SDG Group, consultora tecnológica multinacional especializada en IA y Ciencia de Datos, ha presentado hoy su informe “Data, Analytics & AI 2026”, un análisis que recoge las principales innovaciones tecnológicas y de negocio que definirán la competitividad de las organizaciones a lo largo del año. Con más de 30 años de experiencia en España, SDG Group invierte más del 16% de sus ingresos en innovación e I+D; lo que le permite tener una visión de los cambios en el ecosistema data-driven y ayudar a las organizaciones en la toma de decisiones y en la generación de valor real a partir de sus datos.

El informe “Data, Analytics & AI 2026” es el resultado de un trabajo colaborativo entre expertos internos de la compañía, instituciones académicas y partners tecnológicos a través de su Radar de Innovación. Esta herramienta dinámica y en constante evolución, ya está disponible para cualquier organización en la web de la compañía. El Radar analiza la evolución de herramientas, metodologías y arquitecturas emergentes en los ámbitos de inteligencia artificial, las tecnologías de datos, la arquitectura de datos e IA y su impacto directo en el negocio.

“Tras años de fuertes inversiones en plataformas de datos, muchas organizaciones están descubriendo que la infraestructura por sí sola no garantiza decisiones inteligentes”, señala Miguel Romero, responsable de Innovación en SDG Group. “El verdadero reto para 2026 es plantear una nueva base en la que los datos aporten y comprendan contexto y significado para que los sistemas de IA comprendan el negocio, expliquen su razonamiento y sea la tecnología la que se adapte a las necesidades reales de las organizaciones, y no al revés”, concluye.

El informe identifica diez tendencias clave, agrupadas en cuatro grandes ámbitos según los cuadrantes del Radar de Innovación de SDG Group:

A- Inteligencia Artificial: La perspectiva actual presenta un paradigma en el que lo importante no es implementar la IA, sino saber cómo hacerlo para que se traduzca en una ventaja competitiva real:

1. La IA necesita significado, no solo datos. La combinación de la IA generativa con nuevas capas semánticas permite a las empresas realizar su propio servicio de análisis de datos para obtener insights.
2. El contexto es el rey. Los fabricantes de modelos han ampliado su software alrededor de la IA, lo que facilita la creación de estos sistemas aumentando el retorno en la inversión de dichas soluciones.
3. La ventaja de los modelos fundacionales. Los modelos fundacionales de IA están acelerando no sólo la generación de texto sino también otras técnicas en el mundo del machine learning.

B) Tecnologías de Datos prioritarias en 2026:

4. Las migraciones como iniciativas estratégicas. La evolución de la IA generativa convierte los procesos de migración que solían implicar decisiones arriesgadas y costes elevados en proyectos estratégicos más eficientes, capaces de impulsar la transformación y conseguir una ventaja competitiva.

5. Sistemas operativos de metadatos. La gestión avanzada de los metadatos simplifica la información técnica, haciéndola más accesible para que las organizaciones puedan entender, organizar y aprovechar mejor sus datos. Este cambio facilita la automatización y el desarrollo de sistemas de IA más robustos.

C) Arquitectura de Datos e IA, especialización y cargas avanzadas:

6. Asistentes de nueva generación. Los nuevos asistentes de IA están mejorando el acceso a la información interna de forma más natural y eficaz, ofreciendo respuestas más completas y útiles para mejorar la toma de decisiones.

7. Observabilidad y gobernanza de la IA. El auge de la IA exige un salto cualitativo en su gobernanza, incorporando nuevas capacidades de supervisión y gestión, que facilitan la comprensión de los sistemas, garantizan su uso fiable y alineado con los objetivos de la compañía.

8. Los dispositivos ‘edge’. El nuevo hardware especializado permite ejecutar soluciones de IA directamente en los dispositivos y ofrece nuevos casos de uso con sistemas más eficientes y resilientes, a la vez que mejora la rapidez de la respuesta y la privacidad de los datos.

D) Negocio y sectores: combinar equilibrio y precisión en 2026:

9. IA vertical por industrias. Las soluciones de IA diseñadas específicamente para que sectores concretos puedan adoptar esta tecnología de forma más rápida y eficaz. Esta combinación de modelos, agentes, flujos de trabajo y conocimiento de los productos conllevan con mayor precisión, cumplimiento normativo integrado y reutilización de propiedad intelectual.

10. El auge de los modelos probabilísticos. Los nuevos modelos de IA ya no son determinísticos, sino probabilísticos, lo que supone romper el esquema de resolver cada variante mediante una programación explícita.

Con este análisis, SDG Group refuerza su compromiso con la innovación como palanca estratégica, para ayudar a las organizaciones a convertir la complejidad tecnológica en oportunidades reales de negocio anticipándose a los cambios que marcarán el futuro del ecosistema de datos y la Inteligencia Artificial.

Puedes acceder y descargar el informe “Data, Analytics & AI Trends 2026” aquí.