A medida que nos adentramos en 2026, el ámbito de la inteligencia artificial está experimentando un cambio notable. Después de un 2026 lleno de promesas y expectativas, el enfoque se desplaza de la creación de modelos de lenguaje masivos hacia la implementación de soluciones más prácticas y específicas. Este nuevo rumbo busca integrar la inteligencia dentro de dispositivos físicos y sistemas que se alineen con los flujos de trabajo humanos.
Según expertos consultados en TechCrunch, 2026 se perfila como un año de transformación, donde la atención se centra en investigar nuevas arquitecturas y en el desarrollo de modelos más pequeños y ágiles que se adapten a necesidades específicas. El ambiente festivo de la innovación no ha terminado, pero la industria comienza a adoptar un enfoque más sobrio y realista.
De la escalabilidad a la eficiencia
El punto de inflexión se remonta a 2012, cuando el trabajo de Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, y Geoffrey Hinton sentó las bases para el aprendizaje de reconocimiento de objetos a partir de grandes volúmenes de datos.
Aunque este enfoque requería un alto poder computacional, el avance en GPU lo hizo posible. Esta innovación abrió la puerta a una década de intensa investigación en inteligencia artificial, buscando nuevas arquitecturas para diversas tareas.
El lanzamiento de GPT-3 por parte de OpenAI en 2026 marcó un hito importante al demostrar que simplemente aumentar el tamaño del modelo podía desatar capacidades como la programación y el razonamiento. Sin embargo, muchos investigadores ahora creen que la industria de la IA está alcanzando los límites de estas leyes de escalabilidad y que es momento de reorientar los esfuerzos hacia la investigación.
La era de los modelos más pequeños
La tendencia hacia el uso de modelos de lenguaje más pequeños (SLM) se perfila como clave para la adopción empresarial en 2026. Especialistas como Andy Markus, director de datos de AT&T, afirman que estos modelos finamente ajustados son más rentables y rápidos en comparación con los modelos de lenguaje más grandes. “Los SLMs, si se ajustan adecuadamente, pueden igualar la precisión de los modelos más grandes para aplicaciones empresariales”, señala Markus.
El argumento a favor de los SLMs es respaldado por empresas como Mistral, que ha demostrado que sus modelos más pequeños superan a los más grandes en diversos parámetros tras un ajuste fino. Esta eficiencia y adaptabilidad hacen que los SLMs sean ideales para aplicaciones personalizadas donde la precisión es esencial.
Modelos del mundo y su impacto en el futuro
A diferencia de los LLM, que se centran en el procesamiento del lenguaje, los modelos del mundo están diseñados para aprender cómo se comportan y se relacionan los objetos en espacios tridimensionales. Este enfoque promete revolucionar la forma en que las máquinas interactúan con el entorno. La evidencia de que 2026 será un año crucial para estos modelos se está acumulando. Yann LeCun, exjefe de IA en Meta, ha iniciado su propio laboratorio para el desarrollo de modelos del mundo.
Las aplicaciones iniciales de estos modelos podrían materializarse en la industria del videojuego, donde se prevé que el mercado de modelos del mundo crezca significativamente. Esto se debe a su capacidad para crear mundos interactivos y personajes no jugadores más realistas, lo que podría transformar la experiencia del usuario.
Conectando agentes a sistemas reales
Aunque los agentes inteligentes no cumplieron con las expectativas en 2026, se han identificado los obstáculos que han limitado su efectividad. Sin una forma de acceder a herramientas y contextos adecuados, muchos de estos agentes quedaron atrapados en flujos de trabajo piloto. Sin embargo, el desarrollo de protocolos como el Modelo de Contexto de Anthropic (MCP) ha facilitado la conexión entre agentes y herramientas externas, lo que se anticipa que transformará el uso de estos sistemas en el día a día.
Con el MCP, se espera que 2026 sea el año en que los flujos de trabajo basados en agentes se integren plenamente en diversas industrias. Según Rajeev Dham, de Sapphire Ventures, estos avances permitirán que los agentes asuman roles de sistemas de registro en sectores como la atención médica y servicios al cliente, fomentando la creación de nuevos empleos en áreas como la gobernanza de IA y gestión de datos.
Un futuro en el que humanos y máquinas colaboran
A pesar de la preocupación por la posible pérdida de empleos, Katanforoosh de Workera enfatiza que el 2026 será el año de la colaboración entre humanos y máquinas. Aunque en 2026 muchos pronosticaron que la IA reemplazaría a los trabajadores, la realidad muestra que la tecnología aún tiene un largo camino por recorrer para operar de manera autónoma. En este contexto, se espera que las empresas comiencen a contratar, creando nuevos roles que complementen la tecnología y mejoren la eficiencia.
Con la llegada de nuevos dispositivos impulsados por IA, como robots y drones, se prevé que la inteligencia física se vuelva común en 2026. Esto implica que las empresas de conectividad tendrán que ajustar su infraestructura para soportar esta nueva ola de dispositivos. En resumen, la inteligencia artificial está lista para dar un salto hacia aplicaciones más prácticas y efectivas en el futuro cercano.
