EscucharEl presente 2025 fue el año donde el paso a la inteligencia artificial (IA) se confirmó como prioritario y estratégico en empresas e instituciones, a nivel global y local, mientras otras tecnologías dieron pasos decisivos como la robótica, la computación cuántica y las redes de quinta y sexta generación (5G y 6G), esta última con pruebas en Asia.
En el próximo 2026 el reto es —además de la ciberseguridad y la protección de datos— pasar a la cosecha de resultados, en particular en el retorno de las inversiones (ROI, por sus siglas en inglés) en IA, tanto con la adopción de las plataformas (ChatGPT, Gemini o Copilot, entre otras) como de las soluciones específicas basadas en los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés). La eficiente adopción tecnológica en el Estado se incluye entre los desafíos permanentes.
“A nivel institucional, el sector público sigue con una deuda importante a nivel tecnológico”, dijo Ariel Ramos, docente de ciberseguridad de la Universidad Fidélitas y director de General Codingraph. “Se invierte mucho dinero en las licitaciones para tener sistemas que presentan muchos errores y no cumplen con lo prometido”.
Mientras en los países que lideran el cambio tecnológico se definen acciones de acceso, reconversión laboral, productividad, competitividad y nuevas arquitecturas institucionales, en América Latina y en Costa Rica estamos atrapados entre la fascinación por las herramientas o plataformas, de un lado, y la falta de políticas públicas ejecutables, marcos éticos prácticos, preparación del talento, adaptación a la realidad local y la insuficiencia de las estrategias.
“El 2025 fue un año de profunda transformación, con avances sin precedentes en IA, robótica, computación cuántica y redes avanzadas. Los desafíos estructurales en formación del talento, actualización legislativa y gobernanza tecnológica requieren atención prioritaria para garantizar un progreso sostenible”, advirtió José Andrés Fernández Marmolejo, de la comisión de IA del Colegio Profesional de Informática y Computación (CPIC).
El cambio provocado por las nuevas tecnologías también desafía a la industria informática. Según la encuesta Dev Barometer, de BairesDev y publicada en noviembre anterior, más del 60% de informáticos de firmas Fortune 500 y de pequeñas y medianas empresas a nivel mundial prevén que la IA se integrará en sus flujos de trabajo, automatizará tareas, transformará el trabajo diario y cambiará su rol.
“A comienzos del año, muchos se preguntaban cómo la IA cambiaría el desarrollo de software”, afirmó Nacho De Marco, CEO y cofundador de BairesDev. “Hoy está claro. Los desarrolladores son los primeros profesionales en reinventar sus empleos. Están utilizando la IA para aumentar la productividad, aprender más rápido e impulsar la innovación. Lo que hoy ocurre en la industria del software pronto sucederá en todas las áreas”.
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En el 2026 veremos una decena de tendencias, las cuales incluyen: reacomodo del gasto de IA (enfocado en el ROI), ampliación de los roles de los agentes de IA para automatizar tareas, la preocupación por el control de las soluciones y servicios en la nube con arquitectura híbrida, el uso de datos sintéticos (que cubrirán los vacíos por la falta de información en algunas áreas operativas), la responsabilidad en el uso de las nuevas tecnologías y la intensificación de la carrera cuántica.
“Aunque existen preocupaciones válidas, el futuro dista mucho de ser sombrío. Sólo integrando sólidos principios de gestión de datos y una IA confiable se podrá evolucionar y alcanzar todo su potencial”, indicó Héctor Cobo, vicepresidente regional de SAS.
Despliegues
A nivel local, en enero de 2025 se realizó la subasta de frecuencias para redes de 5G con dos operadores nacionales (Claro y Liberty) y cuatro regionales (Coopeguanacaste, Coopelesca, Coopesantos y Ring Centrales). A ellos se suma el Grupo ICE con una red propiedad de su subsidiaria Radiográfica Costarricense S.A. (Racsa) y el servicio móvil Kölbi (en licitación). Varios de ellos ya comercializan sus servicios.
“La incorporación del 5G representa un paso clave, pero su aprovechamiento pleno aún enfrenta desafíos”, advirtió Mario Montero, presidente de la Cámara de Infocomunicación y Tecnología (Infocom). “Superar estos retos permitirá que empresas, instituciones y ciudadanía capitalicen las oportunidades de la nueva generación de conectividad y que Costa Rica avance hacia un modelo de desarrollo más competitivo, innovador e inclusivo”.
El avance de la cobertura y la velocidad de implementación de 5G es desigual. Para acelerarlo se debe resolver cuellos de botella en infraestructura, dispositivos compatibles, casos de uso empresariales e institucionales, brecha de adopción y uso de la tecnología y desarrollo del talento y habilidades digitales. A esto se suman exigencias crecientes en protección de datos, ciberseguridad y eficiencia energética.
Montero destacó que el país superó los 18.000 kilómetros de fibra óptica desplegados y la penetración de Internet fijo (5,5 millones de usuarios) y telefonía móvil (7,8 millones). Se agregan 27.000 suscriptores de Internet satelital en zonas rurales y las aplicaciones de Internet de las cosas (IoT). En el horizonte global asoman las redes móviles 6G, “la próxima etapa de la transformación digital”.
Toda esta infraestructura es clave para la automatización y el incremento de la capacidad de procesamiento mediante la IA, la robótica y la computación cuántica.
“El 2025 representó un punto de inflexión. Vimos el inicio de la consolidación de la IA”, respondieron César Oviedo y Jaime Figueres, integrantes del Capítulo de la IA de la Cámara de Tecnologías de Información y Comunicación (Camtic).
Tres tendencias globales dominaron: la aceleración del razonamiento avanzado, la competencia entre laboratorios y el crecimiento sin precedentes de la infraestructura para IA, incluyendo el diseño, el desarrollo y la fabricación de microprocesadores. Los hitos fueron diferentes y múltiples; los pendientes son más.
El avance de modelos LLM de nueva generación consolidó mejoras sustanciales en capacidades de razonamiento más profundas de largo alcance y respuestas más robustas, memoria contextual, precisión en tareas complejas, optimización para contexto extendido, comprensión audiovisual y coherencia narrativa.
También permitió la maduración de los agentes IA (los usan el 62% de las organizaciones globales, según McKinsey) y bots, que pasaron de asistentes conversacionales a servicios cognitivos complejos capaces de programar, investigar, sintetizar documentos extensos y coordinar aplicaciones de forma autónoma. Se suma el impulso del trabajo híbrido humano-IA.
Todo esto se basó en el incremento masivo de la infraestructura y la inversión, que es el preámbulo a nuevas tendencias de la próxima ola de transformación tecnológica como la supercomputación de IA y sistemas multiagentes.
En paralelo, el costo de la IA cayó hasta 10 veces, impulsada por la mayor competencia entre plataformas.
En Costa Rica diferentes industrias (banca, manufactura, servicios, educación superior y salud, entre otros) realizaron también pruebas piloto con IA, automatización y analítica avanzada, aunque de forma desigual y sin que la discusión pública se concrete en instrumentos de política pública y regulaciones relacionadas con las necesidades concretas de desarrollo.
No se llegó a la adopción empresarial a gran escala y la integración en procesos productivos completos con métricas claras de ROI, debido a las barreras culturales, la falta de estandarización de procesos y la ausencia de marcos de gobernanza maduros.
Se espera que en el 2026 se superen los desafíos y la IA sea parte de los negocios como soporte y parte del flujo de las operaciones, lo que exigirá entrenar a los colaboradores en la IA, según Rafael Sayagués, socio director de Deloitte para el marketplace de Centroamérica, Panamá y República Dominicana.
| Hitos tecno |
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| Principales hitos tecnológicos del año 2025 a nivel global: |
| Consolidación de modelos de IA generativa avanzados: GPT-5 y GPT-5.1 (OpenAI), Claude 3.5 (Anthropic) y Gemini 3 (Google), Grok y DeepSeek. |
| Expansión de modelos ligeros y eficientes (SLM) que permiten ejecutar IA localmente, incluso en dispositivos móviles. |
| Despliegue masivo de capacidades multimodales: combinan texto, imagen, audio y video. |
| Expansión y consolidación de agentes autónomos de IA para ejecución de tareas complejas, aprendizaje y toma de decisiones aplicados en productividad, ciencia, salud y educación. |
| Mejora en la comprensión emocional y contextual para hacer más natural la interacción humano-máquina. |
| Aplicaciones y asistentes de IA en salud, educación, productividad y programación. |
| Avances significativos en computación cuántica, como la corrección de errores y la validación de qubits estables por parte de IBM, Google, Microsoft (que presentó chip topológico) y Amazon (expande plataformas híbridas cuántico-clásicas en la nube). |
| Los ecosistemas como Qiskit, Cirq y Azure Quantum maduran para desarrolladores. |
| Progreso tangible en robots humanoides, como Tesla Optimus y Figure 03, con nuevas habilidades motrices y robots móviles colaborativos (cobots) en entornos industriales, servicios, logística, hospitales y aeropuertos. |
| Desarrollo de robótica agrícola para cosecha, monitoreo y fumigación con visión por IA. |
| Mejoras en simulación y transferencia para entrenamiento avanzado de robots. |
| Ampliación del uso de 5G para servicios industriales, agrícolas y de salud en regiones clave y avances para 6G con primeras pruebas en China. |
| Fuente: Camtic, CPIC y Universidad Fidélitas |
Asomando
Dos nuevas tecnologías siguen asomando y con múltiples promesas: la robótica y la computación cuántica.
La robótica recibió un impulso acelerado por los avances en la IA y específicamente en la IA física, que permite a las máquinas percibir, comprender e interactuar con el mundo físico mediante el procesamiento de datos de sensores y actuadores o dispositivos que convierten una señal en movimiento.
Aquí se combinan brazos robóticos, robots colaborativos y humanoides con mayores capacidades de toma de decisiones, manipulación avanzada, entrenamiento acelerado mediante simulación, ejecución continua de tareas rutinarias y complejas en entornos reales, y sistemas VLA (visión-lenguaje-acción) para comprender instrucciones complejas en lenguaje natural. Todos ellos pueden trabajar en fábricas, hospitales y centros logísticos.
Para la producción agrícola hay robots con capacidad de reconocer frutos maduros y recolectarlos sin dañarlos, desplegados comercialmente en Japón, EE.UU. y Europa.
Se destacan los anuncios de firmas como Figure AI, Tesla, Boston Dynamics, y Agility Robotics. Además, Nvidia impulsó Cosmos (plataforma abierta para entrenar inteligencia física), mientras OpenAI y Google DeepMind desarrollaron sistemas que permiten a los robots aprender habilidades nuevas solo observando videos o demostraciones.
En las empresas a nivel global, hay mucho interés por sus aplicaciones y se observa con detenimiento los resultados de la incorporación de diferentes tipos de robots en las bodegas de Amazon.
La deuda sigue con la fabricación y comercialización de robots domésticos.
Tanto para informática tradicional como para IA se espera que aumente la capacidad de procesamiento de datos con la computación cuántica.
Las grandes firmas como IBM, Google, Amazon y Microsoft anunciaron avances en la corrección de errores, un paso clave para construir qubits lógicos estables (hasta ahora son inestables y se desalinean, perdiendo información y provocando errores). Eso aumentaría la fidelidad del procesamiento cuántico, permitiendo circuitos más largos y complejos y abriendo la puerta a máquinas cuánticas realmente útiles. Los qubits o bits cuánticos son la unidad básica de la información utilizada para codificar datos en esta tecnología.
Aunque se estima que en los próximos cuatro años se producirían adelantos significativos para la computación cuántica, el horizonte podría ser más lejano en el tiempo. “Estamos lejos del salto final hacia la comercialización masiva”, advirtieron Oviedo y Figueres, de Camtic.
“Es necesario resolver varios retos igualmente complejos antes de que esta tecnología pueda convertirse en un servicio accesible, seguro y ampliamente utilizado”, dijo Ramos, de la Fidélitas.
Las firmas globales están más confiadas en hacerlo en el corto o mediano plazo. La firma de investigación de mercados tecnológicos IDC anticipó que el negocio de la computación cuántica crecerá 41% para 2028.
En noviembre pasado, durante la Quantum Developer Conference Anual, IBM reveló avances para ofrecer la ventaja cuántica para finales de 2026 y la computación cuántica tolerante a fallos para 2029. “Hay muchos pilares para llevar la computación cuántica verdaderamente útil al mundo”, dijo Jay Gambetta, director de IBM Research e IBM Fellow.
En Latinoamérica, sin embargo, se estima que tomará 13 años integrar completamente la computación cuántica en los negocios. Aún así, en la región hay firmas pioneras.
Globant, dedicada a servicios digitales, se unió a la IBM Quantum Network y tiene acceso a una flota de computadores cuánticos de más de 100 qubits para operaciones a gran escala y acceso premium al software Qiskit, a expertos, soporte, recursos de aprendizaje y eventos.
“La computación cuántica no es sólo un nuevo tipo de velocidad: es una nueva forma de pensamiento”, afirmó Dario Robak, líder de Quantum Computing en Globant.
| Pendientes |
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| Promesas tecnológicas sin cumplir total o parcialmente: |
| La inteligencia artificial general (AGI), que implica la capacidad de comprender o aprender cualquier tarea intelectual que realizan las personas, no se alcanzó ni conceptualmente ni en capacidades observables. |
| Los LLM fallan en tareas de planificación de muy largo plazo, memoria persistente y razonamiento causal profundo. |
| Autonomía total y confiabilidad de agentes digitales por motivos de seguridad: los riesgos de prompt injection (ataque de ciberseguridad donde se crean entradas “inocentes” para manipular los LLM), toma de decisiones no alineadas o manipuladas siguen siendo áreas de preocupación. |
| Reemplazo completo de la computación en la nube por IA en el dispositivo: la computación en el dispositivo avanzó, pero no sustituyó la utilización de servicios, aplicaciones y plataformas de IA en la nube. |
| IA completamente privada y sin filtraciones: todavía hay riesgos de fuga de datos y las auditorías de modelos muestran comportamientos no controlados en algunos casos. |
| Se requiere normativa que abarque las responsabilidades profesionales en el diseño, implementación, auditoría y uso de la IA. |
| La robótica no alcanzó la madurez comercial: los robots están todavía lejos de una adopción masiva en hogares o pequeñas empresas y los robots humanoides todavía no operan de forma autónoma y confiable, pues siguen siendo “demostraciones controladas” con movimientos preprogramados o supervisión humana permanente. |
| En robótica las limitaciones energéticas, la seguridad física, la capacidad de operar en entornos no estructurados y los costos siguen siendo barreras importantes. |
| No se materializó la integración comercial de vehículos 100% autónomos (no se alcanzó la autonomía total en conducción de nivel 5) ni de robots domésticos versátiles. |
| Persisten desafíos con sesgos algorítmicos, errores factuales y consumo energético elevado, en destreza fina, comprensión de comandos complejos y autonomía energética. |
| Falta de estándares globales y altos costos limitan adopción de robótica en pymes. |
| En la computación cuántica el principal reto de ingeniería es escalar desde decenas de qubits lógicos a miles o decenas de miles, pues requerirá avances en materiales, estabilidad, criogenia y arquitectura. |
| Aunque la computación cuántica promete ventajas en criptografía, optimización y simulación química, aún no existe una aplicación de negocio que justifique la inversión a gran escala. |
| El intervalo de desarrollo de la computación cuántica podría alcanzar hasta 50 años, pese a que varias firmas implementan planes piloto incluso en América Latina. |
| Falta de interoperabilidad de la computación cuántica con sistemas clásicos y estándares industriales comunes. |
| Fuente: Camtic, CPIC y Universidad Fidélitas |
