Tendencias en datos y análisis para 2026

Otro año ha pasado volando a una velocidad vertiginosa. En el ámbito de los datos y la analítica, el último año ha sido testigo de una «fiebre del oro» de la IA, en la que las soluciones de BI y analítica se han apresurado a ofrecer información basada en la IA para satisfacer mejor las crecientes expectativas de los usuarios finales. Sin embargo, a pesar de que la IA ha sido señalada como la tendencia más importante de los próximos cinco años en una encuesta de InsightSoftware, no es una ciencia exacta, ya que las organizaciones se enfrentan a proyectos de IA que no llegan a ponerse en marcha y al riesgo de las «alucinaciones» de la IA.

¿Qué nos deparará el resto de 2026? Es el momento de prepararse para las tendencias más importantes en materia de datos y análisis para 2026.

Equilibrar las soluciones de IA empresarial con una BI fiable

Este año, prevemos que las organizaciones seguirán compitiendo por mantenerse al día con la revolución de la IA, pero sin basarse únicamente en ella. Aunque ya está presente en todas partes, las empresas siguen teniendo dificultades para poner en marcha proyectos de IA y generar valor con ella. Segúnun estudio del MIT, el 95 % de las organizaciones no obtiene ningún rendimiento de su inversión en IA. Además,Gartner prevéque más del 40 % de los proyectos de IA autónoma se abandonarán de aquí a 2027. ¿A qué se debe esto y cómo puedes mantenerte al día a medida que la tecnología sigue evolucionando a lo largo del año?

Una opción es recurrir a herramientas tradicionales y de confianza de inteligencia empresarial (BI), que ofrecen paneles de control útiles para obtener información valiosa sobre las operaciones de la empresa. Con el BI, los usuarios pueden elaborar informes que presenten información pertinente a la dirección y a las partes interesadas de una forma familiar.  Sin embargo, es posible que eso no sea suficiente para satisfacer las necesidades de los usuarios.

«Los clientes quieren productos que realmente les hagan más inteligentes, no solo paneles de control más bonitos», afirmó Matt Belkin, presidente y director general de Data + Analytics en insightsoftware.

Aunque los proyectos de IA pueden encontrar obstáculos, las herramientas de IA pueden ayudar a subsanar las carencias de la BI, lo que permite a los usuarios ir más allá de los paneles estáticos y disfrutar de una mayor interactividad. Si bien la IA no sustituye a la BI, sí permite a los usuarios obtener información dinámica y conversacional. Los análisis basados en IA integrados en tu aplicación pueden tener en cuenta:

• Tu modelo de datos y las relaciones entre entidades

• Terminología específica del sector que es importante

• Patrones históricos que indican qué es «normal» y qué es «digno de mención»

• Las preguntas que tus usuarios plantean con más frecuencia (y las aclaraciones que necesitarán)

Con el equilibrio adecuado entre la IA y la BI, los análisis que ofreces en tu aplicación pueden ayudar a satisfacer las necesidades de los usuarios gracias a información fiable de BI y a una IA avanzada que les permita responder a preguntas clave de forma rápida y precisa.

IA local para sectores altamente regulados

Los requisitos para la implantación de la IA en las empresas vienen determinados, cada vez más, por las necesidades de cumplimiento normativo, que las herramientas tradicionales de BI tienen dificultades para abordar de forma eficaz. Aunque la mayoría de los proveedores de análisis de IA esperan modelos de prestación en la nube o SaaS, los mercados regulados plantean retos diferentes. Y con la entrada en vigor de la Ley de Inteligencia Artificial de la UE en agosto de 2026, garantizar que tus herramientas de análisis e IA cumplan con la normativa será una tendencia apremiante.

Las organizaciones del sector sanitario, financiero y manufacturero, en particular, se enfrentan a estrictos requisitos de residencia de datos y de cumplimiento normativo, como la HIPAA y la normativa europea de protección de datos. Estos requisitos impulsan el uso de soluciones locales.

Sin embargo, muchas soluciones de análisis basadas en IA que hay actualmente en el mercado solo ofrecen sus tecnologías si se utiliza su plataforma en la nube. Si tus usuarios, como los de sectores altamente regulados, necesitan flexibilidad o análisis en las propias instalaciones, se quedan sin opciones. Para evitar la dependencia de un único proveedor, busca una solución que te permita adaptarte a los usuarios independientemente de en qué punto de su proceso de transición a la nube se encuentren. Esto permite a los usuarios:

• Control total de los datos: Las organizaciones conservan la plena propiedad y el control de sus datos a lo largo de todo el proceso de análisis basado en la inteligencia artificial.

• Adaptación al marco normativo: Las implementaciones locales pueden configurarse para cumplir requisitos normativos específicos sin comprometer la seguridad.

• Menor dependencia de los proveedores: Las empresas evitan los riesgos constantes asociados a los cambios en las políticas de los proveedores de servicios en la nube o a las interrupciones del servicio.

Al ofrecer información independiente de la plataforma en la nube, puedes proporcionar capacidades avanzadas de análisis basadas en IA a cualquier usuario, incluso a aquellos que trabajan bajo estrictos requisitos de cumplimiento normativo.

Cómo hacer frente a las alucinaciones de la IA

En los últimos años, hemos visto cómo la IA se ha extendido por todas partes, lo que ha dado lugar tanto a innovaciones como a retos en todos los sectores. Uno de los principales retos, y una tendencia en el ámbito del análisis que prevemos para 2026, es la conciliación de las «alucinaciones» de la IA.

La IA está diseñada para dar respuestas. Es capaz de analizar cantidades ingentes de datos en un abrir y cerrar de ojos y responder a las preguntas de los usuarios. Sin embargo, la información que proporcionan podría ser incorrecta.

Este fenómeno es una alucinación de la IA. Se produce cuando una respuesta generada por la IA parece segura y correcta, pero contiene información falsa o engañosa. Esto puede minar rápidamente la confianza, especialmente cuando las organizaciones dependen de datos precisos para la presentación de informes reglamentarios, las presentaciones ante la dirección y el buen funcionamiento de la empresa.

«Cuando la IA te da respuestas diferentes cada vez o no puede explicar de dónde ha obtenido la información, eso es inaceptable en entornos de producción», explicó Belkin a Intelligent CIO. «Los directivos no pueden defender decisiones en las que no pueden confiar ni que no pueden verificar. Hoy en día, los equipos de datos dedican más tiempo a limpiar datos y gestionar permisos que a desarrollar aplicaciones de IA que aporten valor al negocio».

Causas fundamentales de las alucinaciones de la IA

• La falta de una conexión de datos en tiempo real obliga a los modelos a hacer conjeturas. La IA genera respuestas verosímiles a partir de los patrones de entrenamiento, ya que no puede acceder a los sistemas de tu empresa en tiempo real para verificar los datos.

• Las lagunas en la lógica de negocio dan lugar a cálculos erróneos.Los modelos generan resultados que no tienen en cuenta las normas, fórmulas y requisitos de cumplimiento específicos de tu empresa, integrados en los sistemas de producción.

• Las restricciones de gobernanza generan puntos ciegos.Los equipos de seguridad restringen correctamente el acceso a las bases de datos, lo que impide que los modelos puedan contrastar las respuestas con los datos de origen reales.

• La complejidad empresarial supera las capacidades de la comparación de patrones. Cientos de tablas relacionadas, con uniones personalizadas y dependencias, requieren un contexto profundo del que carecen los modelos si no cuentan con una correspondencia semántica adecuada.

Tus usuarios necesitan una IA que se conecte a datos reales, no a respuestas inventadas. Cuando busques soluciones de análisis y conectividad, opta por una que se conecte directamente a los datos de los usuarios. La tecnología adecuada mostrará un rastro de datos rastreable, de modo que tus usuarios puedan remontarse fácilmente hasta el origen de los datos y confirmar que son correctos.

Formas inteligentes de integrar los conocimientos sobre IA

Tras años de rápida innovación, 2026 se perfila como un año en el que los desarrolladores deberán sopesar las ventajas y los inconvenientes de la revolución de la IA. Los conocimientos basados en la IA pueden suponer una poderosa ventaja frente a la competencia de tus usuarios, pero es fundamental tener cuidado de no obligarles a utilizar plataformas en la nube que puedan suponer un riesgo de cumplimiento normativo, ni proporcionarles análisis que corran el riesgo de ofrecer respuestas que sean más alucinaciones generadas por máquinas que hechos reales.

No hay duda de que este año supondrá un ejercicio de equilibrio para los desarrolladores, pero mantener el rumbo no tiene por qué resultar intimidante.Con Logi Symphony deinsightsoftware, los desarrolladores y los equipos de producto pueden integrar potentes funciones de inteligencia empresarial y análisis basado en IA en sus aplicaciones SaaS. Logi Symphony va más allá de los paneles de BI estáticos para ofrecer información basada en IA sin dependencia de un único proveedor, lo que permite a los usuarios finales tomar decisiones decisivas y bien fundamentadas.

Y para evitar las «alucinaciones» de la IA, las respuestas de Simba Intelligencese basan en datos en tiempo real y muestran el historial, de modo que tus usuarios puedan realizar un seguimiento, verificar y respaldar los resultados con facilidad. Mientras que las herramientas tradicionales de BI muestran paneles de control y las herramientas de integración de datos se encargan de trasladar los datos, Simba Intelligence conecta la IA directamente con los datos corporativos regulados sin copiarlos ni perder el control sobre ellos.

¿Estás listo para saber más? Echa un vistazo a nuestro informe técnico sobre cómo ir más allá de los paneles de control en la era de la IA.