1. Tres tendencias principales

1.1. Licencia social para la IA: de la innovación técnica a la legitimidad pública

Una de las inflexiones más relevantes del momento es el desplazamiento del debate sobre inteligencia artificial desde la eficiencia y el escalamiento hacia la cuestión de su licencia social. El World Economic Forum ha subrayado que, ante el crecimiento acelerado de la IA y de la demanda energética de los centros de datos, la aceptación pública ya no puede tratarse como un problema accesorio de relaciones públicas, sino como una condición estructural para la continuidad del desarrollo tecnológico. La comunicación deja así de ser una capa de acompañamiento y se convierte en un componente constitutivo de la infraestructura digital: sin confianza social, transparencia sobre impactos y una narrativa pública comprensible sobre costos, beneficios y externalidades, la expansión de la IA corre el riesgo de perder legitimidad. Esto afecta directamente a los nuevos medios, a las plataformas y a las instituciones educativas, porque obliga a rediseñar la comunicación sobre tecnología no como propaganda de innovación, sino como mediación ética y política del cambio técnico.

1.2. Edge AI y reterritorialización de la inteligencia: del centro de datos al entorno

La segunda tendencia central es la consolidación del edge AI como arquitectura dominante para la siguiente fase del IoT y de los sistemas conectados. La cobertura especializada indica que cada vez más cargas de inferencia están migrando desde la nube hacia dispositivos, cámaras, sensores embebidos y nodos industriales, con el fin de reducir latencia, recortar costos de transmisión y sostener respuestas en tiempo real. Este desplazamiento no es solamente técnico: implica una reterritorialización de la inteligencia. La capacidad de interpretar el entorno y tomar decisiones ya no reside únicamente en plataformas centralizadas, sino que se distribuye a lo largo de la infraestructura física. En comunicación, esto supone el paso hacia entornos capaces de producir sentido local: ciudades, fábricas, campus y dispositivos no sólo recogen datos, sino que comunican, recomiendan y reaccionan desde su propio contexto. La consecuencia estratégica es doble: más autonomía operativa y, al mismo tiempo, una gobernanza más compleja sobre quién decide, dónde decide y con qué criterios lo hace.

1.3. Agentic AI y mutación organizacional: de la herramienta al principio de organización

La tercera tendencia principal es la institucionalización de la agentic AI como nuevo principio de diseño organizacional. Ya no se trata sólo de usar modelos generativos para tareas puntuales, sino de integrar sistemas capaces de planear, razonar y ejecutar secuencias multietapa a lo largo de funciones de negocio, producción y comunicación. El World Economic Forum ha destacado que el mercado de sistemas agentivos crecerá con rapidez en esta década, mientras Gartner los ubica entre los vectores estratégicos que reconfigurarán la arquitectura empresarial. Para el ecosistema comunicativo, esto significa que las organizaciones avanzan hacia modelos donde la investigación, la síntesis, el monitoreo reputacional, la personalización de contenidos y la coordinación de campañas pueden articularse dentro de flujos parcialmente autónomos. En términos culturales, la pregunta decisiva deja de ser si la IA sustituye tareas y pasa a ser cómo rediseña relaciones, jerarquías, tiempos de decisión y estructuras de responsabilidad. La comunicación, en este escenario, se convierte en laboratorio privilegiado de la cooperación —y la tensión— entre juicio humano y automatización estratégica.

2. Doce tendencias adicionales

• Se acelera la adopción de plataformas de desarrollo AI-native, donde el software se concibe desde lógicas algorítmicas y no sólo las incorpora después.

• La confidential computing gana centralidad como respuesta a la necesidad de procesar datos sensibles con mayor protección en entornos de IA.

• Los domain-specific language models se consolidan como alternativa de mayor precisión contextual frente a modelos generalistas.

• La digital provenance se perfila como infraestructura imprescindible para autenticar contenidos sintéticos y fortalecer la confianza informativa.

• La preemptive cybersecurity se fortalece como enfoque dominante: anticipar y contener antes del incidente reemplaza la lógica puramente reactiva.

• La convergencia entre IA y crimen organizado refuerza la necesidad de nuevos marcos de seguridad para medios, finanzas y plataformas.

• Los entornos IoT industriales avanzan hacia operaciones autónomas con presión explícita por pasar de pilotos a producción escalable.

• Se intensifica la inversión en AI supercomputing platforms, confirmando que la competencia por capacidad de cómputo seguirá siendo estratégica.

• La discusión sobre physical AI se desplaza desde la robótica experimental hacia usos empresariales e industriales concretos.

• El uso de IA para construir evidence chains en contextos de integridad digital y prevención de fraude amplía la idea de confianza programable.

• La regulación de sistemas con interacción humanoide y emocional gana fuerza, como muestran las normas en China y las leyes estatales sobre AI companions en EE. UU.

• La alfabetización digital evoluciona hacia una verification literacy, centrada en comprender cómo se construye la verdad y no sólo en consumir información.

3. Fuentes (APA 7)

Gartner. (2025). Top strategic technology trends for 2026. Gartner.

Gartner. (2026, 11 de marzo). Gartner announces top predictions for data and analytics in 2026. Gartner Newsroom.

Internet of Things News. (2026, marzo). Edge AI shifts more processing onto devices across IoT systems. IoT Tech News.

Internet of Things News. (2026, marzo). Optimising edge AI hardware for industrial IoT deployments. IoT Tech News.

Internet of Things News. (2026, enero). IoT Expo 2026 Day 1: Driving efficiency with autonomous operations. IoT Tech News.

Internet of Things News. (2026, enero). IoT Expo 2026 Day 2: Scaling connectivity pilots into global production networks. IoT Tech News.

Organisation for Economic Co-operation and Development. (2026). Trends in AI incidents and hazards reported by the media. OECD.

Reuters. (2025, 18 de marzo). Europol warns of AI-driven crime threats. Reuters.

Reuters. (2025, 27 de diciembre). China issues draft rules to regulate AI with human-like interaction. Reuters.

Reuters. (2025, 23 de diciembre). AI companions meet the law: New York and California draw the first lines. Reuters.

World Economic Forum. (2026, 16 de marzo). Why humanity must learn to trust differently in the GenAI era. World Economic Forum.

World Economic Forum. (2026). Global cybersecurity outlook 2026. World Economic Forum.

World Economic Forum. (2026, 30 de marzo). Why AI and data-centre growth risks stalling without a social licence. World Economic Forum.

World Economic Forum. (2026, 21 de enero). How agentic, physical and sovereign AI are rewriting the rules of enterprise innovation. World Economic Forum.

World Economic Forum. (2026, 11 de marzo). Using AI to build evidence chains to combat financial crime. World Economic Forum.