1. Tres tendencias principales

1.1. Agentes de IA y seguridad transaccional: la confianza se desplaza de la identidad del usuario a la intención verificable

La tendencia dominante del día es la consolidación de una nueva preocupación estructural: cómo asegurar que los agentes de inteligencia artificial actúen realmente bajo la intención legítima del usuario. La discusión ya no gira únicamente en torno a la calidad de las respuestas generadas por IA, sino a la seguridad de las acciones que estos agentes pueden ejecutar: comprar, reservar, transferir, contratar, suscribir, cancelar o negociar en nombre de una persona. Wired reporta que la FIDO Alliance, con aportaciones de Google y Mastercard, está impulsando grupos de trabajo para desarrollar estándares de seguridad orientados a agentes de IA, incorporando autenticación, intención verificable, protección criptográfica y esquemas de divulgación selectiva de datos.

En comunicación digital, esta transición es decisiva porque convierte al agente en un actor comunicativo-operativo. Ya no se trata de un chatbot que conversa, sino de una entidad que interpreta instrucciones, traduce intenciones y ejecuta acciones en ecosistemas comerciales, institucionales y mediáticos. La confianza deja de descansar sólo en la identidad del usuario o en la reputación de la plataforma, y comienza a depender de la capacidad técnica para demostrar que una acción fue solicitada, delimitada, autorizada y ejecutada bajo condiciones verificables. Esto redefine la ética de la mediación digital: si el agente actúa mal, compra mal, comunica mal o negocia mal, la pregunta por la responsabilidad se vuelve distribuida entre usuario, desarrollador, plataforma, estándar técnico e institución que lo adopta.

1.2. Ciberseguridad generativa ofensiva: el riesgo ya no es sólo la desinformación, sino la automatización del ataque

Una segunda tendencia crítica es la aceleración de la IA ofensiva aplicada a ciberseguridad. The Verge advierte que los sistemas de IA capaces de encontrar vulnerabilidades, escribir exploits y escanear grandes bases de código están reduciendo la distancia entre descubrimiento y explotación. El caso de modelos como Claude Mythos y los aprendizajes derivados del desafío DARPA AIxCC muestran que la IA ya puede detectar fallas con una velocidad que presiona los ritmos humanos de priorización, parcheo y respuesta.

Para comunicación y nuevos medios, esta tendencia tiene una implicación profunda: la seguridad deja de ser una dimensión periférica del ecosistema informativo y se convierte en condición de posibilidad de la confianza pública. Si los sistemas que producen, distribuyen o autentican información pueden ser vulnerados con herramientas automatizadas de bajo umbral técnico, la integridad del espacio público digital se vuelve más frágil. El riesgo ya no es sólo que se produzcan mensajes falsos, sino que se comprometan infraestructuras, credenciales, repositorios, sistemas editoriales, plataformas de distribución y canales institucionales. En este nuevo escenario, la comunicación responsable deberá incorporar una alfabetización de seguridad que entienda la vulnerabilidad técnica como vulnerabilidad simbólica.

1.3. La empresa agentiva: los agentes de IA pasan de experimento a motor económico de plataformas

La tercera tendencia principal es la conversión de los agentes de IA en núcleo de monetización empresarial. Reuters reportó que Google está colocando a los agentes de IA en el centro de su estrategia de crecimiento empresarial, con Gemini Enterprise, Vertex AI ampliado, nuevos chips TPU y capacidades de gobernanza y seguridad para que las organizaciones construyan agentes personalizados. El dato estratégico es significativo: Google sostiene que la etapa experimental de la IA generativa está quedando atrás y que la nueva fase será de despliegue empresarial, integración operativa y generación de valor recurrente.

En el campo comunicativo, esto significa que la IA agentiva no será una herramienta aislada, sino una infraestructura de trabajo. Redacciones, áreas de comunicación corporativa, universidades, laboratorios de innovación, agencias y plataformas podrán diseñar agentes para monitorear tendencias, sintetizar documentos, producir borradores, evaluar riesgos reputacionales, personalizar mensajes y activar flujos de distribución. Gartner ya había anticipado que los sistemas multiagente permitirían automatizar procesos complejos, escalar operaciones y crear nuevas formas de colaboración humano-máquina.  La pregunta central será cómo evitar que la eficiencia agentiva erosione el juicio profesional, la deliberación ética y la responsabilidad editorial.

2. Doce tendencias adicionales

• Consolidación de AI security platforms para vigilar aplicaciones de IA, controlar prompt injection, evitar fugas de datos y contener acciones de agentes fuera de política institucional.

• Expansión de multiagent systems como arquitectura para automatizar procesos complejos mediante agentes especializados que colaboran entre sí.

• Crecimiento de domain-specific language models, orientados a mayor precisión, cumplimiento y contextualización en sectores profesionales específicos.

• Fortalecimiento de digital provenance para verificar origen, propiedad e integridad de software, datos, medios y procesos generados o modificados por IA.

• Avance de confidential computing como mecanismo para proteger datos sensibles durante su procesamiento en infraestructuras cloud o híbridas.

• Aceleración de AI-native development platforms, que permiten crear software mediante equipos pequeños, aumentados por IA y con mayor cercanía al dominio operativo.

• Despliegue de AI supercomputing platforms como infraestructura crítica para entrenamiento, simulación, analítica y cargas de IA de alta complejidad.

• Expansión de preemptive cybersecurity, donde la protección se basa en anticipación, decepción programática y acción antes del ataque.

• Crecimiento de physical AI, llevando percepción, decisión y acción a robots, drones, dispositivos inteligentes y sistemas operativos del mundo físico.

• Intensificación de la geopatriation, con organizaciones moviendo datos y aplicaciones hacia nubes soberanas, centros regionales o infraestructura propia por razones de riesgo geopolítico.

• Aumento de la presión por gobernanza de agentes empresariales, especialmente cuando los agentes acceden a sistemas internos, pagos, datos de clientes o canales de comunicación.

• Emergencia de una alfabetización en agencia algorítmica, centrada en comprender qué puede hacer un agente, con qué permisos, bajo qué límites y con qué responsabilidad institucional.

3. Fuentes

Gartner. (2025, 20 de octubre). Gartner identifies the top strategic technology trends for 2026. Gartner Newsroom.

Gartner. (2026). Top 10 strategic technology trends for 2026. Gartner.

Reuters. (2026, 22 de abril). Google puts AI agents at heart of its enterprise money-making push. Reuters.

The Verge. (2026, 28 de abril). Attack of the killer script kiddies. The Verge.

Wired. (2026, 28 de abril). The race is on to keep AI agents from running wild with your credit cards. Wired.