar sus procesos a esta nueva autonomía. «El mayor desafío para las organizaciones no radica únicamente en el acceso a la tecnología más avanzada, sino en su capacidad para absorber la autonomía de los nuevos sistemas», afirma. El directivo subraya que el éxito dependerá de cómo las empresas rediseñen sus operaciones, mantengan la supervisión humana y resuelvan los obstáculos físicos y de gobernanza.
La electricidad, el cuello de botella de la expansión tecnológica
La capacidad energética emerge como uno de los principales límites para el despliegue de la inteligencia artificial. La construcción de centros de datos puede avanzar a un ritmo muy superior al necesario para ampliar las redes eléctricas, instalar subestaciones o disponer de transformadores y líneas de alta tensión.
Las tensiones en las cadenas de suministro están prolongando los plazos de entrega de transformadores eléctricos por encima de los dos años en algunos mercados. Al mismo tiempo, más de 2.500 gigavatios de proyectos de generación energética permanecen, según los datos citados, bloqueados en colas de conexión, a la espera de permisos e infraestructuras que permitan incorporar su producción a las redes locales.
