Vertical AI como el próximo disruptor en el sector de software empresarial

El año 2026 marca un punto de inflexión en la evolución del software empresarial. La inteligencia artificial específica para cada área se convierte en la fuerza dominante, en detrimento de los modelos generalistas. Este cambio no se trata simplemente de una preferencia tecnológica, sino de un reajuste estructural motivado por aspectos como el rendimiento, la escalabilidad y las incentivos económicos. A medida que las empresas dan más importancia a la precisión y la integración, en lugar de a las capacidades generales, la inteligencia artificial especializada está redefiniendo la propuesta de valor que ofrece la inteligencia artificial en las operaciones empresariales.

Las ventajas de la inteligencia artificial específica para cada dominio en términos de rendimiento

Según un informe de SAP.Los modelos de IA específicos para un dominio determinado, optimizados para datos estructurados y procesos industriales específicos, están superando a los modelos de lenguaje grande generalistas en aplicaciones empresariales de alto valor. Estos modelos son excepcionales en tareas como la optimización de la cadena de suministro, la detección de anomalías y el análisis predictivo. En estas áreas, la precisión y la relevancia contextual son factores cruciales. Por ejemplo, las organizaciones de salud están utilizando tecnologías de IA diseñadas especialmente para el diagnóstico por imágenes médicas y la descubrimiento de medicamentos.Lograr un crecimiento anual compuesto del 36.8%En cuanto a la adopción de la inteligencia artificial, las instituciones financieras también están implementando herramientas de modelado de riesgos que se integran de manera sencilla con los sistemas de transacciones.Es un logro que los modelos generalistas tienen dificultades para replicar.Debido a su falta de formación específica en el área en cuestión.

El auge de la arquitectura basada en la inteligencia artificial amplía aún más esta tendencia. Al integrar modelos específicos para cada área en el núcleo de los sistemas empresariales, las empresas pueden crear aplicaciones que se mejoran automáticamente y que se adaptan a las necesidades cambiantes del negocio. Este cambio es especialmente evidente en los sectores de fabricación y logística.Donde la toma de decisiones en tiempo real y el mantenimiento predictivo son esenciales.Ahora, eso se ha convertido en algo estándar.

Dinámica del mercado: Economía de las inferencias y dominio de la nube

La industria de la inteligencia artificial está en proceso de maduración estructural.Con los gastos pasando de la capacitación del modelo…Se trata de una implementación a gran escala, un fenómeno que se denomina “Economía de la Inferencia”. Este cambio está generando una mayor demanda de inteligencia artificial vertical, ya que las empresas buscan soluciones rentables para su implementación en diferentes escaleras.El mercado mundial de plataformas de software de IASe proyecta que este mercado, con un valor de 29,3 mil millones de dólares en el año 2026, crezca hasta alcanzar los 96,8 mil millones de dólares para el año 2035, con una tasa de crecimiento anual compuesto del 14,2%.

Los servicios de IA basados en la nube son esenciales para este crecimiento.Se ha logrado capturar una cuota de mercado del 61.7%.Para el año 2035, la región de Asia-Pacífico, en particular, estará acelerando esta tendencia. Esto se debe a la rápida transformación digital y a las iniciativas relacionadas con la inteligencia artificial que están respaldadas por los gobiernos.Para el año 2035, se espera que la región de APAC lidere el panorama económico mundial.La adopción de la inteligencia artificial a nivel mundial está creciendo a un ritmo anual compuesto del 24.7%, superando a América del Norte y Europa.

Estudios de caso en la industria: La aplicación de la inteligencia artificial en áreas verticales

La sanidad sigue siendo el sector que adopta las tecnologías de IA más rápidamente. Las aplicaciones de IA se utilizan en el apoyo a las decisiones clínicas y en la radiología.Reduciendo los errores en el proceso de diagnóstico en hasta un 40%.Mientras tanto, el sector tecnológico y de software – donde el 78% de las empresas ya utiliza la inteligencia artificial – también está en desarrollo constante.Ha sido pionero en el desarrollo de herramientas para la generación de código.Y también en los campos de ciberseguridad y automatización del servicio al cliente. Estos casos de uso destacan la lógica económica que subyace en el uso de la IA en áreas específicas: permite obtener un retorno sobre la inversión significativo, al resolver problemas especializados de manera más eficiente que con modelos generalistas.

En el ámbito B2B, los agentes autónomos están transformando las interacciones entre empresas.Para finales de 2026, el 40% de las transacciones B2B…Se espera que estos procesos sean gestionados por agentes de inteligencia artificial. Por lo tanto, las empresas deben optimizar sus estrategias para interactuar con algoritmos. Este cambio destaca la necesidad urgente de que las empresas utilicen tecnologías de inteligencia artificial específicas para mantenerse competitivas en un mercado cada vez más automatizado.

Desafíos y el camino a seguir

A pesar de esta dinámica positiva, las empresas enfrentan numerosos obstáculos en la implementación de tecnologías de IA. Uno de esos obstáculos es el problema del “agent sprawl”: cuando múltiples sistemas de IA operan de forma separada, lo que dificulta su gestión eficaz. Además, existen también problemas relacionados con la gobernanza de estos sistemas.Sigue siendo un obstáculo importante.Para enfrentar estos problemas, las empresas están invirtiendo considerablemente en el desarrollo de talento en el área de la inteligencia artificial, así como en la mejora de las habilidades de los empleados.El 88% de las organizaciones ya utiliza la inteligencia artificial.En al menos una función.

La transición de los proyectos piloto a una integración en toda la empresa también requiere de una infraestructura sólida.El software de infraestructura de IA, según las proyecciones, crecerá un 83%.En el año 2026, esto será crucial para desarrollar marcos de trabajo escalables que puedan soportar modelos específicos para cada dominio.

Conclusión: Un momento decisivo para los inversores

El año 2026 no es simplemente un año de progreso gradual, sino también un punto de inflexión estructural para la inteligencia artificial en empresas. A medida que las soluciones basadas en la inteligencia artificial vertical superan a los modelos generalistas en términos de precisión, integración y eficiencia económica, estas soluciones se convertirán en la base del software empresarial de próxima generación. Para los inversores, esto representa una oportunidad claramente visible: los sectores con procesos de trabajo valiosos y ricos en datos, como el sector sanitario, las finanzas y la manufactura, están preparados para un crecimiento exponencial. Los ganadores serán aquellos que reconozcan este cambio a tiempo y alineen sus carteras de inversiones con esta revolución en la inteligencia artificial vertical.