Estas son las predicciones que expertos en IA de la Universidad de Stanford hacen para 2026

Expertos de Stanford anticipan que 2026 marcará un giro clave. La inteligencia artificial dejará atrás el discurso evangelizador y entrará en una fase de evaluación rigurosa de su impacto real en soberanía tecnológica, ciencia, salud, derecho, economía y experiencia humana.

Versión resumida de las predicciones:

• No habrá AGI en 2026. El foco pasará de la promesa a la utilidad real de la IA.

• La era del hype dará paso a una etapa de evaluación rigurosa, medición y transparencia.

Soberanía de IA y mercado

• Crecerá con fuerza la soberanía de IA. Países buscarán independencia tecnológica frente a grandes proveedores y a EE. UU.

• Los Estados optarán por construir modelos propios o ejecutar LLMs externos en infraestructura local para controlar datos.

• Continuará la inversión masiva en data centers a nivel global, impulsada por gobiernos y grandes tecnológicas.

• Se empezará a hablar abiertamente de una posible burbuja especulativa en IA.

• Muchas empresas reconocerán que la IA no ha generado grandes aumentos de productividad, salvo en nichos como programación y call centers.

• Saldrán a la luz numerosos proyectos de IA fallidos.

• Se priorizarán modelos más pequeños, eficientes y entrenados con datos mejor curados.

• El crecimiento por tamaño y volumen de datos alcanzará un techo por escasez y baja calidad de datos.

• El vídeo generativo empezará a tener usos prácticos reales.

• Aumentarán los conflictos y debates sobre copyright asociados al vídeo generado por IA.

Ciencia

• Se intensificará la apertura de la “caja negra” de los modelos de IA.

• Habrá más investigación sobre atención, características latentes y funcionamiento interno de redes neuronales.

• Se buscará claridad sobre qué arquitectura funciona mejor. Fusión temprana vs. fusión tardía de datos multimodales.

Medicina y salud

• Llegará un “momento ChatGPT” para la IA médica.

• Los modelos fundacionales biomédicos entrenados con aprendizaje autosupervisado mejorarán el diagnóstico clínico.

• La IA permitirá avances en enfermedades raras con pocos datos etiquetados.

• Los hospitales necesitarán marcos estandarizados para evaluar sistemas y startups de IA médica.

• La evaluación incluirá impacto clínico, integración en flujos de trabajo, eficiencia, ROI y satisfacción del paciente.

• Aumentarán las aplicaciones de IA que van directamente al profesional o al paciente, sin pasar por la institución.

• Crecerá la necesidad de transparencia sobre cómo y por qué la IA ofrece recomendaciones médicas.

Derecho

• El sector legal dejará de preguntar “¿puede escribir?” y pasará a “¿qué tan bien, con qué riesgo y con qué retorno?”.

• Se impondrán benchmarks específicos para medir precisión, citas, confidencialidad y tiempos.

• La IA legal abordará tareas más complejas como razonamiento multidocumental y síntesis de argumentos.

• Surgirán nuevos marcos de evaluación para medir tareas legales de alto nivel.

Economía y trabajo

• El debate sobre el impacto económico de la IA pasará de opiniones a medición empírica.

• Aparecerán dashboards de impacto de IA en tiempo casi real.

• Estos paneles mostrarán dónde la IA aumenta productividad, desplaza empleo o crea nuevos roles.

• Los datos se usarán para diseñar políticas de formación, protección social e innovación.

Expectativas sociales

• Se producirá un “desinflado” del discurso exagerado sobre la IA.

• La IA será vista como una herramienta potente pero limitada.

• En muchos casos, su impacto será moderado y no revolucionario.

• Aumentarán los estudios empíricos detallados sobre qué funciona y qué no.

Interacción humano-IA

• Crecerá la preocupación por la adulación de los LLMs y su impacto en pensamiento crítico.

• Se cuestionará el uso de la IA como sustituto de compañía o apoyo emocional sin suficientes garantías.

• Se pedirá diseñar sistemas centrados en la persona y el bienestar a largo plazo.

• La IA deberá aumentar capacidades humanas, no solo maximizar engagement inmediato.

• La transparencia será clave para que usuarios y pacientes mantengan agencia en sus decisiones.

Versión detallada de las predicciones:

El fin del hype y el inicio de la evaluación

En 2026, la conversación sobre inteligencia artificial cambia de tono. Tras años de expansión acelerada, inversiones millonarias y promesas ambiciosas, los expertos de Stanford coinciden en una idea central. La era del hype da paso a la era de la evaluación.

La pregunta dominante ya no será “¿puede la IA hacer esto?”, sino “¿qué tan bien lo hace, a qué coste y para quién?”. Este enfoque atraviesa todos los ámbitos. Desde la política tecnológica hasta la medicina, el derecho y la interacción humano-IA.

Soberanía de IA y posible burbuja inversora

Uno de los ejes centrales será la soberanía de la IA. En 2026 no habrá AGI. En su lugar, los países buscarán independencia tecnológica frente a grandes proveedores y al sistema político de Estados Unidos.

La soberanía puede tomar distintas formas. Algunos países intentarán construir sus propios modelos. Otros optarán por ejecutar LLMs externos en su propia infraestructura para asegurar que los datos no salgan de sus fronteras.

Esta tendencia viene acompañada de una expansión masiva de data centers. En 2025 ya se vieron grandes inversiones en regiones como Emiratos Árabes Unidos o Corea del Sur, y en 2026 continuarán. También se esperan giras internacionales de actores como NVIDIA u OpenAI.

Sin embargo, aparece una advertencia clara. No todo ese gasto es sostenible. Se empieza a percibir una posible burbuja especulativa. Muchas empresas reconocerán que la IA aún no ha generado aumentos claros de productividad, salvo en nichos concretos como la programación o los call centers. También se hablará más de proyectos fallidos y de la necesidad de aprender de ellos.

En paralelo, el foco se moverá hacia modelos más pequeños y datos mejor curados. Se asume que el crecimiento ilimitado de tamaño y datos está llegando a un techo, tanto por escasez como por baja calidad de la información disponible.

El vídeo generativo, tras avances poco convincentes en 2025, empezará a encontrar usos más serios. Esto traerá consigo nuevas controversias relacionadas con derechos de autor.

Ciencia y medicina. Abrir la caja negra

En el ámbito científico, el reto ya no es solo predecir con precisión. Es entender cómo y por qué los modelos llegan a esas conclusiones.

En 2026 aumentará el esfuerzo por “abrir la caja negra” de las redes neuronales. Habrá más investigación sobre atención, características latentes y el funcionamiento interno de los modelos de alto rendimiento. También se buscará claridad sobre qué arquitecturas funcionan mejor en contextos multimodales. Fusión temprana frente a fusión tardía de datos como ADN, ARN y proteínas.

En medicina, se espera un auténtico “momento ChatGPT”. Los modelos fundacionales biomédicos, entrenados con grandes volúmenes de datos sanitarios mediante aprendizaje autosupervisado, permitirán avances relevantes en diagnóstico. Especialmente en enfermedades raras, donde los datos etiquetados son escasos.

Este progreso tecnológico viene acompañado de un problema práctico. Los hospitales están saturados de propuestas de startups de IA. Cada solución individual puede tener sentido, pero en conjunto generan ruido. Por ello, surgirán marcos estandarizados para evaluar sistemas de IA médica. Impacto clínico, integración en el flujo de trabajo, eficiencia, ROI, satisfacción del paciente y calidad de las decisiones.

Al mismo tiempo, aparecerán más aplicaciones que van directamente al profesional o al paciente, a veces saltándose a la institución sanitaria. Esto refuerza la necesidad de transparencia y de herramientas que permitan entender en qué se basan las recomendaciones de la IA.

Derecho y economía. Medir, no prometer

En el sector legal, el cambio será claro. Se dejará atrás la pregunta “¿puede escribir?” para centrarse en “¿qué tan bien lo hace, con qué riesgo y con qué retorno?”.

En 2026 se impondrán evaluaciones estandarizadas y específicas del dominio jurídico. Se medirán aspectos como precisión, integridad de las citas, exposición a riesgos de confidencialidad y tiempos de respuesta. La atención se desplazará hacia el impacto real en flujos de trabajo como gestión documental, facturación y sistemas de conocimiento.

Además, la IA legal empezará a abordar tareas más complejas. Razonamiento multidocumental, síntesis de hechos, mapeo de argumentos y detección de contra-autoridad con trazabilidad. Para ello, se desarrollarán nuevos marcos de medición y benchmarks orientados a tareas de mayor nivel.

En economía, el debate sobre el impacto de la IA también cambiará. En lugar de discusiones abstractas, aparecerán dashboards de impacto en tiempo casi real. Estos paneles usarán datos de nóminas, plataformas y uso para mostrar dónde la IA aumenta la productividad, dónde desplaza empleo y qué colectivos quedan rezagados.

Estos indicadores se actualizarán con alta frecuencia. Ejecutivos y responsables políticos los usarán para tomar decisiones sobre formación, protección social e innovación. El foco pasará de si la IA importa a cómo se distribuyen sus efectos.

El desinflado de las expectativas

El discurso público sobre la IA se volverá más realista. Tras campañas publicitarias omnipresentes y un tono casi eufórico, se impondrá una visión más matizada.

La IA se reconocerá como una herramienta muy potente para algunas tareas y problemática para otras. En muchos casos, su impacto será moderado. Algo más de eficiencia y creatividad por un lado. Más trabajo, fricciones y riesgos por otro.

No se trata necesariamente de que la burbuja explote, sino de que deje de inflarse. Ganarán protagonismo los estudios empíricos finos que analicen qué funciona, qué no y en qué contextos.

Interacción humano-IA y bienestar a largo plazo

Una de las preocupaciones emergentes es la forma en que interactuamos con la IA. El aumento de la “adulación” en los LLMs, su uso en contextos de salud mental y compañía, y su influencia en el pensamiento crítico generan inquietud.

En 2026 se pedirá un enfoque más reflexivo. Sistemas centrados en la persona, diseñados no solo para maximizar engagement inmediato, sino para favorecer el desarrollo y el bienestar a largo plazo.

Esto implica repensar la interacción humano-IA desde el inicio del proceso de desarrollo. La IA debería aumentar las capacidades humanas, no sustituirlas ni erosionarlas. También se exigirá mayor transparencia, para que usuarios y pacientes comprendan en qué se basan las recomendaciones que reciben y puedan mantener agencia sobre sus decisiones.

De respuestas puntuales a beneficios duraderos

El mensaje conjunto de los expertos de Stanford es claro. El futuro inmediato de la IA no pasa por promesas grandilocuentes, sino por evaluación rigurosa, medición constante y diseño responsable.

En 2026, el verdadero avance no será hacer modelos más grandes sin control. Será entender mejor su impacto real y construir sistemas que generen beneficios sostenibles para personas, organizaciones y sociedades enteras.

Ver artículo original de la Universidad de Stanford.

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