Ya echamos la vista atrás para tratar de resumir lo que fue el 2025 en materia de inteligencia artificial. Una tecnología en constante cambio y nuevas aplicaciones a veces nos lleva de la mano y es complicado seguir su ritmo. Un futuro que definitivamente estará marcado más y más por ella se avecina. Tratemos de echar un vistazo a lo que podrían ser tendencias de la IA para 2026.
1. La IA se vuelve física
No, no es que la inteligencia artificial comience a develar los misterios del universo, como Einstein o Newton. En este caso, se refiere a la integración de IA con robótica, vehículos autónomos, Internet de las Cosas y gemelos digitales para interactuar con el entorno de forma física. Robots, drones y semáforos inteligentes son algunos de los ejemplos que se mencionan.
“Quienes adopten esta tecnología deben combinar protecciones físicas simples (botones de parada de emergencia, cortinas de luz que detengan la maquinaria si las personas se acercan demasiado, sensores de colisión) con software a prueba de fallas, fuertes defensas cibernéticas y registros de auditoría claros para que la IA física funcione sin poner en riesgo a las personas, los activos o los datos”, opina la firma consultora británica Deloitte.
2. Soberanía y escasez de datos
James Landay, codirector del Instituto Stanford para la IA centrada en los humanos, prevé que “se dedicará un mayor esfuerzo a la selección de conjuntos de datos realmente buenos y más pequeños, y a la creación de modelos que funcionen mejor con datos más pequeños”. Estimaciones del AI Index Report 2025 advierten que el próximo año comenzaría a haber escasez de datos fuertes para el entrenamiento de IA.
En ese sentido, una “solución” sería lo que se conoce como datos sintéticos, generados por la propia IA. Sin embargo, eso podría derivar en la réplica de errores o informaciones inventadas. Hacer una curaduría seria de la información suministrada y devuelta es cada vez más fundamental en la interacción y desarrollo de modelos de lenguaje u otras herramientas.
Otra de las tendencias de IA para 2026, también de Landay, apunta que la soberanía tendrá gran impulso, a medida que los países intentan demostrar su independencia de proveedores y de Estados Unidos. En su idea, un país podría construir su propio modelo de lenguaje, o ejecutar el de otro en sus propios microchips para asegurar la integridad de sus datos.
3. Bajando las expectativas… y las inversiones
El lanzamiento de ChatGPT y del resto de herramientas al alcance de nuestra mano ha derivado en un mayor uso de las mismas. Sin embargo, organizaciones y personas notan que su uso tiene un impacto moderado en la eficiencia y la creatividad, sobre todo. Por contra, genera una ausencia de pensamiento crítico y capacidad de análisis.
En ese contexto, hay indicios de que la inteligencia artificial no lograría (a corto plazo) lo que esperamos. OpenAI ha hecho una predicción para 2026 de que “el progreso hacia la IA general dependerá tanto de ayudar a las personas a usar bien la IA, de maneras que las beneficien directamente, como del progreso en los propios modelos de frontera”.
Así, la obsesión por la IAG se enfría, al igual que es posible lo hagan las inversiones. Habrá una mayor preocupación por el retorno de las mismas, tras la gran cantidad de dinero puesta en infraestructuras sin una ganancia visible y significativa.
4. La voz, al centro
Una de las posibles tendencias de la interacción humano-IA en 2026 es que pasará a realizarse por voz en sustitución del texto. En la medida en que las herramientas comprenden distintos formatos, será más cómo hablarle que escribirle.
Además, se espera una mayor cantidad de contenido generado enteramente con IA. Además de los vídeos e imágenes, expertos predicen que los podcasts creados con inteligencia artificial podrían encontrarse entre los formatos preferidos por las audiencias.
5. Sistemas multiagente
Un sistema multiagente (MAS) consta de múltiples agentes de IA que trabajan en conjunto para realizar tareas en nombre de un usuario o de otro sistema. En el centro de este enfoque se encuentran los agentes de IA.
Mientras un solo agente tiene dificultades con procesos de varias fases, los MAS pueden resolver tareas complejas, organizarse en varias estructuras y configurarse para diversos compartimentos.
Algunos ejemplos de casos de uso incluyen: atención médica y salud pública, defensa y ciberseguridad, atención al cliente, cadena de suministro, transporte y desarrollo de software.
6. IA en la medicina
Curtis Langlotz, profesor de Radiología, Medicina y Ciencias de Datos Biomédicos, dice que pronto tendremos un momento ChatGPT para la IA en medicina. Ocurrirá cuando los modelos de IA sean entrenados con datos de atención médica masivos que rivalicen con los usados para chatbots.
“Estos nuevos modelos de base biomédica aumentarán la precisión de los sistemas de IA médica y permitirán nuevas herramientas que diagnostiquen enfermedades raras y poco comunes para las que los conjuntos de datos de entrenamiento son escasos”, dijo.
Desde Forbes apuntan que una de las grandes compañías farmacéuticas adquirirá alguna de las empresas que desarrollan medicinas con IA. Ese sector ha tenido un desarrollo prometedor en 2025, pasando de la teoría a la práctica. ¿Veremos el primer ensayo clínico de un medicamento creado con IA?
7. Política, procesadores y China reduciendo ventaja
Nuevamente la IA será un eje de los debates políticos a lo interno de los países y en organismos internacionales. Regulaciones, áreas de uso y beneficios son temas de preocupación para naciones. Se vaticina que será un tema central en las elecciones, especialmente en las de medio término en Estados Unidos.
Y es que el país tiene a China respirando en la nuca. El gigante asiático planea desarrollar su propia industria de chips para sistemas de IA, alejándose de los productos de NVIDIA y otros estadounidenses. Una estrategia similar podrían seguir otros países, disminuyendo el liderazgo de EE.UU. en la materia.
8. El problema de la energía
La Agencia Internacional de Energía proyecta que la economía estadounidense consuma más electricidad en 2030 para procesar datos que para fabricar todos los bienes de alto consumo energético en conjunto, como el aluminio, el acero, el cemento y los productos químicos.
Los centros de datos tienen un alto consumo de electricidad y agua para su funcionamiento. Además, las compañías han aumentado exponencialmente sus emisiones de carbono. En este escenario, alternativas como la energía nuclear, con pequeños reactores modulares, se erigen como la vía más segura de garantizar el funcionamiento de esos espacios, con respeto al medio ambiente.
Microsoft ha reactivado una planta nuclear, y se espera que otras compañías compren directamente la energía a otras instalaciones de ese tipo. Además, para solucionar el consumo de agua los centros de datos podrían mudarse a climas más fríos o hacia sitios subacuáticos.
Sobrevivir en el 2026 con IA
Estas posibles tendencias de IA para 2026 solo confirman que es una tecnología que va a continuar impactando todas las áreas. Negarlo es tapar el sol con un dedo. El futuro nos pedirá mayor seriedad, mejores habilidades de ingeniería de prompts, lecturas críticas, información en regulaciones y prestar atención a las últimas noticias.