IA y modelos
Los modelos pequeños y los modelos mundiales lideran la transición de la IA hacia el pragmatismo
En 2026, la industria de la IA está dejando atrás la escalada por fuerza bruta para enfocarse en aplicaciones prácticas y específicas de dominio, modelos de lenguaje pequeños y flujos de trabajo basados en agentes.
La industria de la inteligencia artificial (IA) está entrando en un año de transición, alejándose de la era de escalada que comenzó alrededor de 2020, cuando OpenAI lanzó GPT-3. Según TechCrunch, 2026 será el año en que la tecnología se vuelva práctica. En lugar de depender únicamente de hacer modelos más grandes, la industria se está desplazando hacia la investigación de nuevas arquitecturas y el despliegue de aplicaciones específicas. Kian Katanforoosh, CEO y fundador de la plataforma de agentes de IA Workera, señaló que es muy probable que la industria encuentre una mejor arquitectura en los próximos cinco años que mejore significativamente a los transformers. Sin tales desarrollos, las mejoras adicionales en los modelos podrían seguir siendo limitadas.
La adopción empresarial se está volcando cada vez más hacia los modelos de lenguaje pequeños (SLM, por sus siglas en inglés) —que son modelos de lenguaje más pequeños y ágiles— debido a sus ventajas de costo y rendimiento sobre los grandes modelos de lenguaje convencionales. Andy Markus, director de datos de AT&T, afirmó que los SLM ajustados serán la gran tendencia y se convertirán en un elemento básico utilizado por las empresas de IA maduras en 2026. Este cambio cuenta con el respaldo de Mistral, la startup francesa de IA de pesos abiertos, que argumenta que sus modelos pequeños funcionan mejor tras un ajuste fino. Jon Knisley, estratega de IA en ABBYY, una empresa de IA empresarial con sede en Austin, añadió que estos modelos son ideales para aplicaciones personalizadas que requieren precisión debido a su eficiencia, rentabilidad y adaptabilidad.
Más allá del lenguaje, los modelos mundiales —sistemas de IA que aprenden cómo se mueven e interactúan las cosas en espacios 3D— representan el siguiente gran salto tecnológico. Las startups y divisiones de investigación están asegurando capital para desarrollar estos sistemas; la división DeepMind de Google está trabajando en modelos mundiales, la startup de generación de video Runway lanzó su modelo mundial GWM-1, y World Labs lanzó su modelo mundial Marble. Mientras tanto, según se informa, el laboratorio de modelos mundiales de Yann LeCun busca una valoración de USD 5000 millones, y la startup General Intuition recaudó una ronda semilla de USD 134 millones. Aunque la tecnología tiene aplicaciones físicas, se proyecta que su impacto a corto plazo afectará primero al sector de los videojuegos. PitchBook reporta que el mercado de modelos mundiales en videojuegos podría crecer de USD 1200 millones entre 2022 y 2025 a USD 276 mil millones para 2030.
Al mismo tiempo, los flujos de trabajo basados en agentes están pasando de las demostraciones a la práctica diaria, habilitados por el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, por sus siglas en inglés), un estándar para conectar agentes de IA a herramientas externas. Respaldado por Anthropic, que creó el MCP, y adoptado por OpenAI, el protocolo reduce la fricción de conectar agentes a bases de datos y API. Rajeev Dham, socio de Sapphire Ventures, espera que estos avances ayuden a los agentes a asumir roles de sistemas de registro en diversos sectores. Sin embargo, se espera que este cambio se centre en el aumento humano en lugar de la automatización masiva. Katanforoosh, de Workera, añadió que es bastante optimista respecto a que el desempleo promedie menos del 4% el próximo año, afirmando que “2026 será el año de los humanos”, ya que la industria se da cuenta de que la IA no ha funcionado de forma tan autónoma como se predijo anteriormente.
También se espera que estos avances impulsen aplicaciones físicas del aprendizaje automático. Según TechCrunch, se anticipa que la IA física entrará en la corriente principal en 2026 a medida que nuevas categorías de dispositivos, incluidos los wearables como las gafas inteligentes Ray-Ban Meta, comiencen a enviarse con asistentes.
Por qué importa
La industria de la IA está pasando de un enfoque de escalada por fuerza bruta de los grandes modelos de lenguaje a aplicaciones prácticas y específicas de dominio, modelos mundiales y flujos de trabajo basados en agentes en 2026. Este cambio reduce los costos de despliegue y hace que las herramientas de IA sean altamente especializadas, alterando la forma en que las empresas integran el aprendizaje automático en sus operaciones diarias.