2026 estará marcado por la adopción de modelos de IA adaptados a cada sector

Nutanix sostiene que la evolución de la inteligencia artificial en 2026 estará definida por la personalización de los modelos y su adaptación a las dinámicas propias de cada industria. “La IA generativa (GenAI) está ganando terreno a gran velocidad. Sin embargo, en la práctica se está demostrando que un modelo de talla única no es suficiente”, afirma Jorge Vázquez, director general de Nutanix España y Portugal, citando además la predicción de Gartner de que para 2027 más del 50% de los modelos de IA serán específicos por sector.

La compañía señala que muchas organizaciones están experimentando con modelos genéricos, pero estos presentan limitaciones claras cuando no han sido entrenados con datos propios del sector. Concretamente, los modelos genéricos fallan en tareas críticas en sectores clave:

-     Sanidad: una IA no entrenada con datos médicos puede interpretar mal radiografías o resonancias. Los modelos personalizados “pueden detectar anomalías difíciles de identificar incluso para los médicos”.

-     Investigación y educación: universidades y centros científicos necesitan modelos adaptados a análisis genéticos, simulaciones climáticas o estudios lingüísticos.

-     Sector financiero: los modelos generalistas no detectan patrones complejos de fraude; los entrenados con datos transaccionales sí pueden hacerlo.

-     Industria: la IA específica permite detectar fallos en líneas de producción y anticipar mantenimiento, reduciendo tiempos de inactividad.

 

Datos, talento e infraestructura como retos

Aunque los beneficios son claros, Nutanix advierte de que la personalización exige superar varios desafíos, entre ellos la calidad y disponibilidad de datos, siendo imprescindible contar con información fiable, estructurada y representativa.

Otro reto es el talento especializado. Y es que los científicos de datos y expertos en IA desempeñan un papel crucial, pero son perfiles escasos. Además, los modelos requieren gran capacidad de cómputo y almacenamiento, así como plataformas flexibles y escalables para entrenarlos y reentrenarlos de forma continua.

Según Vázquez, “la estrategia de IA debe encontrar el equilibrio adecuado entre datos, infraestructura y conocimiento”. Nutanix recuerda que su plataforma multicloud híbrida permite ejecutar aplicaciones, IA y datos en cualquier entorno, y que más de 29.000 clientes confían en su tecnología para simplificar operaciones y acelerar la transformación digital.