En 2026, la IA se pondrá en acción como nunca antes: todo lo que adelantan los expertos

A lo largo de 2026, la industria de la inteligencia artificial transitará del entusiasmo experimental a la implementación práctica, de acuerdo con expertos entrevistados por TechCrunch. Esta transformación implica priorizar la eficiencia, el despliegue de modelos más pequeños y la integración fluida en dispositivos físicos y flujos de trabajo reales.

A diferencia de años anteriores, cuando la construcción de modelos masivos dominaba el panorama, los desarrolladores ahora se enfocan en soluciones concretas. "Los SLM (Modelos de Lenguaje Pequeños) optimizados serán la gran tendencia y se convertirán en un elemento básico para las empresas de IA consolidadas en 2026", declaró Andy Markus, director de datos de AT&T, al medio estadounidense. Los SLM ofrecen ventajas en rendimiento y costos frente a los modelos grandes preentrenados, especialmente para aplicaciones empresariales.

Jon Knisley, estratega de IA en ABBYY, indicó que los SLM resultan ideales "para aplicaciones personalizadas donde la precisión es primordial", gracias a su eficiencia, adaptabilidad y bajo costo. Esta preferencia se ve acelerada por el avance en computación de borde, que favorece el despliegue local sin depender de grandes infraestructuras en la nube.

El alejamiento del enfoque de fuerza bruta es respaldado por figuras como Yann LeCun, exjefe de IA en Meta, considerado uno de los "padrinos de la IA", ha cuestionado la dependencia excesiva del escalamiento de modelos. En el mismo sentido, Ilya Sutskever, cofundador de OpenAI, señaló que los resultados previos al entrenamiento "se han estancado", lo que sugiere la necesidad de nuevas arquitecturas.

Otro eje de transformación será la adopción de modelos que aprenden del entorno tridimensional y permiten a la IA hacer predicciones y actuar. Startups como Decart, Odyssey, Runway y World Labs de Fei-Fei Li avanzan en esta dirección con tecnologías como Marble o GWM-1. Según PitchBook, el mercado de estos modelos aplicados a videojuegos podría alcanzar los 276 mil millones de dólares para 2030.

Respecto al uso de agentes de IA, 2026 podría marcar su integración definitiva en operaciones reales. El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), desarrollado por Anthropic y adoptado por Microsoft y OpenAI, se posiciona como estándar para conectar agentes con herramientas externas. "Veremos esto en diversos sectores como servicios para el hogar, tecnología inmobiliaria y atención médica", afirmó Rajeev Dham, socio de Sapphire Ventures.

En paralelo, se espera que las herramientas de IA no sustituyan al trabajo humano, sino que lo complementen. "La IA no ha funcionado de forma tan autónoma como pensábamos", aseguró Kian Katanforoosh, director ejecutivo de Workera, al anticipar un aumento en contrataciones relacionadas con gobernanza, transparencia y seguridad de IA.

Finalmente, la implementación de IA en dispositivos físicos será una tendencia clave en 2026. "La IA física se generalizará en 2026 a medida que nuevas categorías de dispositivos impulsados por IA, como robótica, vehículos autónomos, drones y wearables, comiencen a ingresar al mercado", explicó Vikram Taneja, de AT&T Ventures. Estos dispositivos incluyen drones, wearables y vehículos autónomos, con énfasis en asistentes embebidos en gafas inteligentes o anillos inteligentes.

En conjunto, estas transformaciones sugieren que la inteligencia artificial dejará atrás la etapa de promesas llamativas para afianzarse como herramienta cotidiana en procesos empresariales, entornos digitales y dispositivos físicos.