Tras un 2025 marcado por la aceleración de la inteligencia artificial en la región, Dedalus analiza los aprendizajes clave del año y proyecta un 2026 donde la adopción de IA será más estratégica, segura y orientada a resultados concretos.
De la mano de Dennys Cabrerizo, gerente de arquitectura técnica de la compañía, la firma propone una guía clara para que las organizaciones comprendan los distintos tipos de IA y elijan el modelo que mejor se alinee con sus objetivos de negocio.
Durante 2025, la IA dejó de ser una promesa para convertirse en una herramienta concreta de transformación. Estudios recientes muestran que países como Brasil ya alcanzan niveles de adopción cercanos a Europa, reflejando una tendencia que también se replica en otros mercados de la región. Sin embargo, Dedalus advierte que el verdadero diferencial no está solo en adoptar IA, sino en hacerlo con una base sólida de datos, gobernanza y expectativas realistas.
“Para que cualquier iniciativa de IA tenga éxito, el primer paso es la estructuración y la gobernanza de los datos. Sin esa base, las expectativas no se materializan”, subraya Cabrerizo. Este aprendizaje fue uno de los grandes balances que dejó 2025 y que marcará el ritmo de los proyectos en 2026.
Cuatro tipos de IA para una hoja de ruta clara
Desde Dedalus explican que comprender los cuatro tipos de inteligencia artificial es clave para avanzar de forma ordenada y sostenible:
- Inteligencia asistida: fue la puerta de entrada durante 2025 para muchas empresas. Funciona como copiloto, ayudando a los equipos en tareas cotidianas sin aprender de las interacciones. Herramientas para resumir reuniones o generar contenidos impulsaron mejoras rápidas de productividad.
- Automatización: uno de los grandes protagonistas del año. Este modelo elimina tareas manuales y repetitivas, optimizando procesos y reduciendo costos. Casos como el análisis de documentos, facturas o imágenes, e incluso el uso de drones en agroindustria, ganaron terreno y seguirán creciendo en 2026.
- Inteligencia aumentada: avanza un paso más al aprender y evolucionar con el uso. Retiene contexto y mejora la toma de decisiones humanas, como en asistentes de conocimiento corporativo que se vuelven más precisos con el tiempo.
- Inteligencia autónoma: todavía en una etapa incipiente, pero con alto potencial a futuro. Opera sin intervención humana y exige una madurez extrema en la calidad y gobernanza de los datos, uno de los grandes desafíos que Dedalus identifica para los próximos años.
Sectores, desafíos y lo que marcará 2026
El balance de 2025 muestra que servicios financieros y retail lideran la adopción de automatización y comienzan a explorar modelos más autónomos. En cambio, sectores como salud, educación y agroindustria priorizan enfoques asistidos y aumentados, sentando las bases para una evolución progresiva.
Entre los principales desafíos detectados, Dedalus destaca las expectativas poco realistas, la calidad de los datos y la necesidad de reforzar la seguridad y la ética en los modelos de IA. Riesgos como la “IA en la sombra” o la inyección maliciosa de prompts obligan a las empresas a definir políticas claras y trabajar con socios especializados.
De cara a 2026, Cabrerizo anticipa que la automatización será la categoría de IA de mayor impacto y crecimiento, impulsada por la necesidad de optimizar procesos y escalar eficiencias. La cultura organizacional, la capacitación y una adopción consciente serán factores decisivos para capitalizar todo el potencial de esta tecnología en la región.