El 2026 arranca con un paisaje tecnológico que combina entusiasmo, tensión e incertidumbre. La inteligencia artificial ya no es una promesa ni una moda: es una infraestructura invisible que lo atraviesa todo. Pero a medida que avanza, también deja un rastro de preguntas. Este año veremos avances emocionantes, pero también cuellos de botella, saturación digital y un nuevo tipo de cansancio social.
En este artículo repaso seis tendencias clave que nos ayudarán a leer este 2026 en clave de IA. Las cifras son reales, las fuentes sólidas, pero las preguntas siguen abiertas.
1. Modelos en disputa: ¿AGI o solo LLMs más grandes?
La gran pregunta del próximo año y probablemente de los siguientes es: ¿Llegaremos a la AGI este año? Lo dudo. Pero veremos muchos sistemas que imitan el comportamiento humano de forma cada vez más convincente. Y eso, por sí solo, ya tiene consecuencias.
En 2026 hay dos grandes vías de investigación en IA que compiten por definir el futuro. Por un lado, los gigantes como OpenAI o Google apuestan por seguir escalando los LLMs (modelos de lenguaje de gran tamaño), confiando en que con más datos y parámetros surgirá la famosa AGI (inteligencia artificial general). Aunque voces como Ilya Sutkever, ex cofundador de OpanAI, piensan que no hay suficientes datos para llegar al objetivo y hay que volver a la investigación para encontrar estratégias alternativas.
Por otro lado, Yann LeCun, uno de los pioneros de la IA moderna y hasta hace poco jefe de la IA en Meta, considera que los LLMs no son el camino. Los llama «alucinadores sin comprensión real» y trabaja en modelos alternativos conocidos como «world models»: arquitecturas que intentan razonar, recordar y planificar como lo haría un ser vivo. LeCun incluso ha dejado Meta para crear su propia start-up.
¿Qué tendencia se impondrá? ¿la prágmatica de los LLMs o la visionaria de los modelos del mundo? ¿Veremos cambios de planteamiento en alguno de los gigantes? Nos espera un año apasionante en el sentido científico.
2. Infraestructuras saturadas: la IA consume más de lo que esperábamos
El crecimiento de la IA ha disparado la demanda de energía. En Estados Unidos, los centros de datos ya consumen más del 4% de la electricidad total del país, y podrían superar el 14% en 2030. En solo un año, han añadido 20 GW a la red, generando alertas de riesgo de apagón en invierno.
En España, la situación también preocupa: el 83% de los nodos de la red eléctrica están saturados, lo que compromete la instalación de nuevos centros de datos. Soñamos con ser el hub digital de Europa, pero sin una red que lo aguante, el sueño se nos puede fundir.
El reto no es solo tecnológico: es logístico, ambiental y geopolítico. La IA necesita minerales, agua y electricidad. Y esas variables no escalan como los parámetros de un modelo.
¿Soportarán las redes la necesidad? ¿Podrán algunas regiones mejor preparadas avanzar más rápido en el uso de la IA a nivel local? ¿Veremos apagones y limitaciones regulatorias?
3. El baile bursátil: subidas, caídas y chips como campo de batalla
En 2025, Nvidia llegó a ser la empresa más valiosa del mundo. En 2026, ya no lo es. Tras un año de euforia, sus acciones cayeron más de un 10% en pocas semanas. El mercado empieza a preguntarse si estábamos ante una revolución… o una burbuja.
Mientras tanto, Alphabet (Google) crece. Su apuesta por las TPUs (procesadores propios para IA) empieza a dar frutos. Meta ya ha anunciado que usará sus chips en 2027, y eso ha disparado el valor bursátil de Google. La guerra de los chips ya no es solo técnica: es estratégica.
Ganadores y perdedores se alternan. Pero una cosa está clara: la IA se ha convertido en el nuevo termómetro de la economía tecnológica. Y como todo termómetro sensible, puede subir rápido… o romperse y esto afectará a las bolsas de todo el mundo. Viviremos un año de mucha volatilidad.
¿Viviremos una nueva burbuja .com? ¿Tendremos un efecto K en los valores bursátiles?
4. Saturación digital: cuando la IA genera demasiado
Internet se ha llenado de contenido generado por IA. Textos, imágenes, vídeos y voces hiperrealistas. El problema no es solo la desinformación y que mucho de lo generado por IA está vacío de contenido. Es el cansancio.
LinkedIn está lleno de posts clonados. YouTube, de vídeos sin alma. Y en redes sociales empieza a cundir la sensación de que ya no se puede confiar en nada. Más de la mitad del contenido en algunas plataformas ya está automatizado.
El futuro digital podría ser paradójico: cuanto más perfecto sea el contenido, menos interés generará. Las personas buscan historias, no algoritmos. Y si todo suena igual, lo humano vuelve a destacar.
¿Veremos caer el interés en las redes sociales? ¿Se podrá diferenciar la capacidad humana?
5. El empleo y la educación: el cambio invisible
No hace falta ser catastrofista para ver que la IA está impactando ya en el trabajo. No destruye empleos de golpe, pero sí redefine tareas. Automatiza lo fácil, acelera lo complejo y deja a muchos perfiles intermedios sin espacio claro. Por lo pronto, las tecnológicas están sumidas en despidos masivos y las grandes consultoras tienen que reestructurar su negocio prescindiendo de perfiles juniors.
El otro impacto se verá en las aulas. Si la IA responde, resume, calcula y redacta… ¿qué sentido tiene seguir evaluando como antes? En 2026 veremos el inicio de una transformación educativa que aún no sabemos cómo pilotar. No se trata de prohibir la IA en clase. Se trata de enseñar a convivir con ella. A saber qué preguntar, cómo validar, cuándo confiar y ayudar a que los estudiantes le saquen el máximo partido.
¿Conseguiremos rediseñar la educación a tiempo de ayudar a la generación actual de estudiantes? o ¿saldrán con buenos expedientes pero sin conocimientos ni capacidades?
6. Agentes: de la demo a la oficina
2025 fue el año de las demos, los errores y los aprendizajes. 2026 será el de la implementación real, pero en pequeñas dosis. Los agentes de IA empiezan a infiltrarse en tareas muy concretas: redactar informes, vigilar bases de datos, monitorizar competencia, generar documentación.
No son genios universales, pero tampoco necesitan serlo. Son asistentes especializados que hacen tareas concretas mejor que un humano con poco tiempo. Las empresas que los integren de forma sensata ganarán velocidad. Las que los aíslen como juguetes de laboratorio, perderán la carrera silenciosa de la eficiencia.
Pero los agentes no valen para todo, se tendrá que ser muy certero en su despliegue, tanto desde el punto de vista del problema a resolver como de las tecnologías a utilizar y 2026 será el momento de ver si los protocolos MCP y A2A permiten acelerar la interconectividad.
¿Se producirá la automatización de los procesos administrativos y los basados en conocimiento? ¿Conseguiremos una interdependencia más allá de la empresa para que los agentes de una empresa interaccione con los de otras empresas?
Año Apasionante
2026 no va de hype. Va de madurez. De cuánto estamos dispuestos a integrar, a ceder, a preguntar, a dudar. La IA seguirá creciendo, pero lo importante es si nosotros sabremos crecer con ella.
El reto no es predecir el futuro. Es construirlo con sentido.
Imagen generada por el asistente de IA de WordPress.
Del Dato al Conocimiento 