En 2026, la Inteligencia Artificial (IA) se convertirá en una herramienta operativa integrada en sectores estratégicos como la minería, la salud y las telecomunicaciones, con un rol creciente en la gestión de infraestructura crítica. El eje de esa adopción pasa por sostener operaciones más resilientes en entornos que demandan continuidad, con impacto en costos, seguridad y sostenibilidad.
La incorporación se acelera más allá de modelos generativos o pruebas piloto: la IA comienza a formar parte de la rutina diaria de las industrias para optimizar procesos críticos, anticipar fallas y mejorar la toma de decisiones en tiempo real. En ese marco, análisis de firmas como Data Center Dynamics e IDC asocian el crecimiento de la IA aplicada a una necesidad concreta: operar infraestructuras cada vez más complejas con mayor eficiencia y menor margen de error. En industrias intensivas como energía, datos y continuidad operativa, la IA pasa a funcionar como habilitador de negocio.
En minería, el uso se orienta al monitoreo de activos remotos, la anticipación de fallas y la optimización del consumo energético en operaciones ubicadas en zonas de difícil acceso. En ese esquema, EcoStruxure IT de Schneider Electric permite analizar miles de variables en tiempo real —desde temperatura y carga eléctrica hasta disponibilidad energética— para predecir incidentes y reducir paradas no programadas, identificadas como una de las principales fuentes de pérdida en la industria.
La dinámica también se refleja en las proyecciones de mercado. El Artificial Intelligence in Mining Market Report de Grand View Research estima que el mercado global de IA aplicada a la minería alcanzó cerca de US$ 30 mil millones en 2024 y proyecta que supere los US$ 685 mil millones hacia 2033, impulsado por analítica predictiva, IoT y automatización inteligente. La tendencia se vincula con la incorporación de IA para mejorar eficiencia, resiliencia y continuidad operativa.
En salud, donde la continuidad es vital, la IA aplicada a la gestión de infraestructura tecnológica se orienta a garantizar la disponibilidad de sistemas clínicos, centros de datos hospitalarios y redes de energía. A través de modelos predictivos, es posible detectar patrones anómalos en el funcionamiento de equipos críticos y actuar de forma preventiva, antes de que los riesgos impacten en la atención a los pacientes.
Hernán Neirotti, gerente regional de Secure Power en Schneider Electric Argentina, planteó: “En 2026 veremos una Inteligencia Artificial mucho más cercana a la operación diaria de las industrias”. También afirmó: “La IA se convierte en una capa transversal que conecta energía, datos y procesos, especialmente en sectores donde detener la operación no es una opción”.
A medida que la IA se integra a plataformas de gestión de infraestructura, su adopción deja de depender exclusivamente de grandes equipos de científicos de datos y se vuelve accesible para operadores, ingenieros y responsables de negocio, en un escenario de mayor exigencia competitiva.
