En 2026, la IA pasará de la exageración al pragmatismo

Si 2025 fue el año que confirmó la vibración de la IA, 2026 será el año en que la tecnología esté disponible comercialmente. La atención ya está pasando de la construcción de modelos lingüísticos cada vez más grandes a la tarea más difícil de habilitar la IA. En la práctica, implica implementar modelos más pequeños en los lugares correctos, incorporar inteligencia en dispositivos físicos y diseñar sistemas que se integren limpiamente en los flujos de trabajo humanos.

Los expertos con los que habló TechCrunch dijeron que 2026 será un año de transformación, desde un escalamiento agresivo hasta la exploración de nuevas arquitecturas, desde demostraciones llamativas hasta implementaciones específicas, y desde agentes que prometen autonomía hasta agentes que realmente amplían la forma en que trabajan las personas.

La fiesta no ha terminado, pero la industria empieza a calmarse.

No se puede resolver mediante el método de escala

En 2012, el artículo AlexNet de Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton mostró cómo un sistema de inteligencia artificial puede «aprender» a reconocer objetos en imágenes observando millones de ejemplos. Aunque este enfoque era computacionalmente costoso, fue posible gracias al uso de GPU. ¿resultado? Una década de investigación seria en IA en la que los científicos trabajaron para inventar nuevas arquitecturas para una variedad de tareas.

Esta situación alcanzó su clímax alrededor de 2020 cuando OpenAI anunció GPT-3. Esto demostró cómo simplemente hacer que el modelo sea 100 veces más grande puede desbloquear capacidades como la codificación y la inferencia sin la necesidad de un entrenamiento explícito. Esto marca una transición hacia lo que Kian Katanforoosh, director ejecutivo y fundador de la plataforma de agentes de IA Workera, llama la «era de la escala», definida por la creencia de que más computación, más datos y modelos transformadores más grandes impulsarán inevitablemente el próximo gran avance en IA.

Muchos investigadores creen ahora que la industria de la IA está empezando a agotar los límites de las leyes de escala y volverá a entrar en la era de la investigación.

Yann LeCun, ex científico jefe de IA en Meta, ha argumentado durante mucho tiempo contra la dependencia excesiva del escalamiento y enfatizó la necesidad de desarrollar mejores arquitecturas. Sutskever también dijo en una entrevista reciente que los modelos actuales se han estancado y los resultados del entrenamiento previo se han estancado, lo que indica la necesidad de nuevas ideas.

«Creo que probablemente en los próximos cinco años encontraremos mejores arquitecturas que mejorarán significativamente los transformadores», dijo Katanforoosh. «Si no hacemos eso, no esperaremos muchas mejoras en el modelo».

A veces menos es más

Si bien los modelos de lenguaje grandes son excelentes para generalizar el conocimiento, muchos expertos dicen que la próxima ola de adopción de IA empresarial será impulsada por modelos de lenguaje más pequeños y ágiles que puedan ajustarse para soluciones de dominios específicos.

«Los SLM perfeccionados se convertirán en una gran tendencia y un elemento básico utilizado por las empresas maduras de IA en 2026, con ventajas de costo y rendimiento que impulsarán su uso sobre los LLM listos para usar», dijo a TechCrunch Andy Markus, director de datos de AT&T. «Ya estamos viendo que las empresas confían cada vez más en SLM porque, cuando se ajusta adecuadamente, SLM puede igualar modelos más grandes y generalizados en precisión para aplicaciones empresariales y superar en términos de costo y velocidad».

Hemos visto esta discusión antes en la startup francesa de IA de peso abierto Mistral. La compañía afirma que su modelo más pequeño en realidad funciona mejor que su modelo más grande en varios puntos de referencia después de realizar ajustes.

“El estratega de IA de ABBYY, una empresa de IA empresarial con sede en Austin, dice:

Si bien Markus cree que SLM será clave para la era de los agentes, Knisley dice que la naturaleza de los modelos pequeños significa que son adecuados para su implementación en dispositivos locales, y «los avances en la informática de punta están acelerando esta tendencia».

aprender a través de la experiencia

Los humanos no aprendemos sólo a través del lenguaje. Aprendemos cómo funciona el mundo experimentándolo. Pero los LLM realmente no entienden el mundo. Simplemente predice la siguiente palabra o idea. Es por eso que muchos investigadores creen que el próximo gran paso adelante vendrá de los modelos mundiales, sistemas de inteligencia artificial que pueden aprender cómo las cosas se mueven e interactúan en el espacio 3D para hacer predicciones y tomar medidas.

Cada vez hay más indicios de que 2026 será un año importante para los modelos globales. LeCun dejará Meta para iniciar su propio Global Model Lab y, según se informa, busca una valoración de 5 mil millones de dólares. DeepMind de Google trabaja en Genie y en agosto anunció su último modelo para construir modelos mundiales interactivos en tiempo real y de propósito general. Junto con demostraciones de nuevas empresas como Decart y Odyssey, World Labs de Fei-Fei Li anunció Marble, su primer modelo mundial comercial. En octubre, empresas emergentes como General Intuition obtuvieron una ronda inicial de 134 millones de dólares para enseñar razonamiento espacial a los agentes, y la startup de generación de videos Runway lanzó su primer modelo global, GWM-1, en diciembre.

Si bien los investigadores ven un potencial a largo plazo para la robótica y la autonomía, es posible que los efectos a corto plazo se observen primero en los videojuegos. PitchBook predice que el mercado de modelos mundiales en juegos podría crecer de 1.200 millones de dólares entre 2022 y 2025 a 276.000 millones de dólares en 2030, impulsado por la capacidad de la tecnología para generar mundos interactivos y personajes no jugadores más realistas.

El fundador de General Intuition, Pim de Witte, dijo a TechCrunch que los entornos virtuales no sólo podrían usarse para reimaginar juegos, sino también ser un importante campo de pruebas para los modelos fundamentales de próxima generación.

estado proxy

Los agentes no estuvieron a la altura de las expectativas para 2025, y una de las principales razones es la dificultad de conectarlos a los sistemas donde realmente se realizará el trabajo. Sin una forma de acceder a las herramientas o al contexto, la mayoría de los agentes quedaron atrapados en el flujo de trabajo piloto.

Se ha demostrado que carece de tejido conectivo y se está convirtiendo rápidamente en el estándar. OpenAI y Microsoft han adoptado públicamente MCP, y Anthropic recientemente donó MCP a la nueva Agentic AI Foundation de la Fundación Linux, cuyo objetivo es ayudar a estandarizar las herramientas de agentes de código abierto. Google también está comenzando a lanzar sus propios servidores MCP administrados para conectar agentes de IA a sus productos y servicios.

Debido a que MCP alivia la carga de conectar agentes a sistemas reales, 2026 podría ser el año en que los flujos de trabajo de los agentes finalmente pasen de la demostración a la práctica cotidiana.

Rajeev Dham, socio de Sapphire Ventures, dice que estos avances permitirán que las soluciones de agente primero asuman el papel de «sistema de registro» en todas las industrias.

«Los agentes de voz comenzarán a manejar más tareas de un extremo a otro, como la recepción y la comunicación con el cliente, y también comenzarán a formar los sistemas centrales subyacentes», afirma Dahm. «Esto se verá no sólo en departamentos horizontales como ventas, TI y soporte, sino también en diversos sectores como servicios para el hogar, proptech y atención médica».

Aumentar, no automatizar

Si bien los flujos de trabajo más parecidos a los de agentes pueden generar preocupaciones de que habrá despidos, Katanforoosh de Workera no está seguro de que ese sea el mensaje.

«2026 será el año de la humanidad», afirmó.

Predijo que para 2024, todas las empresas de inteligencia artificial automatizarán trabajos sin necesidad de humanos. Pero esa no es una retórica común en un momento en que la tecnología aún no está muy extendida y la economía es inestable. Durante el próximo año, nos daremos cuenta de que «la IA no funciona de forma tan autónoma como pensábamos», dijo Catanforouch, y la conversación se centrará en cómo se utiliza la IA para aumentar los flujos de trabajo humanos, en lugar de reemplazarlos.

«Y creo que muchas empresas comenzarán a contratar», añadió, y dijo que espera que surjan nuevos roles en la gobernanza, la transparencia, la seguridad y la gestión de datos de la IA. «Soy bastante optimista en cuanto a que la tasa de desempleo promediará menos del 4% el próximo año».

«La gente quiere estar por encima del API, no por debajo del API, y creo que 2026 será un año clave para ello», añadió De Witte.

entrena tu cuerpo

Los expertos afirman que los avances en tecnología, como los modelos pequeños, los modelos mundiales y la informática de punta, permitirán más aplicaciones físicas del aprendizaje automático.

«La IA física se generalizará en 2026 a medida que nuevas categorías de dispositivos impulsados ​​por IA, como robótica, AV, drones y dispositivos portátiles, comiencen a ingresar al mercado», dijo a TechCrunch Vikram Taneja, director de AT&T Ventures.

Los vehículos autónomos y la robótica son casos de uso obvios para la IA física que sin duda seguirán creciendo en 2026, pero la capacitación y el despliegue necesarios seguirán siendo costosos. Los wearables, por otro lado, ofrecen una ventaja más económica con la aceptación de los consumidores. Las gafas inteligentes como las Ray Ban de Meta están empezando a incluir asistentes que responden preguntas sobre lo que están mirando, y nuevos factores de forma como los anillos de salud impulsados ​​por IA y los relojes inteligentes están haciendo que el razonamiento siempre activo y llevado en el cuerpo sea la norma.

«Los proveedores de conectividad buscarán optimizar su infraestructura de red para soportar esta nueva ola de dispositivos, y aquellos que sean flexibles en la forma de brindar conectividad estarán mejor posicionados», dijo Taneja.