CES 2026: AI en todas partes (y lo que sí importa)

Menos “gadgets raros”, más infraestructura: chips, edge AI, robots y digital twins. Esto es lo que deja CES 2026 para equipos técnicos y negocio.

Primero que todo… que es esa monda:

CES, Es la feria anual más grande e influyente donde la industria (fabricantes, startups, telcos, automotrices, salud digital, etc.) muestra y negocia lo que viene en:

• Hardware (chips, PCs, TVs, wearables, sensores)
• Movilidad/automotriz
• Robótica
• Smart home
• AI aplicada (cada vez más “AI everywhere”)

No es un congreso académico: es un termómetro comercial (tendencias, productos, partnerships, narrativa de marketing) y, para empresas, una señal de qué tecnología se va a masificar en 6–18 meses.

El primer CES fue en Nueva York, 25–28 de junio de 1967

En 2026 , del 6 al 9 de enero fue en Las Vegas, Nevada (EE. UU.), con base principal en el Las Vegas Convention Center (LVCC) y otros venues del evento (campuses como LVCC/Venetian/C Space)

CES 2026 se consolidó como el show donde AI is the product, no solo un feature. La agenda oficial lo deja claro: más de 4.100 exhibidores, 13 sedes y 2,6 millones de pies cuadrados netos, con la conversación dominada por AI, robotics, movilidad, digital health y “enterprise tech”. ces.tech+1
En keynotes, el mensaje fue “del cloud al edge”: AMD empujó su visión de AI PCs y plataformas para llevar inferencia a dispositivos y datacenter; Siemens y CTA elevaron digital twins + automatización como ruta para manufactura e infraestructura; y Nvidia volvió a la “IA física” con arquitectura y modelos enfocados en vehículos autónomos y robots. ces.tech+1
En paralelo, el termómetro del mercado está en los Innovation Awards: récord de 3.600+ postulaciones, con saltos fuertes en AI (+29%), robotics (+32%) y drones (+32%). ces.tech
Traducción práctica: 2026 es el año de decidir dónde corre tu IA, con qué costos, y con qué controles.

Qué pasó y por qué importa (hechos y fuente)

• Escala del evento: 4.100+ exhibidores, 13 venues y 2,6M net sq ft. ces.tech+1
• Conferencia “seria”: 400+ sesiones y 1.300+ speakers; tracks nuevos en manufacturing, wearables y women’s health. ces.tech+1
• Keynotes clave (señal de prioridades): AMD, CTA+Siemens (state of industry + manufacturing/digital twins), Lenovo en Sphere, Caterpillar. ces.tech+1
• Nvidia: empujó “physical AI”: arquitectura “Rubin” y modelos/herramientas para AVs (autonomous vehicles). TechCrunch
• Robots + Big Tech: Boston Dynamics y Google trabajando para entrenar/operar robots Atlas. TechCrunch
• Señal del mercado (Innovation Awards): 3.600+ submissions; crecimiento fuerte en AI/robotics/drones. ces.tech

Análisis técnico (cómo funciona; arquitectura/algoritmo; límites)

1) El patrón dominante: “cloud-first” ya no es automático.
Lo que se vendió en CES 2026 es una arquitectura híbrida real: entrenas/ajustas en cloud, pero sirves e infieres en edge (PC, wearable, robot, gateway, vehículo). Eso baja latencia, reduce costos de egress y mejora privacidad… si haces bien el gobierno de modelos. TechCrunch

2) AI PC/Edge AI: NPUs y modelos más pequeños, pero más frecuentes.
El salto no es “más parámetros”, es más despliegues: modelos compactos, cuantizados, con on-device inference y policy enforcement local. Piensa el NPU como un “mini datacenter de tareas repetitivas” dentro del endpoint: útil para copilots, clasificación, extracción, agentic workflows… y para no mandar todo al cloud.

3) “Physical AI”: percepción + control + seguridad.
Robots y AVs no son un chatbot con ruedas. Requieren sensor fusion, planificación, control en tiempo real y validación; por eso Nvidia insiste en stacks y modelos para el mundo físico, y por eso alianzas tipo Boston Dynamics + Google importan: el data flywheel lo gana quien conecte simulación, datos y despliegue. TechCrunch

4) Digital twins: el puente entre IA y operación.
Siemens lo subió a keynote por una razón: el gemelo digital es el “ensayo general” antes de tocar planta, red eléctrica o infraestructura. Reduce riesgo operativo, pero exige datos confiables, integración OT/IT y control de cambios. ces.tech

Límites (lo que no te dicen en el escenario):

• Agentic AI en edge aumenta superficie de ataque (plugins, permisos, datos locales).
• On-device no elimina riesgo: solo lo mueve (endpoints comprometidos = fuga segura).
• Hardware “AI-ready” no garantiza ROI: sin use cases y métricas, es gasto.

Impacto para Colombia/Bogotá/LatAm (regulación, costos, proveedores)

Regulación y política pública (Colombia):

• Colombia ya tiene hoja de ruta pública con CONPES 4144 para IA, con foco en capacidades, gobernanza y adopción. Departamento Nacional de Planeación+1
• MinTIC enmarca la política y adopción en sector público/privado. Mintic
• Hay presión regulatoria: MinCiencias radicó proyecto de ley para regular IA y en el Congreso hay textos radicados (estado y contenido cambian rápido, pero la tendencia es clara: enfoque en ética/riesgo). MinCiencias+1

Costos reales (en Bogotá):

• La ola “AI PC + wearables + sensores” pega directo a CAPEX/OPEX: renovación de parque, licencias, seguridad endpoint, y data pipelines.
• En compras, ojo con IVA/exclusiones: para computadores aplica umbral en UVT (no un valor fijo), y DIAN ha emitido conceptos sobre qué entra en esa exclusión. Traducción: compras masivas sin revisar norma = sorpresa presupuestal. DIAN+1

Proveedores y ecosistema:

• Para LatAm, el efecto rápido será: más equipos “AI-ready”, más plataformas de observabilidad/seguridad para edge, y más presión para vendor management (porque casi todo llega con “su nube”).

Riesgos y trade-offs (seguridad, privacidad, lock-in, costos ocultos)

• Lock-in disfrazado de “AI suite”: el bundle (modelo + plataforma + hardware) baja fricción, pero te amarra el roadmap y el pricing.
• Data leakage por endpoint + copilots: si la gente usa IA sin reglas, el riesgo no es teórico (Colombia ya vive el patrón de adopción sin lineamientos claros en sector público). El País
• Costos ocultos: GPUs/NPUs son la parte visible; lo caro es MLOps, seguridad, evaluación, auditoría, y cambio cultural.
• Seguridad en robots/OT: patching lento + integraciones viejas + acceso remoto = combo peligroso si “conectas por conectar”.

Checklist accionable (para CTO/CIO/arquitectos)

• Define 3 “golden use cases” (uno de ahorro, uno de ingreso, uno de riesgo) y mide ROI en 90 días.
• Decide tu estrategia cloud vs edge por datos: latencia, privacidad, costo de inferencia, disponibilidad.
• Monta Model Governance: inventario de modelos, evaluación, prompt/data policies, trazabilidad.
• Fortalece endpoint security: hardening, EDR, control de datos locales, y permisos de agentes.
• Estandariza despliegue: IaC + pipelines + model registry + rollback.
• Negocia contratos pensando en salida: portabilidad de embeddings/datos, APIs, y costos de egress.
• Si vas a OT/robots: segmentación de red, zero trust, y pruebas de seguridad antes de producción.
• Alinea con CONPES/ley en camino: clasificación por riesgo y controles mínimos desde ya. Departamento Nacional de Planeación+1

Mini-glosario (rápido)

• Edge AI: inferencia fuera del cloud (PC, gateway, vehículo).
• NPU: chip para acelerar IA en dispositivos, eficiente en energía.
• Agentic AI: agentes que ejecutan acciones (no solo responden).
• Digital Twin: réplica digital para simular/optimizar operación real.
• MLOps: prácticas para desplegar/operar modelos con calidad y control.
• Quantization: reducción de precisión para correr modelos más baratos/rápidos.
• Sensor fusion: combinación de sensores para percepción robusta (robots/AV).
• Zero Trust: “no confíes por defecto”, valida identidad/permiso siempre