Un informe publicado por Forrester identifica a 2026 como el año en que la inteligencia artificial comienza a trasladarse de entornos digitales a aplicaciones en el mundo físico, en una tendencia denominada “IA física”.
Este enfoque implica la integración de sistemas inteligentes en espacios reales, con aplicaciones en robótica, vehículos autónomos y entornos interactivos.
Según el documento, esta evolución supone el paso de modelos centrados en procesamiento de texto e imágenes hacia sistemas capaces de interpretar variables físicas, espaciales y de comportamiento humano en tiempo real. En este contexto, la IA deja de operar únicamente de forma reactiva para avanzar hacia modelos proactivos, donde los entornos pueden adaptarse automáticamente a las necesidades de los usuarios sin requerir interacción directa.
El informe señala que uno de los principales impulsores de esta transformación es la logística, donde la robótica y los vehículos autónomos están siendo implementados en entornos controlados para optimizar procesos. Esta adopción inicial responde a la posibilidad de traducir mejoras en eficiencia en resultados operativos concretos.
En el sector industrial, Forrester destaca un cambio hacia aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial. Entre ellas se incluye la capacidad de predecir fallos en equipos con anticipación, así como el uso de robótica colaborativa que permite a los trabajadores supervisar sistemas complejos mediante herramientas de análisis avanzado.
Asimismo, se reporta la implementación de drones y brazos robóticos con capacidad de adaptarse a variaciones en tiempo real, lo que reduce la necesidad de reprogramación constante en tareas relacionadas con logística y construcción.
En el entorno doméstico, la IA física se orienta hacia la creación de “experiencias ambientales”, en las que los sistemas tecnológicos funcionan como una infraestructura integrada. Esto incluye dispositivos que ajustan variables como iluminación, temperatura o ventilación en función del comportamiento de los usuarios.
El informe también señala el avance de la robótica de servicio, con aplicaciones que abarcan desde tareas cotidianas hasta asistencia en cuidado de personas y procesos de rehabilitación.
Finalmente, Forrester advierte que esta evolución plantea retos en materia de seguridad y confiabilidad. A diferencia de los sistemas digitales tradicionales, los errores en la IA aplicada a entornos físicos pueden tener consecuencias directas, por lo que el desarrollo de modelos con altos niveles de fiabilidad y medidas de seguridad se considera un aspecto central en esta transición.
