Entre la ambición y la saturación: seis tendencias clave de la IA para 2026

El 2026 comienza con un paisaje tecnológico que combina entusiasmo, tensión e incertidumbre. La inteligencia artificial (IA) 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, según explica Antonio Pita, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC).

El experto repasa cinco más una tendencias clave que ayudarán a leer este 2026 en términos de IA, con predicciones sólidas y datos reales que, al mismo tiempo, abren varios interrogantes.

1. Modelos en disputa: ¿AGI o solo LLM más grandes?

La primera gran línea de tensión es científica y estratégica. Según Pita, coexistirán dos rutas de investigación: la de los gigantes que siguen escalando los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y la de quienes creen que ese camino no basta para alcanzar la inteligencia artificial general (AGI). El debate no es menor: define qué tipo de sistemas se priorizarán y qué promesas se enfriarán.

El experto duda de que este año se llegue a la AGI, aunque prevé que se verán muchos sistemas que imitan el comportamiento humano de forma cada vez más convincente, lo que tendrá una serie de consecuencias.

Por un lado, gigantes como OpenAI o Google apuestan por seguir escalando los LLM, confiando en que con más datos y parámetros surgirá la famosa AGI. Aunque voces como la de Ilya Sutskever, excofundador de OpenAI, piensan que no hay suficientes datos para llegar al objetivo y que hay que volver a la investigación para encontrar estrategias 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 LLM 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 empresa emergente.

¿Qué tendencia se impondrá? ¿La pragmática de los LLM? ¿O la visionaria de los modelos del mundo? ¿Veremos cambios de planteamiento en alguno de los gigantes? Nos espera un año apasionante en el terreno científico.

2. Infraestructuras saturadas: la IA consume más de lo que esperábamos

Aquí el futuro se vuelve muy terrenal. El crecimiento de la IA ha disparado la demanda de energía y amenaza con convertir la capacidad eléctrica y de red en un cuello de botella. 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 gigavatios a la red, lo que ha generado 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. El país sueña con ser el hub digital de Europa, pero, sin una red que lo aguante, el sueño se puede fundir. "El reto no es solo tecnológico, es logístico, ambiental y geopolítico", asegura el experto. 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 escala local? ¿Veremos apagones y limitaciones regulatorias?

3. El baile bursátil: subidas, caídas y chips como campo de batalla

La IA se ha convertido en un termómetro económico de alta sensibilidad. 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 los TPU (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. 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", pronostica Pita. Y deja varios interrogantes abiertos: ¿Viviremos una nueva burbuja .com? ¿Tendremos un efecto K en los valores bursátiles?

4. Saturación digital: cuando la IA genera demasiado

No todo límite es eléctrico: la atención humana también tiene límites. 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.

Para muchos usuarios, LinkedIn está lleno de publicaciones clonadas. YouTube, de vídeos sin alma. Y en las 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", sostiene Pita. ¿Veremos caer el interés por las redes sociales? ¿Se podrá diferenciar la capacidad humana?

5. El empleo y la educación: el cambio invisible

La IA no es un meteorito laboral que arrasa de golpe, sino una reforma silenciosa de tareas. No hace falta ser catastrofista para ver que la IA está impactando ya en el trabajo. No destruye empleos de golpe, pero sí redefine las tareas. Automatiza lo fácil, acelera lo complejo y deja a muchos perfiles intermedios sin un espacio claro. Por lo pronto, las tecnológicas están sumidas en despidos masivos y las grandes consultoras tienen que reestructurar su negocio, prescindiendo de perfiles júniores.

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: saber qué preguntarle, cómo validarla, cuándo confiar en ella y ayudar a que los estudiantes le saquen el máximo partido", aconseja el experto de la UOC.

¿Conseguiremos rediseñar la educación a tiempo de ayudar a la actual generación de estudiantes? ¿O saldrán con buenos expedientes, pero sin conocimientos ni capacidades?

5+1. Agentes: de la demo a la oficina

La sexta tendencia es más técnica, pero útil para explicar la transición del espectáculo a la productividad real. Pita sostiene que 2025 fue el año de las demos, los errores y los aprendizajes. "2026 será el de la implementación real, pero en pequeñas dosis", agrega. Los agentes de IA empiezan a infiltrarse en tareas muy concretas: redactar informes, vigilar bases de datos, monitorizar a la competencia y 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 que hay que resolver como de las tecnologías que se van 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 interaccionen con los de otras empresas?

"El 2026 no va de promoción masiva (hype), va de madurez", concluye Pita; 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.