Las empresas deberán apoyarse en los datos sintéticos y en modelos de Machine Learning autoadaptativos, según Softtek.
A medida que las fronteras entre lo digital y lo físico se diluyen dentro de los modelos empresariales, la hiperpersonalización se consolida como un eje clave de competitividad. En este contexto, Softtek, líder en soluciones tecnológicas globales, ha identificado cinco tendencias que definirán la hoja de ruta de la hiperpersonalización de cara a 2026. La transición hacia modelos autooptimizados y la automatización inteligente deja de ser una decisión táctica para convertirse en un imperativo estratégico para aquellas organizaciones que aspiran a un crecimiento sostenible.
El White Paper de Softtek '2026 Digital Trends' destaca que la inteligencia artificial se ha convertido en un tejido de agentes capaces de coordinar y ejecutar cadenas completas de valor. Según la compañía, la hiperpersonalización se apoya en cinco pilares fundamentales:
Datos sintéticos y usuarios digitales: las empresas están pasando de simples tablas de datos artificiales a "poblaciones digitales" o usuarios sintéticos que navegan, reaccionan y simulan comportamientos reales. Esto permite validar experiencias y productos a gran escala sin comprometer la privacidad de clientes reales ni incurrir en altos costes de recolección.
Modelos de Machine Learning autoadaptativos: bajo el concepto de AI-First by Design, las empresas integran inteligencia en su infraestructura nativa. Los sistemas ya no solo ejecutan flujos predefinidos, sino que recombinan reglas y modelos en tiempo real para optimizar cada interacción según el contexto. AI-First no es solo una iniciativa, sino un principio de diseño estratégico. Requiere repensar journeys de cliente, core tecnológico y organización del trabajo. El foco deja de estar en outputs y pasa a medir la capacidad de aprendizaje de la organización.
Privacidad reforzada y cumplimiento normativo: la confianza se consolida como un activo estratégico. El uso de tecnologías de mejora de la privacidad (PETs) y datos sintéticos permite a las empresas alimentar algoritmos robustos cumpliendo con regulaciones estrictas como el RGPD o la AI Act, eliminando las barreras de la sensibilidad de los datos reales.
Integración Omnicanal Inteligente (Agentic OS): la aparición del AgenticOS permite orquestar procesos complejos de extremo a extremo. Los agentes autónomos pueden personalizar el alcance comercial en tiempo real a través de múltiples canales, ajustando la comunicación según la interacción inmediata del cliente.
Automatización generativa y experimentación continua: a través de plataformas como ExperimentOS, la estrategia y la operación comparten un lenguaje de hipótesis y pruebas constantes. La IA ayuda a diseñar variantes de experiencias personalizadas y a interpretar resultados, lo que permite que la organización aprenda y evolucione de forma perpetua.
Doris Seedorf, CEO de Softtek para España, explica: "la madurez digital llega cuando la empresa se convierte en un ecosistema empírico autoajustable. Ya no se trata de qué nos dicen los datos del pasado, sino de qué decide nuestro motor de decisión en cada punto de contacto y en tiempo real. La frontera entre una simulación y una decisión ejecutiva se ha vuelto extremadamente fina, y aquellas compañías que logren integrar este 'laboratorio permanente' en su ADN serán las que definan el estándar de la experiencia del cliente en la nueva era líquida".