IAAI·8 enero 2026January 8, 2026·6 min de lectura5 min read
CES 2026: AI en todas partes (y lo que sí importa)CES 2026: AI Everywhere (and What Actually Matters)
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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
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.
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
Fewer "weird gadgets", more infrastructure: chips, edge AI, robots, and digital twins. Here is what CES 2026 leaves behind for technical teams and business leaders.
First things first... what is this thing:
CES is the largest and most influential annual trade show where the industry (manufacturers, startups, telcos, automotive companies, digital health firms, etc.) showcases and negotiates what is coming in:
Hardware (chips, PCs, TVs, wearables, sensors)
Mobility/automotive
Robotics
Smart home
Applied AI (increasingly "AI everywhere")
It is not an academic conference: it is a commercial thermometer (trends, products, partnerships, marketing narrative) and, for businesses, a signal of which technologies will go mainstream in 6–18 months.
The first CES was held in New York, June 25–28, 1967.
In 2026, from January 6 to 9, it took place in Las Vegas, Nevada (USA), based primarily at the Las Vegas Convention Center (LVCC) and other event venues (campuses such as LVCC/Venetian/C Space).
CES 2026 solidified itself as the show where AI is the product, not just a feature. The official agenda makes it clear: more than 4,100 exhibitors, 13 venues, and 2.6 million net square feet, with the conversation dominated by AI, robotics, mobility, digital health, and enterprise tech. ces.tech+1 In keynotes, the message was "from cloud to edge": AMD pushed its vision of AI PCs and platforms to bring inference to devices and datacenters; Siemens and CTA elevated digital twins + automation as the path for manufacturing and infrastructure; and Nvidia returned to "physical AI" with architecture and models focused on autonomous vehicles and robots. ces.tech+1 In parallel, the market thermometer is in the Innovation Awards: a record of 3,600+ submissions, with strong jumps in AI (+29%), robotics (+32%), and drones (+32%). ces.tech Practical translation: 2026 is the year to decide where your AI runs, at what cost, and with what controls.
What Happened and Why It Matters (Facts and Sources)
Event scale: 4,100+ exhibitors, 13 venues, and 2.6M net sq ft. ces.tech+1
"Serious" conference: 400+ sessions and 1,300+ speakers; new tracks in manufacturing, wearables, and women's health. ces.tech+1
Key keynotes (signal of priorities): AMD, CTA+Siemens (state of industry + manufacturing/digital twins), Lenovo at Sphere, Caterpillar. ces.tech+1
Nvidia: pushed "physical AI": "Rubin" architecture and models/tools for AVs (autonomous vehicles). TechCrunch
Robots + Big Tech: Boston Dynamics and Google working together to train/operate Atlas robots. TechCrunch
Market signal (Innovation Awards): 3,600+ submissions; strong growth in AI/robotics/drones. ces.tech
Technical Analysis (How It Works; Architecture/Algorithm; Limitations)
1) The dominant pattern: "cloud-first" is no longer automatic. What was showcased at CES 2026 is a genuine hybrid architecture: train/fine-tune in the cloud, but serve and infer at the edge (PC, wearable, robot, gateway, vehicle). This reduces latency, lowers egress costs, and improves privacy… if you do model governance correctly. TechCrunch
2) AI PC/Edge AI: NPUs and smaller but more frequent models. The leap is not "more parameters", it is more deployments: compact, quantized models with on-device inference and local policy enforcement. Think of the NPU as a "mini datacenter for repetitive tasks" inside the endpoint: useful for copilots, classification, extraction, agentic workflows… and for not sending everything to the cloud.
3) "Physical AI": perception + control + safety. Robots and AVs are not chatbots on wheels. They require sensor fusion, planning, real-time control, and validation; that is why Nvidia insists on stacks and models for the physical world, and why alliances like Boston Dynamics + Google matter: the data flywheel belongs to whoever connects simulation, data, and deployment. TechCrunch
4) Digital twins: the bridge between AI and operations. Siemens brought it to the keynote stage for a reason: the digital twin is the "dress rehearsal" before touching a plant, electrical grid, or infrastructure. It reduces operational risk, but requires reliable data, OT/IT integration, and change control. ces.tech
Limitations (what they do not tell you on stage):
Agentic AI at the edge increases attack surface (plugins, permissions, local data).
On-device does not eliminate risk: it merely shifts it (compromised endpoints = guaranteed leakage).
"AI-ready" hardware does not guarantee ROI: without use cases and metrics, it is just spending.
Impact for Colombia/Bogotá/LatAm (Regulation, Costs, Vendors)
Regulation and public policy (Colombia):
Colombia already has a public roadmap with CONPES 4144 for AI, focused on capabilities, governance, and adoption. Departamento Nacional de Planeación+1
MinTIC frames policy and adoption in the public/private sector. Mintic
There is regulatory pressure: MinCiencias filed a bill to regulate AI and Congress has introduced draft texts (status and content change rapidly, but the trend is clear: focus on ethics/risk). MinCiencias+1
Real costs (in Bogotá):
The wave of "AI PCs + wearables + sensors" hits CAPEX/OPEX directly: hardware refresh, licenses, endpoint security, and data pipelines.
On procurement, watch out for VAT/exclusions: for computers, the threshold applies in UVT units (not a fixed amount), and DIAN has issued rulings on what qualifies for that exclusion. Translation: bulk purchases without reviewing the regulation = budget surprise. DIAN+1
Vendors and ecosystem:
For LatAm, the quick effect will be: more "AI-ready" devices, more observability/security platforms for edge, and more pressure on vendor management (because almost everything comes with "its own cloud").
Risks and Trade-offs (Security, Privacy, Lock-in, Hidden Costs)
Lock-in disguised as "AI suite": the bundle (model + platform + hardware) reduces friction, but ties your roadmap and pricing to the vendor.
Data leakage via endpoint + copilots: if people use AI without rules, the risk is not theoretical (Colombia already shows the pattern of adoption without clear guidelines in the public sector). El País
Hidden costs: GPUs/NPUs are the visible part; the expensive part is MLOps, security, evaluation, auditing, and cultural change.
Security in robots/OT: slow patching + legacy integrations + remote access = a dangerous combination if you "connect just to connect".
Actionable Checklist (for CTOs/CIOs/Architects)
Define 3 "golden use cases" (one for savings, one for revenue, one for risk) and measure ROI in 90 days.
Decide your cloud vs. edge strategy by data type: latency, privacy, inference cost, availability.
Set up Model Governance: model inventory, evaluation, prompt/data policies, traceability.
Strengthen endpoint security: hardening, EDR, local data control, and agent permissions.
Standardize deployment: IaC + pipelines + model registry + rollback.
Negotiate contracts with exit in mind: portability of embeddings/data, APIs, and egress costs.
If going into OT/robots: network segmentation, zero trust, and security testing before production.
