Tendencias Tecnológicas de Negocio 2026

Por Engel Fonseca

Introducción

 2026 no será “otro año de transformación digital”; será el punto donde las decisiones estratégicas definan quién escala y quién se estanca. La aceleración de la IA, la revalorización del hardware, la adopción de pensamiento científico y sistémico, la educación sintética (VR) y los dataversos corporativos ya no son tendencias: son prerrequisitos de competitividad. Este documento propone una brújula para directivos de marketing, publicidad y negocio que buscan reducir fricción, elevar productividad, y convertir datos en ventaja real, sin perder el centro humano. No se trata de “subirse a la moda” tecnológica, sino de asumir decisiones singulares -irreversibles y con aprendizaje garantizado- que alineen IA + neurociencia, disciplina data-driven y liderazgo neurodiverso. Si la economía se comporta como el agua, su caudal fluye hacia quienes eliminan cuellos de botella: automatizan con criterio, integran datos sin silos, modernizan equipos, y diseñan experiencias donde lo humano y lo algorítmico se potencian. Esta guía aterriza, con ejemplos y evidencia, cómo prepararse hoy para capturar valor en 2026: menos retórica, más diseño operativo, menos intuición aislada, más método, menos escasez mental, más cultura de abundancia.

Las siguientes tendencias tienen el propósito de brindar claridad respecto a lo que es imprescindible considerar desde la tecnología & los negocios para estar en óptimas condiciones en el 2026; aunque puede ser un “sprint” de tiempo muy corto. Los chinos mínimo piensan en “sprints” de 10 años como individuos y como nación en “sprints” de un siglo.

Es importante partir desde la realidad de que nadie tiene claro al 100% lo que está por suceder, sin embargo, es prioritario asumir el riesgo como un costo sostenido y dar por sentado que existe para estar preparados e impulsarnos a evolucionar aprovechando nuestro máximo recurso no renovable: el tiempo.

¿Qué implica? Sencillo y en frío: tomar decisiones “singulares”, decisiones en las que no existe retorno, aquellas en donde los buenos resultados no están del todo garantizados pero sí el aprendizaje. No decidir nada es una clara decisión que solo puede estar fundamentada en la indiferencia o el miedo expresado en parálisis.

1. IH (inteligencia humana) complementada (no reemplazada) por la IA & neurociencia 

No es novedad que idealicemos un ingrediente de una solución como solución total a un problema. La Inteligencia Artificial (IA) no es solución absoluta para todos los desafíos, es parte de, pero también puede incrementar el problema mismo. Nos emociona crear algo que se parezca a nosotros pero sigue siendo algo, no alguien (referencia al planteamiento de “creaxoma”).

La IA aporta de muchas formas pero también, nos ha llevado a cometer errores predecibles y hasta absurdos. La IA es similar a una nueva religión de profesionales. El protagonismo requiere tener el problema a resolver o, en su caso, ya resuelto. No puede ser el objeto de estudio, requiere ser la herramienta.

Si quisiéramos estudiar matemáticas, no empezaríamos por estudiar a las calculadoras.

Lo interesante es que el origen de la IA es la neurociencia. Sin embargo, es más fácil hablar de la IA que de un tema que implica introspección y exige crecer en autoconocimiento. ¿Podemos mezclar los temas? Se requiere una evolución inminente en donde podemos evolucionar de ser:

1. AI Driven a ser primero
2. Data Driven pero antes a ser
3. Problem Solving Driven y sin duda considerar ser
4. Neuro Driven…

Existe un movimiento de resistencia hacia la IA, liderado por personas que necesitan que falle y que les permita justificar su lentitud para aprender, des-aprender y re-aprender. Una característica de la gente de la “resistencIA“ consiste en personas que no identifican que la aportación más significativa de la IA es justo lograr más con menos o en el mismo tiempo.

¿Qué mayor beneficio necesitamos que este si estamos calibrados a la realidad de la caducidad de nuestro tiempo mismo?

De lo anterior podemos concluir:

1. La IA potencia la eficiencia, la predicción y la personalización, pero su mal uso puede aislar a los clientes de la experiencia humana.
2. Los casos de Deloitte y Taco Bell evidencian que el fracaso no es, ni está en la IA misma, sino en la gestión y supervisión humana.
3. La tendencia “No Humans” se perfila como una amenaza cultural: empresas sin humanos visibles, donde el cliente se siente desatendido, incluso con la tecnología más avanzada.
4. El reto del 2026 será equilibrar automatización con presencia humana: IA para escalar, humanos para conectar.
5. La IA es una herramienta, no es buena ni mala, no es alguien sino algo que nosotros podemos aprovechar pero sin renunciar a la neurociencia de nuestra tecnología: pensar.

Referencia información

2. Science Driven Business Thinking (SDBT):

Si bien resaltó en la tendencia anterior la importancia de reconsiderar la importancia de la neurociencia como el origen de la IA, es preciso, implementar procesos de análisis para resolver diversos problemas en general, o cualquier desafío en particular; es necesario empezar a “empezar por el inicio”.

A partir del momento en que la ciencia se asocia con personas sin habilidades sociales como la empatía y la comunicación, la ciencia empezó a distanciarse no solo de la vida cotidiana sino también de los negocios.

No es común escuchar en las empresas palabras de índole científico a lo máximo hipótesis, sin embargo existen muchas que fácilmente aportarían a calibrar a las empresas y sus profesionistas con la realidad para lograr mejores resultados desplazando el factor de la suerte.

Referencias de valor para impulsar el negocio:

1. Variable independiente / dependiente
2. Modelo teórico / Predicción / Reproducibilidad / Validación del modelo
3. Marco conceptual / Factores de confusión (Confounding factors)
4. Protocolo / Diseño experimental / Ensayo preliminar / Resultados preliminares
5. Catalizador / Observación sistemática / Análisis estadístico / Desviación estándar / Intervalo de confianza
6. Error sistemático / aleatorio / Regresión lineal / múltiple
7. Replicabilidad / Trazabilidad
8. Validación cruzada / Evidencia empírica / Resultados reproducibles
9. Conclusión provisional

El punto es claro: es preciso más énfasis en ciencia. Se requiere agudizar nuestra observación y desarrollar habilidades con óptica de científico como:

1. Ver acontecimientos como síntomas no como fenómenos
2. Entender que los acontecimientos, en la mayoría de los casos son “multifactoriales” no “uni-factoriales.”
3. Desarrollar el gusto adquirido por resolver problemas, se llama “Complexity”. Dejar de ver problemas predecibles con asombro y preocupación para evolucionar a la preparación.
4. Incluir la intuición como ingrediente de las decisiones pero no como único ingrediente.
5. Desarrollar atención selectiva para proporcionar prioridad a factores en los que podemos incluir vs en los que no podemos.
6. Profesionalizar la curiosidad para optimizar energía / atención a favor de los negocios, esto se llama “Curioxoma.”

Esta última, pero no menos trascendente, es la que considero la más importante, ya que la curiosidad profesionalizada permite:

1. Aprender: el cerebro no aprende sin sentimiento
2. Conectar: desde la capacidad de asombro y el interés por aprender
3. Generar “wellness”: no existe gente aburrida y feliz
4. Fomenta la pasión por el trabajo: hay más por aprender vs lo ya aprendido.
5. Ayuda a optimizar la atención / energía para incrementar productividad.

Referencia clave:

1. Una encuesta de BARC encontró que 58 % de los respondientes indicaron que sus empresas basan al menos la mitad de sus decisiones habituales en la intuición o experiencia en lugar de datos y análisis.
2. La investigación reveló que cuando se les preguntó a líderes mayores en organizaciones, la intuición o experiencia personal fue considerada el factor número uno para decisiones importantes: 41% de ejecutivos británicos citaron la intuición/experiencia como su principal base frente al análisis de datos que fue 23 %.
3. El estudio de Avenue M Group indicó que 84% de los CEOs y ejecutivos de asociaciones declararon que usan una mezcla de intuición y datos para tomar decisiones relevantes, pero solo 16 % confió principalmente en datos.

Conclusiones:

Los profesionistas y las empresas requieren evolucionar de “sentir“ o “creer” que lograrán los resultados a primero “saber”.

¿Podemos funcionar solo con saber? No. ¿Por qué? Las neuronas reaccionan mejor al significado que solo a la información. La ciencia en los negocios también implica entender que la información sin significado no existe y que es necesario tener claro el “journey” necesario para que una empresa esté calibrada con la realidad, primero saber, entonces creer o sentir.

Una de las grandes aportaciones de la realidad consta de la trazabilidad y monitoreo de resultados, no como fenómenos sino como consecuencia de “micro resultados” previos y la mezcla de variables. La tecnología también es una báscula.

Esta imagen ejemplifica el punto:

3. “Shalloware” Revalorización del Hardware y su Impacto en la Productividad

La obsesión con el software y la IA ha subestimado la relevancia del hardware y el equipo de cómputo de los profesionistas en las empresas. De ahí que probablemente el mejor nombre para la IA es “Copilot” ya que es claro que quien lleva el volante es el usuario, el humano sobre el “hardware” que es la computadora y la IA asiste.

El “Shalloware” se refleja en los siguientes datos a considerar:

• El 28 % de trabajadores que sienten que sus herramientas les impiden trabajar bien sugiere que el problema no es marginal: casi 3 de cada 10 lo perciben así.
• Los trabajadores con una PC de más de 5 años de antigüedad significan una pérdida de productividad estimada en 45 % respecto a trabajadores con máquinas más nuevas.
• En México, el porcentaje de PCs con más de 5 años se estima en 42 % de los equipos.

Conclusiones cruzadas:

1. Pérdida significativa de productividad: casi 30% menos productividad en trabajadores usando PCs de más de 5 años.
2. Costos de mantenimiento elevados: los equipos viejos requieren más soporte técnico, actualizaciones y reparaciones, lo cual se traduce en un incremento del TCO (total cost of ownership).
3. Mayor riesgo de fallas y vulnerabilidades: los sistemas antiguos tienden a tener mayor tasa de fallos, incompatibilidades, seguridad desactualizada. Por ejemplo, un reporte indicó que más de 2 000 organizaciones tienen más de 50 % de sus máquinas con sistemas operativos desactualizados, lo que incrementa riesgo de brechas.
4. Demora en arranque / inactividad: Las tareas de inicio, carga, errores, etc., aumentan con la edad del equipo, lo que impacta el tiempo disponible para trabajo productivo.
5. Limitación para tecnología moderna y ágil: Equipos antiguos pueden no soportar nuevas aplicaciones, herramientas de IA, análisis de datos, lo que limita la competitividad y detiene procesos de innovación.
6. Inversión en IT supera entusiasmo por equipos de cómputo: se requiere empoderar a los empleados con tecnología vigente más allá de software.

4. Educación sintética & configuración del futuro

Si bien la tendencia de hace años del “metaverso” le restó relevancia a las soluciones de realidad virtual (VR), hoy se ha identificado que la simulación puede aportar a la experiencia en el mundo real.

Esto no es nada nuevo, Edwin Link, un inventor estadounidense apasionado por los órganos musicales y la aviación. En 1929 patentó el “Link Trainer”, considerado el primer simulador de vuelo funcional del mundo.

Actualmente ya es un hecho “acumular horas vuelo” hacia cualquier actividad que pueda replicarse desde realidades virtuales creadas a partir de imágenes reales, situaciones reales, distracciones reales y construir el “sistema de pensamiento” necesario para que cuando el humano se enfrente ante la realidad “real”, pueda reconocer el lugar, la situación y la solución.

1. Las Habilidades blandas (Soft skills)  en la empresa (PwC): el aprendizaje en VR fue 4× más rápido que en el aula y los participantes quedaron hasta 275% más confiados para aplicar lo aprendido; además, a gran escala, VR se vuelve más costo-efectivo que aula y e-learning.
2. Industria 4.0/seguridad operacional: entrenamiento en VR aumenta la conciencia de seguridad en ~30%, mejora la percepción de riesgo y el desempeño en tareas técnicas frente a métodos tradicionales.
3. Meta-análisis en salud: revisiones sistemáticas reportan que VR mejora conocimiento, habilidades y desempeño frente a métodos convencionales (diferencias de efecto positivas en RCTs).

En esta liga puedes conocer una explicación más detallada sobre el concepto:

 https://www.instagram.com/reel/DQVqOCMDYTb/?igsh=NW1zaWJ4cTdyMjh1

Conclusiones:

1. Es posible incrementar el dominio situacional de las personas con el desarrollo de realidades virtuales que permitan aprender con “prueba & error”
2. Crear procesos lúdicos de aprendizaje es una buena alternativa para capacitar
3. No es necesario exponer al colaborador a situaciones de riesgo cuando puede llegar con experiencia sintética
4. La educación sintética permite configurar el futuro desde el presente

5. Pensamiento sistémico y “dataverso”

Sabemos que el pensamiento “polarizado” no solo impide observar la totalidad de cualquier objeto de estudio, desde la neuronciencia rompe las dendritas de nuestro cerebro y nos resta capacidad cognitiva para pensar más y mejor. Cualquier persona con este “prompt“ de pensamiento solo puede tomar partida de una de dos extremidades.

Entonces el pensamiento sistémico es la forma de pensar más acertada que nos permite obtener perspectiva del impacto de nuestras aportaciones y, sin duda, de la información que generamos en las empresas.

Hace años, Microsoft empezó a usar el concepto del “dataverso”; personalmente me pareció interesante que el nombre puede referirse a la integración de todos los datos de la organización para evitar que trabajen en “silos”.

Es un riesgo muy peligroso que un área determinada de una empresa tome decisiones solo a partir de los mismos datos de su área, aislándose de los datos complementarios de otras áreas. En otras palabras, no solo requiere acceso a todos los datos (o la mayoría) el área de IT o finanzas, también marketing, ventas, operaciones y RH. Es imprescindible la visión complementaría que identifique, evalúe y equilibre implicaciones.

Personalmente visualizo este concepto como una especie de “Torre de Babel” que permite legitimizar cada dato proporcionado por cada colaboradores de la organización y que puede ser fácilmente imposibilitado por el mal uso de los datos, el no uso de los datos y el “pedir reportes” como acto de disciplina o sospecha para quienes se duda que realmente trabajan.

Imprescindible para la toma de decisiones:

1. Las áreas que tomen decisiones solo a partir de datos en “silos” son una amenaza para la organización.
2. Es imperativo fomentar el pensamiento “sistémico” para evitar el pensamiento polarizado en las personas y en la organización
3. Se requiere facilitar la cultura del registro y buscar su automatización para que no sea una experiencia desagradable para los colaborares (IOT, wearables, Apps que automaticen actividades, etc.).

Datos duros:

1. Un reporte de Sisense / UserEvidence indica que 76% de las empresas admiten que han tomado decisiones sin consultar los datos disponibles porque “era demasiado difícil acceder a ellos”.
2. Un informe de XPLM indica que 76 % de las empresas admiten que los silos de datos obstaculizan el intercambio interdepartamental.
3. Un artículo señala que 68 % de las organizaciones admiten “trabajar en silos” pese a saber que la colaboración es beneficiosa     6.

6. Liderazgo Neurodiverso y Cultura de Atención

El liderazgo se encuentra ante el desafío de poder obtener la atención de sus colaboradores para dirigir la energía y sentido de la organización hacia los resultados necesarios. Fácilmente se puede otorgar mayor importancia a los resultados como objetivo en lugar de consecuencia que proviene de la calibración de la atención, la cual es responsabilidad principalmente del liderazgo. El líder de hoy requiere estar consciente que no puede provocar lo que no tiene y que provocar es una de las habilidades más importantes para conectar con su equipo de trabajo. El liderazgo anti–científico ejerce su autoridad no desde la inspiración o desde el ejemplo, sino desde el miedo y el condicionamiento que acaba por dejar de funcionar. Es importante considerar que la verdadera admiración genera imitación.

¿Tus colaboradores te admiran, te respetan o te temen? Recordemos que desde la neurociencia, el miedo bloquea la capacidad de aprender por lo que si como líder fomentas miedo en las personas, disminuyes sus capacidades intelectuales para solo obedecer sin pensar.

El liderazgo actual requiere no solo aceptar la diversidad sino fomentar la neurodiversidad misma bajo la claridad de que si no cuenta con puntos de vista opuestos, complementarios y diferenciados, acabará por incrementar sus sesgos, miedos, paradigmas y puntos ciegos.

Algunos datos duros:

1. En un estudio de líder-miedo (“fear-based leaders”) se encontró que 36 % de los gerentes (en empresas con más de 500 empleados) lideran mediante el miedo. Esto se traduce en una pérdida estimada de 10 horas de productividad por semana por líder, o aproximadamente USD 28,750 por año por líder, sumando alrededor de USD 36 mil millones anuales en pérdida de productividad solo en EE. UU., Reino Unido y Australia.
2. 88 % de los líderes sienten miedo consistente de equivocarse o de cometer errores; 82 % sienten presión alta para demostrar valor, 67% titubean para dar su opinión, 33 % informan de entrega regular de micromanagement, 38% reconocen que el desempeño de su equipo ha bajado, y 45% reportan que la moral del equipo ha disminuido.
3. Un estudio de McKinsey & Company identificó que las empresas que se encuentran en -25% de representación de género y étnica tienen un 66% más de probabilidades de tener un desempeño financiero inferior a sus pares.

Conclusiones:

Las empresas necesitan la neurodiversidad y aprender a no abusar de la atención de los colaboradores. También el actual liderazgo requiere:

1. Fomentar el pensamiento crítico
2. Provocar pasión, apasionado
3. Curiosidad, con curiosidad
4. Conocer de neurociencia (especificamente de neuroplasticidad)
5. Disposición a ser principiante ante la tecnología
6. Depositar algo emocional a favor desde escuchar con atención de calidad
7. Desarrollar el gusto adquirido hacia los problemas por resolver
8. Administrar mejor el recurso de la atención vs indiferencia

7. Cultura de abundancia & reducción de fricción económica tecnológica

La cultura de escasez consta de partir del sistema de pensamiento que considera que:

1. De lo bueno hay poco
2. Cuando hay, es necesario aprovechar, y
3. Oportunidades limitadas

Sin embargo, no es un pensamiento real. Pero es necesario para infundir la cultura del miedo y programarnos a la idea de que “no hay mucho por hacer “cuando en realidad, hay más por hacer vs lo ya hecho.

Personalmente, y desde una visión integral, veo a la economía como el agua, ¿cuántas veces no hemos escuchado la afirmación: “el agua se va a acabar “? Cuando desde la perspectiva científica, la cantidad de agua es la misma desde hace 4,500 millones de años.

La economía se comporta igual que el agua, no desaparece, se transforma y modifica sus caudalidades, pero no desaparece. México está junto a un país vecino que se dedica a imprimir dinero y nos encontramos en un hemisferio con mucha abundancia pero poca percepción de que existe.

Pero para que el agua pueda distribuirse se requiere reducción la fricción y es justo lo que necesita la economía, reducir la fricción y es parte de la transformación que estamos experimentando.

La tecnología reduce la fricción de la economía y fomenta la cultura de abundancia desde varias tecnologías e implementaciones existentes:

a)       Inteligencia Artificial aplicada a procesos

b)       API Economy y Open Data

c)       Blockchain

d)       Cloud Computing & Edge Computing

e)       Identidad digital y verificación descentralizada

f)         Contratos inteligentes y automatización legal (Smart Legal Ops)

Conclusiones:

Las tecnologías que más reducen fricción económica comparten tres características:

1. Desintermedian: eliminan pasos, actores o burocracia.
2. Aumentan transparencia y confianza: reducen la asimetría de información.
3. Automatizan sin deshumanizar: equilibran eficiencia con participación humana.
4. Es un costo muy contaminarse de la cultura de escasez cuando la tecnología fomenta la cultura de la abundancia

Coda final

El mapa es claro: 2026 premiará a quienes combinen IA como herramienta, ciencia como proceso y personas como ventaja. La ruta de impacto pasa por cinco movimientos: (1) elevar la IH con IA y neurociencia para escalar sin deshumanizar; (2) profesionalizar la toma de decisiones con marcos científicos y medición continua; (3) cerrar la brecha de hardware para liberar productividad y habilitar casos de IA; (4) acelerar la experiencia sintética para formar talento seguro y competente; (5) romper silos de datos con visión sistémica y gobernanza. Todo sostenido por líderes que gestionen atención, diversidad cognitiva y curiosidad como activos. La influencia se ejerce decidiendo hoy: actualizar la base tecnológica, fijar métricas que importan, diseñar pilotos con trazabilidad, y alinear incentivos al aprendizaje. Quien reduzca fricción y aumente transparencia capturará más flujo económico. Quien espere “certeza total” llegará tarde. 2026 no pide promesas: exige arquitectura, pilotos y decisiones valientes con sesgo a la acción.