Si 2025 fue el año en que la IA obtuvo una prueba de tembleque, 2026 será el año en que la tecnología se vuelva destreza. La atención ya está desplazándose de la construcción de modelos de habla cada vez más grandes con destino a el trabajo más duro de hacer que la IA sea útil. En la destreza, eso implica implementar modelos más pequeños donde encajen, 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 ven 2026 como un año de transición, un año que evoluciona desde el escalamiento de fuerza bruta hasta la investigación de nuevas arquitecturas, desde demostraciones llamativas hasta implementaciones específicas, y desde agentes que prometen autonomía a otros que efectivamente mejoran la forma en que trabajan las personas.

La fiesta no ha terminado, pero la industria está empezando a recuperar la sobriedad.

Las leyes de escalera no serán suficientes

En 2012, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton Papel ImageNet mostró cómo los sistemas de inteligencia sintético podrían “formarse” a indagar objetos en imágenes observando millones de ejemplos. El enfoque era computacionalmente costoso, pero era posible gracias a las GPU. ¿El resultado? Una lapso de intensa investigación en IA en la que los científicos trabajaron para inventar nuevas arquitecturas para diferentes tareas.

Eso culminó cerca de de 2020 cuando OpenAI lanzó GPT-3, que demostró cómo simplemente hacer que el maniquí sea 100 veces más noble desbloquea habilidades como codificación y razonamiento sin requerir capacitación explícita. Esto marcó la transición con destino a lo que Kian Katanforoosh, director ejecutor y fundador de la plataforma de agentes de IA Workera, fogosidad la “era de la escalabilidad”: un período definido por la creencia de que más computación, más datos y modelos transformadores más grandes impulsarían inevitablemente los próximos grandes avances en IA.

Hoy en día, muchos investigadores creen que la industria de la IA está empezando a agotar los límites de las leyes de escalera y volverá a producirse a una era de investigación.

Yann LeCun, ex verificado superior de IA de Meta, ha argumentado durante mucho tiempo en contra de la dependencia excesiva del escalamiento y ha enfatizado la requisito de desarrollar mejores arquitecturas. Y Sutskever dijo en un nuevo entrevista que los modelos actuales se están estancando y los resultados del entrenamiento previo se han estancado, lo que indica la requisito de nuevas ideas.

“Creo que lo más probable es que en los próximos cinco primaveras encontremos una mejor casa que suponga una mejoramiento significativa en los transformadores”, dijo Katanforoosh. “Y si no lo hacemos, no podemos esperar muchas mejoras en los modelos”.

A veces menos es más

Los modelos de habla grandes son excelentes para pluralizar el conocimiento, pero muchos expertos dicen que la próxima ola de acogida de IA empresarial será impulsada por modelos de habla más pequeños y ágiles que puedan ajustarse para soluciones de dominios específicos.

“Los SLM perfeccionados serán la gran tendencia y se convertirán en un dato fundamental utilizado por las empresas maduras de IA en 2026, ya que las ventajas de costo y rendimiento impulsarán el uso sobre los LLM listos para usar”, dijo Andy Markus, director de datos de AT&T, a TechCrunch. “Ya hemos trillado que las empresas dependen cada vez más de los SLM porque, si se ajustan adecuadamente, coinciden con los modelos generalizados más grandes en precisión para aplicaciones empresariales y son excelentes en términos de costo y velocidad”.

Hemos trillado este argumento antiguamente de Mistral, la startup francesa de inteligencia sintético de peso campechano: sostiene que sus modelos pequeños en efectividad funcionan mejor que los modelos más grandes en varios puntos de relato luego de realizar ajustes.

“La eficiencia, rentabilidad y adaptabilidad de los SLM los hacen ideales para aplicaciones personalizadas donde la precisión es primordial”, afirmó Jon Knisley, estratega de IA de ABBYY, una empresa de IA empresarial con sede en Austin.

Si correctamente Markus cree que los SLM serán secreto en la era de la agencia, Knisley dice que la naturaleza de los modelos pequeños significa que son mejores para su implementación en dispositivos locales, “una tendencia acelerada por los avances en la informática de punta”.

Cultivarse a través de la experiencia

Los humanos no sólo aprenden a través del habla; aprendemos experimentando cómo funciona el mundo. Pero los LLM efectivamente no entienden el mundo; simplemente predicen la posterior palabra o idea. Es por eso que muchos investigadores creen que el próximo gran brinco vendrá de los modelos mundiales: sistemas de inteligencia sintético que aprenden cómo las cosas se mueven e interactúan en espacios 3D para poder hacer predicciones y tomar acciones.

Las señales de que 2026 será un gran año para los modelos mundiales se están multiplicando. LeCun dejó Meta para iniciar su propio laboratorio de modelos mundiales y, según se informa, búsqueda una valoración de 5 mil millones de dólares. DeepMind de Google ha estado colaborando con Genie y en agosto lanzó su posterior maniquí que construye modelos mundiales interactivos de propósito normal en tiempo auténtico. Contiguo con demostraciones de nuevas empresas como Decart y Odyssey, World Labs de Fei-Fei Li ha emprendedor su primer maniquí mundial comercial, Marble. Los recién llegados como Común Intuition obtuvieron en octubre una ronda original de 134 millones de dólares para enseñar a los agentes razonamiento espacial, y la startup de reproducción de videos Runway lanzó en diciembre su primer maniquí mundial, GWM-1.

Si correctamente los investigadores ven potencial a liberal plazo en la robótica y la autonomía, es probable que el impacto a corto plazo se observe primero en los videojuegos. PitchBook predice que el mercado de modelos mundiales de 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 gestar mundos interactivos y personajes no jugadores más realistas.

Pim de Witte, fundador de Común Intuition, dijo a TechCrunch que los entornos virtuales no solo pueden remodelar los juegos, sino todavía convertirse en campos de pruebas críticos para la próxima reproducción de modelos básicos.

Nación agente

Los agentes no estuvieron a la cúspide de las expectativas en 2025, pero una gran razón es que es difícil conectarlos a los sistemas donde efectivamente se trabaja. Sin una forma de entrar a las herramientas y al contexto, la mayoría de los agentes quedaron atrapados en flujos de trabajo piloto.

El protocolo de contexto maniquí (MCP) de Anthropic, un “USB-C para IA” que permite a los agentes de IA comunicarse con herramientas externas como bases de datos, motores de búsqueda y API, demostró ser el tejido conectivo que descuido y se está convirtiendo rápidamente en el tipificado. OpenAI y Microsoft han recogido públicamente MCP, y Anthropic lo donó recientemente a la nueva Agentic AI Foundation de la Fundación Linux, cuyo objetivo es ayudar a estandarizar las herramientas agentes de código campechano. Google todavía ha comenzado a implementar sus propios servidores MCP administrados para conectar agentes de inteligencia sintético a sus productos y servicios.

Hexaedro que MCP reduce la fricción al conectar agentes a sistemas reales, es probable que 2026 sea el año en que los flujos de trabajo de agentes finalmente pasen de las demostraciones a la destreza diaria.

Rajeev Dham, socio de Sapphire Ventures, dice que estos avances conducirán a que las soluciones centradas en el agente asuman “funciones de sistema de registro” en todas las industrias.

“A medida que los agentes de voz manejen más tareas de extremo a extremo, como la admisión y la comunicación con el cliente, todavía comenzarán a formar los sistemas centrales subyacentes”, dijo Dham. “Veremos esto en una variedad de sectores como servicios para el hogar, proptech y atención médica, así como funciones horizontales como ventas, TI y soporte”.

Aumento, no automatización

Si correctamente los flujos de trabajo más agentes podrían gestar preocupaciones sobre la posibilidad de que se produzcan despidos, Katanforoosh de Workera no está tan seguro de que ese sea el mensaje: “2026 será el año de los humanos”, dijo.

En 2024, todas las empresas de inteligencia sintético predijeron que automatizarían trabajos sin requisito de humanos. Pero la tecnología aún no ha llegado a ese punto, y en una patrimonio inestable, esa no es efectivamente una retórica popular. Katanforoosh dice que el año que viene nos daremos cuenta de que “la IA no ha funcionado de forma tan autónoma como pensábamos” y la conversación se centrará más en cómo se utiliza la IA para aumentar los flujos de trabajo humanos, en sitio de reemplazarlos.

“Y creo que muchas empresas van a emprender a contratar”, añadió, señalando que aplazamiento que haya nuevos roles en la gobernanza, la transparencia, la seguridad y la dirección de datos de la IA. “Soy asaz entusiasta respecto de que el desempleo promediará menos del 4% el próximo año”.

“La familia quiere estar por encima del API, no por debajo, y creo que 2026 es un año importante para ello”, añadió de Witte.

Ponerse físico

Los expertos afirman que los avances en tecnologías como modelos pequeños, modelos mundiales y computación de punta permitirán más aplicaciones físicas del educación maquinal.

“La IA física llegará a la corriente principal en 2026 a medida que nuevas categorías de dispositivos impulsados ​​por IA, incluidos robóticos, vehículos autónomos, drones y dispositivos portátiles, comiencen a ingresar al mercado”, dijo a TechCrunch Vikram Taneja, director de AT&T Ventures.

Si correctamente los vehículos autónomos y la robótica son casos de uso obvios para la IA física que sin duda seguirán creciendo en 2026, la capacitación y el despliegue necesarios siguen siendo costosos. Los wearables, por otro banda, proporcionan una delantera menos costosa para la éxito de los consumidores. Las quevedos inteligentes como Ray-Ban Meta están empezando a incluir asistentes que pueden contestar preguntas sobre lo que estás mirando y nuevos factores de forma como Anillos de vigor impulsados ​​por IA y relojes inteligentes están normalizando la inferencia corporal siempre activa.

“Los proveedores de conectividad trabajarán para optimizar su infraestructura de red para soportar esta nueva ola de dispositivos, y aquellos con flexibilidad en cómo pueden ofrecer conectividad estarán mejor posicionados”, dijo Taneja.