El Foro Tendencias 2026 “Automatización, el dato & IA” estuvo formado por varios paneles durante los cuales grandes expertos en tecnología de las principales empresas del sector compartieron las tendencias que detectan actualmente en el mercado así como los conceptos y soluciones que proponen.
Durante la jornada se habló de la importancia estratégica que tiene disponer de datos de calidad para alimentar a los sistemas de IA, así como de las grandes ventajas que ofrece la automatización de procesos a las organizaciones. El valor que tiene el dato para el negocio es lo que explica que las estrategias de procesos y arquitecturas de ciberresiliencia sean tan críticas para cualquier empresa en la que los datos sean importantes. Y, por último, se debatió sobre todo lo que pueden aportar los agentes de IA y la IA agéntica a las empresas con la tecnología disponible ahora mismo.
La industria tecnológica vive el salto hacia los agentes de IA y la automatización inteligente, pero el éxito no depende tanto de los modelos como de los datos sobre los que operan y las reglas que los gobiernan. Este panel desgran las claves de una estrategia de analítica del dato que funcione.
Desde la a arquitectura completa necesaria para encontrar el oro escondido en la mina de información de cada organización, hasta el papel de la observabilidad para evolucionar de forma controlada pasando por las razones arquitectónicas por las que los asistentes conversacionales siguen fallando y los cinco condicionantes de toda estrategia de almacenamiento a gran escala y el tiering como técnica para convertir el trastero de datos en una biblioteca lista para la IA.
La IA de última generación está transformando la automatización de operaciones con una escalabilidad y precisión sin precedentes, pero su llegada se produce sobre un caos empresarial heredado. Desde departamentos con sistemas incompatibles, hasta aplicaciones legacy y agentes que toman decisiones que nadie controla, llegando al ya famoso caso del sistema basado en IA que borró una base de datos “porque pudo”.
En este panel se ddieron las claves para poner orden en medio de ese caos. La orquestación end-to-end que anticipa los fallos, la gobernanza que exige el Reglamento Europeo de IA, la reingeniería continua de procesos guiada por métricas de negocio, con la propia IA proponiendo los rediseños, y los casos reales que demuestran que el objetivo final no es que la tecnología decida sola, sino convertir el dato en mejores decisiones.
La ciberresiliencia ya no consiste solo en proteger el perímetro: exige garantizar la continuidad del negocio en cualquier circunstancia, algo crítico cuando la IA convierte los datos en su ingrediente principal.
El dato ya no vive en un solo sitio, y la soberanía muta de la ubicación al control efectivo: quién opera la infraestructura y bajo qué jurisdicción, con un nivel de exigencia distinto por caso de uso.
La resiliencia se revisa en cinco ejes (continuidad, confianza en el dato, autonomía tecnológica, cumplimiento y control de algoritmos), con identidad y cifrado como cimientos, arquitecturas abiertas y una regla olvidada: probar siempre la recuperación.
La IA agéntica transforma el trabajo con sistemas que procesan, deciden y actúan de forma continua, pero sus cimientos dependen por completo del dato: tres de cada cuatro proyectos fracasan por falta de acceso, seguridad o contextualización.
La elocuencia de la IA generativa agrava el riesgo con “errores convincentes”, y la secuencia correcta es la inversa a la habitual: primero los datos, gobernados, con calidad y arquitectura de base, y luego los agentes.
La memoria persistente separa el gasto del retorno, ahorrando costes en plena tokenización de presupuestos, y el contexto dinámico, idealmente sobre grafos, es el verdadero diferencial de la agéntica
