Si 2025 fue el año en que la inteligencia artificial pasó por un chequeo de viabilidad, 2026 se perfila como el año en que la tecnología se vuelve realmente práctica. El enfoque de la industria ya se está desplazando lejos de construir modelos de lenguaje cada vez más grandes y hacia el trabajo más complejo de hacer que la IA sea utilizable en el día a día.
Los expertos señalan que 2026 será un año de transición, que evoluciona del escalado por fuerza bruta hacia la investigación de nuevas arquitecturas. Yann LeCun, ex científico jefe de IA de Meta, ha argumentado durante mucho tiempo contra la dependencia excesiva del escalado, subrayando la necesidad de desarrollar arquitecturas mejores. Por su parte, Ilya Sutskever indicó en una entrevista reciente que los modelos actuales están alcanzando una meseta, lo que señala la necesidad de nuevas ideas.
Los modelos de lenguaje grandes son excelentes para generalizar conocimiento, pero la próxima ola de adopción de IA empresarial será impulsada por modelos de lenguaje más pequeños y ágiles que pueden ajustarse finamente para soluciones específicas de dominio. Andy Markus, director de datos de AT&T, afirma que los SLMs finamente ajustados serán la gran tendencia y se convertirán en un elemento básico para las empresas maduras de IA en 2026, debido a sus ventajas en coste y rendimiento.
Muchos investigadores creen que el próximo gran avance vendrá de los modelos del mundo: sistemas de IA que aprenden cómo se mueven e interactúan las cosas en espacios 3D para hacer predicciones y tomar acciones. Los indicios de que 2026 será un año crucial para esta tecnología se multiplican: desde el laboratorio de Fei-Fei Li, World Labs, que lanzó su primer modelo comercial, Marble, hasta startups como General Intuition, que recaudó una ronda de semilla de 134 millones de dólares para enseñar razonamiento espacial a los agentes.
Los agentes de IA no cumplieron con las expectativas en 2025, en parte debido a la dificultad de conectarlos a los sistemas donde realmente ocurre el trabajo. El Model Context Protocol (MCP) de Anthropic, descrito como un «USB-C para la IA», está resultando ser el tejido conectivo faltante y rápidamente se está convirtiendo en el estándar. Con el MCP reduciendo la fricción, 2026 es probable que sea el año en que los flujos de trabajo agenticos pasen de los demostrativos a la práctica diaria.
Kian Katanforoosh, CEO y fundador de la plataforma de agentes Workera, pronostica que 2026 será «el año de los humanos». La conversación se centrará más en cómo la IA se utiliza para aumentar los flujos de trabajo humanos, en lugar de reemplazarlos. Él anticipa que muchas empresas comenzarán a contratar para nuevos roles en gobernanza, transparencia, seguridad y gestión de datos de IA.
Los avances en modelos pequeños, modelos del mundo y la computación de borde permitirán más aplicaciones físicas del aprendizaje automático. Vikram Taneja, jefe de AT&T Ventures, afirma que la IA física llegará a la corriente principal en 2026 con nuevas categorías de dispositivos impulsados por IA, incluyendo robótica, vehículos autónomos, drones y wearables. Dispositivos como gafas inteligentes y anillos de salud con IA están normalizando la inferencia continua y en el cuerpo.
En resumen, 2026 se presenta como un año de consolidación y pragmatismo para la inteligencia artificial, marcado por la búsqueda de usabilidad, una integración más profunda con las actividades humanas y el despliegue de tecnologías que prometen transformar industrias y la experiencia cotidiana.
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