Si 2025 fue el año de la experimentación (y de las duras lecciones) con la Inteligencia Artificial, 2026 se perfila como el año de la ejecución estratégica. La web tal como la conocemos está siendo reescrita, y para los líderes empresariales, esto implica un cambio fundamental en cómo sus marcas son descubiertas, cómo operan y cómo generan valor

Basado en un texto de Bobby Blumofe, Vicepresidente Ejecutivo y CTO de Akamai

A continuación, las claves para navegar la transformación que se avecina.

1. De la Navegación Web a la Economía de Agentes

El modelo tradicional de páginas, menús y formularios está quedando obsoleto. Estamos avanzando hacia interfaces impulsadas por agentes de IA que no solo responden, sino que anticipan necesidades y actúan en nombre del usuario.

Esto no marca el fin de la web, sino su reinvención total. Al igual que la era «punto-com» creó industrias enteras, estamos ante el nacimiento de una nueva economía centrada en el diseño y gestión de estos agentes. La pregunta para el directivo es clara: ¿Su empresa liderará esta transformación o se quedará atrapada en interfaces del pasado?.

2. El Fin del «Googling» y el Nuevo SEO

Durante dos décadas, Google fue la puerta de entrada a internet. Sin embargo, las interfaces de chat con IA se están convirtiendo en la nueva «puerta principal».

Para las empresas, el desafío cambia radicalmente: ya no se trata de competir por posicionamiento en una lista de enlaces azules, sino de competir por la visibilidad dentro de los sistemas de IA. Además, la monetización de estos espacios es inminente; es probable que veamos a los principales modelos de lenguaje experimentar con posicionamiento pagado en los próximos 12 meses.

3. De la «Deuda de IA» a la Rentabilidad Real

El 95% de los proyectos de IA empresarial en 2025 fracasaron, generando lo que denominamos workslop o trabajo basura. Esto ha creado una nueva categoría de costo: la Deuda de IA.

En 2026, la brecha competitiva se abrirá entre quienes acumulan esta deuda y quienes generan «Crédito de IA» mediante un uso productivo. El éxito dependerá de abandonar los modelos genéricos para adoptar herramientas específicas por industria que resuelvan problemas reales de negocio.

4. Eficiencia Operativa: El Ascenso de los SLM (Small Language Models)

La era de usar chatbots masivos para «preguntar lo que sea» se está desvaneciendo. Un asistente corporativo diseñado para tareas específicas no necesita conocer la cultura pop; necesita precisión y eficiencia.

Por ello, veremos un cambio estratégico: dejar atrás la dependencia de los costosos y masivos LLM (Modelos Grandes de Lenguaje) en favor de los SLM (Modelos Pequeños de Lenguaje). Estos sistemas son:

  • Más rentables: Evitan las tarifas excesivas de los gigantes tecnológicos.

  • Más seguros: Permiten ser auto alojados y ajustados a flujos de trabajo privados.

  • Más fiables: Al estar estructurados con código específico, ofrecen resultados superiores a los modelos generalistas.

En 2026, los ganadores no serán los que tengan los modelos más grandes, sino los que operen con mayor eficiencia e inteligencia.