La semana pasada, en el SXSW de Londres, impartí una charla titulada «Cinco cosas que hay que saber sobre la IA», en la que compartí los que, en mi opinión, son los temas más relevantes de la IA en la actualidad.
Saqué algunas cosas de nuestra primera lista AI10, una guía anual de las tendencias más importantes en este efervescente mundo, pero también me desvié por varias tangentes. En mi espacio de media hora, intenté cubrir los puntos clave que, en mi opinión, ayudan a entender lo que está sucediendo hoy en el mundo de la tecnología —y, por tanto, en la economía—.
(Di una charla con el mismo título en el SXSW de Londres el año pasado con cinco cosas diferentes que necesitabas saber. ¡Han ocurrido muchas cosas desde entonces!)
Así pues: Así es como estoy pensando en la IA a mediados de 2026. ¡Hazme saber si escogerías otros puntos!
1. En rigor, no era necesario que me presentara para impartir esta ponencia.
¿En tono irónico? Quizás. Pero las herramientas de IA generativa ya se han vuelto cotidianas, utilizadas por millones para automatizar tareas de oficina diarias (incluyendo la producción y la impartición de ponencias). No es de extrañar que una de las mayores cuestiones que circulan ahora mismo sea qué significa todo esto para el empleo. La gente está confusa y asustada.
La respuesta frustrante es que, a pesar del bombo procedente de las altas esferas sobre el potencial de la IA para incorporarse pronto al mercado laboral —y las publicaciones virales en redes sociales clamando que algo grande está sucediendo—, apenas hay datos para afirmar en un sentido u otro qué tipo de efecto tendrá esta tecnología en el empleo y la economía en general. Esto no quiere decir que no vaya a tener un impacto, incluso uno enorme, pero es simplemente demasiado pronto para saberlo.
En teoría, los equipos de agentes que trabajan juntos hacia objetivos comunes podrían convertirse en cadenas de montaje para el trabajo de cuello blanco, haciendo a las oficinas de este siglo lo que las innovaciones de Henry Ford hicieron a las fábricas en el siglo XX.
En teoría. Porque para saber qué pasará con los empleos, necesitamos saber qué pasará dentro de las empresas que crean esos empleos. Pero la mayoría de las empresas aún están averiguándolo.
2. La IA se está volviendo aterradora (y esta vez, en serio).
Llevamos años escuchando historias aterradoras sobre la IA —afirmaciones de que nos matará a todos o provocará el fin de la civilización. Todavía existe una gran multitud de agoreros, pero esos escenarios siguen siendo ciencia ficción distópica.
En cambio, lo que ha ocurrido es que muchos de los peores temores a corto plazo y del mundo real se han hecho realidad.
Tomemos los deepfakes, imágenes o vídeos generados por inteligencia artificial de personas haciendo cosas que en realidad no hicieron. Los deepfakes se han utilizado para incitar a la violencia, influir en votos y sembrar desconfianza. La Casa Blanca de Trump se encuentra entre quienes crean y publican imágenes falsas.
Muchos deepfakes también se utilizan para abusar de mujeres y niñas. Un estudio reveló que el 98% de los deepfakes son po ográficos y el 99% implican a mujeres.
Otra preocupación es el auge de relaciones peligrosas y delirantes con chatbots. Muchas personas recurren a los chatbots para buscar consejos privados y sentirse escuchadas. Pero ahora hay múltiples demandas contra empresas de IA alegando que la tecnología fomentó o facilitó suicidios y otras formas de autolesión.
La IA también se está utilizando en la guerra de formas nuevas y preocupantes. Los LLM ahora están ofreciendo asesoramiento, no solo utilizándose para el análisis. Un funcionario de defensa estadounidense le dijo a mi colega James O’Donnell que ahora se le podría dar a un chatbot militar una lista de objetivos y preguntar cuál atacar primero. Cualquiera que utilice IA sabe que su resultado debe revisarse con detenimiento. En un conflicto activo, de ritmo vertiginoso y alto estrés, el riesgo de que se recorten pasos es elevado.
3. Mucha gente realmente odia la IA.
Asistí a una protesta anti-IA en Londres a principios de este año y encontré una mezcla muy diversa de quejas. Pancartas que proclamaban el fin de los tiempos se agitaban al son de cánticos como «¡Basta de porquería! ¡Basta de porquería!». Las protestas están cada vez más organizadas y congregan a multitudes más numerosas.
Hay resistencia por parte de los fans del cine y los videojuegos, que se oponen al uso de la IA generativa en sus títulos favoritos. En un caso notable, el aclamado juego de 2025, Clair Obscur, fue despojado de un premio cuando los desarrolladores admitieron haber utilizado IA en solo una pequeña y específica parte de su producción.
A esto se suma el rechazo a los centros de datos. Estados Unidos cuenta con más de 5.400 centros de datos, y la cifra sigue creciendo. Ante las crecientes demandas energéticas de la IA, la población está descontenta con el impacto medioambiental y el aumento de sus facturas de electricidad. Los activistas están logrando paralizar proyectos en varias ubicaciones.
La regulación está ganando popularidad política. Movimientos populares como QuitGPT han cobrado impulso. Un pequeño número ha recurrido a la violencia; hace unas semanas, alguien lanzó un cóctel Molotov a la casa de Sam Altman. No está claro adónde conduce todo esto. Pero el bombo apocalíptico de los líderes tecnológicos no está ayudando a la población a mantener la calma.
4. La IA para la ciencia es un asunto de gran calado.
Todavía estamos en una fase inicial, pero el potencial de la IA para ayudar a realizar un descubrimiento científico genuino e importante es mayor que nunca.
Google DeepMind ha desarrollado Co-Scientist, una herramienta multiusos que puede ayudar a los investigadores a recopilar y comparar resultados previos, generar hipótesis y diseñar experimentos para ponerlas a prueba. OpenAI me dijo este año que su estrella polar es el objetivo de construir un investigador completamente automatizado para 2028.
Los matemáticos también están entusiasmados. Las matemáticas fundamentales sustentan muchas tecnologías cotidianas, desde la seguridad en inte et hasta la transmisión de vídeo. En los últimos meses han surgido una serie de afirmaciones de que la IA ha resuelto problemas matemáticos sin solución. Y el software que puede resolver problemas matemáticos realmente difíciles será capaz —según se argumenta— de resolver también problemas del mundo real de propósito más general.
¿Cuáles son los inconvenientes? Algunos científicos advierten que una excesiva dependencia de las herramientas de IA podría limitar el alcance de la investigación, ya que los científicos podrían elegir problemas más adecuados para la asistencia de la IA. También preocupa que la investigación asistida por IA dé lugar a una avalancha de resultados inexactos o falsos: 'ciencia chapucera'.
5. La IA está en todas partes y a la vez.
Así pues, ¿dónde nos sitúa todo esto? Hay muchas cosas apasionantes, muchas preocupantes y mucho humo. Puede resultar agotador seguir el ritmo, y sin embargo todo parece ineludible. Algunos dirán que estamos en una carrera hacia la cima; otros, que vamos hacia el abismo. Pero lo cierto es que no está nada claro hacia dónde nos dirigimos.
Las empresas de IA quieren que les sigamos el juego y nos adhiramos a la propaganda sobre la inteligencia artificial general, signifique lo que signifique. Están vendiendo una visión que parece inevitable, pero no lo es.
Hemos creado una tecnología capaz de hacer cosas parecidas a las humanas, y creo que eso nos dificulta asimilar el hecho de que sigue siendo solo una tecnología.
Algo está sucediendo. Quizá incluso algo comparable a la invención de la electricidad o de inte et. Pero tecnologías así tardan en asentarse y en generar cambios duraderos.
Prepárense para una maratón, no para un sprint.
Esta historia apareció originalmente en The Algorithm, nuestro boletín semanal sobre IA. Para recibir historias como esta primero en su bandeja de entrada, suscríbase aquí.