En 2026, se prevé que la inteligencia artificial (IA) pase de ser una mera promesa tecnológica a una herramienta práctica y utilizable. La atención se centra menos en crear modelos de lenguaje enormes y más en desarrollar aplicaciones concretas, integrando la inteligencia en dispositivos físicos y diseñando sistemas que se adapten a los flujos de trabajo humanos. Expertos del sector indican que este año marcará una transición vital, pasándose de la simple ampliación de capacidades a un enfoque en nuevas arquitecturas y aplicaciones específicas, lo que hará que la IA se convierta en un verdadero aliado en los entornos laborales.
Leyes de escalamiento que no serán suficientes
El trabajo pionero realizado en 2012 por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton con el documento AlexNet demostró cómo los sistemas de IA podían «aprender» a reconocer objetos a partir de millones de ejemplos, aunque resultó ser una tarea extremadamente costosa. Este enfoque fue la base de una década de intensa investigación en inteligencia artificial. Con la llegada de GPT-3 en 2020, se evidenció que incrementos en el tamaño de los modelos podían desencadenar habilidades avanzadas como la codificación y el razonamiento, llevando a lo que se conoce como la «era de escalado».
Sin embargo, muchos investigadores creen que este enfoque está agotándose y que la IA necesita evolucionar hacia una nueva fase de investigación. Yann LeCun, ex-científico jefe de IA en Meta, ha subrayado la necesidad de encontrar arquitecturas más eficientes, mientras que Sutskever ha señalado que los modelos actuales están alcanzando un punto de estancamiento.
Consejos para emprendedores:
- Mantenerse al tanto de las nuevas arquitecturas de IA para integrar soluciones más eficientes.
- Considerar la optimización de modelos más pequeños y específicos que puedan ofrecer mejores resultados sin la necesidad de grandes recursos.
A veces menos es más
Los modelos de lenguaje grandes son excelentes para generalizar conocimientos, pero se prevé que la próxima ola de adopción de IA empresarial estará liderada por modelos de lenguaje más pequeños y ágiles, ajustados específicamente para soluciones en sectores concretos. Según Andy Markus, director de datos de AT&T, los modelos de lenguaje ajustados finamente (SLMs) serán una tendencia dominante en 2026 debido a las ventajas de costo y rendimiento sobre los modelos LLM de uso general.
El argumento de la eficiencia en modelos más pequeños también es respaldado por empresas como Mistral, que afirman que sus modelos más pequeños superan en rendimiento a los modelos más grandes, lo que apunta a la relevancia de estos enfoques en el futuro cercano.
Consejos para emprendedores:
- Evaluar la posibilidad de usar modelos más pequeños adaptados específicamente para sus nichos de mercado.
- Analizar las inversiones en computación en el borde para mejorar la implementación local.
Aprendiendo a través de la experiencia
La naturaleza de este aprendizaje también debe cambiar, pasando de la previsión de palabras y conceptos hacia modelos del mundo que comprendan cómo interactúan elementos en un espacio 3D. Expertos como LeCun están ya explorando estas posibilidades con el propósito de mejorar las capacidades de previsión y acción de la IA.
La industria del videojuego será probablemente la primera en capitalizar estos desarrollos, con un crecimiento esperado significativo en el mercado de modelos del mundo. Según PitchBook, este segmento podría pasar de 1.2 mil millones de dólares entre 2022 y 2025 a 276 mil millones para 2030.
Consejos para emprendedores:
- Explorar aplicaciones de IA en la industria del entretenimiento y los videojuegos, donde los modelos del mundo pueden ofrecer soluciones innovadoras.
- Considerar colaboraciones con empresas que se dediquen a la creación de entornos virtuales interactivos.
Nación agente
A pesar de las expectativas no cumplidas en 2025, la tecnología de conectividad entre agentes de IA y sistemas de trabajo está empezando a despegar. Con la introducción del Modelo de Contexto de Antropoco (MCP), que facilita la conexión de agentes a herramientas externas como bases de datos y motores de búsqueda, se espera que en 2026 los flujos de trabajo de los agentes se utilicen de manera más efectiva en la práctica diaria, en sectores como servicios al hogar y atención médica.
Consejos para emprendedores:
- Evaluar la incorporación de agentes de IA en las operaciones diarias para mejorar la eficiencia en procesos de atención al cliente.
- Considerar la estandarización de herramientas abiertas para agentes como parte de la estrategia a largo plazo.
Aumento, no automatización
En 2026, se prevé que la conversación cambie de una perspectiva de automatización a una de aumento del trabajo humano. En lugar de reemplazar a los trabajadores, se espera que la IA complemente y optimice los procesos, generando nuevos roles en áreas como gobernanza de IA y gestión de datos.
Consejos para emprendedores:
- Fomentar una mentalidad de colaboración en lugar de reemplazo entre la IA y el personal humano dentro de sus organizaciones.
- Prepararse para incorporar nuevas posiciones en gobernanza de la IA, asegurando un uso ético y seguro de las tecnologías emergentes.
Conclusiones
En esta fase de transición hacia una IA más práctica y útil, las empresas deben estar dispuestas a innovar y adoptar nuevas tecnologías que optimicen su funcionamiento diario. La clave será adaptarse a los cambios en la investigación y en el mercado, aplicando soluciones a medida y manteniendo el enfoque en la colaboración entre humanos y máquinas. Al final, el futuro de la IA en el ámbito empresarial radica en su capacidad de mejorar la capacidad humana en lugar de sustituirla.