Hoy, en un entorno tecnológico que avanza a una velocidad sin precedentes, la discusión ya no es si la inteligencia artificial transformará a las empresas, sino quién logrará hacerlo a tiempo.
La respuesta es clara: si una organización no ha adoptado IA de forma estructural para el próximo año, enfrentará desafíos importantes.
De acuerdo con una encuesta de EY, cuando esta tecnología se adapta de manera eficiente puede desbloquear hasta un 40% más de productividad dentro de las empresas.
Sin embargo, la clave no está solo en adoptar la tecnología, sino en comprender el valor estratégico de los datos que la alimentan.
Las empresas capaces de entender, gobernar, conectar y aprovechar su información serán las que activen un verdadero data flywheel.
Esto les permitirá usar sus datos para generar información más rica y única, y crear mejores agentes de IA, fortaleciendo un ciclo virtuoso que los competidores no podrán replicar.
En México, esto es especialmente crítico. KPMG reveló que más del 40% de las empresas mexicanas, los datos se utilizan de forma aislada y sin una arquitectura centralizada que garantice buenas prácticas.
Esto refleja no sólo una brecha tecnológica, sino también un desafío de talento, ya que las organizaciones aún necesitan desarrollar las habilidades y los roles necesarios para realmente desbloquear el valor de sus datos.
En este contexto, dentro de Snowflake vemos 4 tendencias clave que deberán tomar mayor protagonismo en el 2026:
La interoperabilidad será el verdadero salto cuántico
Hoy los agentes de IA funcionan como islas. Cada uno opera dentro del ecosistema de su proveedor.
Pero en 2026 veremos nacer una nueva economía de agentes interoperables: sistemas que descubrirán, negociarán y colaborarán entre sí más allá de la plataforma donde fueron creados.
Será el equivalente a lo que las APIs fueron para el software hace una década.
Gobernar será innovar
Durante años se pensó que gobernanza era un freno. Hoy sabemos que es exactamente lo contrario.
Las organizaciones que construyan una base sólida con datos confiables, catalogados y unificados, así como modelos transparentes y protocolos abiertos, serán las únicas capaces de escalar IA sin caer en el caos.
Nuevo talento híbrido: humanos y máquinas trabajando juntos
Para 2026, veremos a más empresas buscando perfiles que no sólo dominen la tecnología, sino que entiendan cómo trabajar con ella de forma nativa.
Los profesionales de mayor impacto serán aquellos capaces de adoptar rápidamente nuevas herramientas de inteligencia artificial para automatizar tareas y potenciar sus habilidades.
En este cambio, el rol de Recursos Humanos será fundamental. Los equipos de RH deberán diseñar programas de formación totalmente nuevos, centrados en alfabetización en IA y en el dominio de las técnicas de prompting.
Estas capacidades se volverán parte esencial de los procesos de selección, garantizando que cada colaborador pueda prosperar en un entorno altamente competitivo.
Ingenieros de datos: un rol clave para el éxito
Estos especialistas son quienes convierten el conocimiento del negocio en el lenguaje que la IA puede entender.
Su labor crea un mapa unificado y coherente de los datos de la organización, lo que permite que la IA opere con verdadero contexto y precisión.
Al estandarizar conceptos clave, aseguran que modelos, dashboards y líderes tomen decisiones basadas en una sola fuente.
En conclusión, la conversación sobre inteligencia artificial ya dejó de ser tecnológica para convertirse en estratégica.
No se trata de perseguir la última novedad, sino de construir la base que permitirá a las empresas competir en un mercado donde la velocidad ya no es ventaja, sino requisito.
Quienes logren ordenar sus datos, formar talento preparado y adoptar IA con intención, no por moda, serán los que definan el ritmo de la próxima década.
México tiene todo para estar en esa primera línea. Lo que sigue es decidir si queremos ser espectadores de esa transformación… o protagonistas de ella.
Por: Adolfo Roman, Country Manager for Mexico, Snowflake