2026: el año en que la IA empieza a actuar por cuenta propia

En más de una oportunidad, desde esta columna se dejó en claro lo difícil -cuando no directamente imposible- que resulta predecir el futuro. No solo es una afirmación comprobada, sino también una forma elegante de cubrirse ante un archivo que nunca perdona, por lo que funciona como un conjuro preventivo frente a las profecías que, tarde o temprano, terminan incumpliéndose. Dicho esto, tampoco se trata de renunciar a todo intento de análisis ni dejar de mirar hacia adelante, aunque sea para trazar un panorama del escenario tecnológico de este nuevo año.

No hace falta ser Nostradamus para intuir que la IA continuará marcando el ritmo del progreso, pero saquémonos de nuestras cabezas a los chatbots que disparan respuesta tras respuesta. 2026 probablemente sea recordado como el año en que la inteligencia artificial dejará de ser una herramienta de consulta para transformarse en un agente autónomo con capacidad de decisión.

Hasta ahora, el humano escribe (prompt) y la IA responde, y si el resultado no satisface las expectativas, hay que ajustar la petición afinando o reformulando la consigna en un ida y vuelta que, en mayor o menor medida, depende de la acción directa del usuario para guiar la herramienta. Pero esta relación, hasta ahora bastante intuitiva y transaccional, empieza a mostrar señales de cambio y avanza hacia una transición veloz de la IA generativa a la IA agéntica, que ya no solo responde, sino que empieza a tomar decisiones y ejecutar acciones por cuenta propia para cumplir un objetivo.

Pero si un agente de IA es un trabajador independiente, un Sistema Multiagente (MAS, por sus siglas en inglés) es una empresa entera, en el que “especialistas” digitales colaboran, negocian y resuelven problemas en tiempo real. De hecho, la consultora norteamericana Gartner, especializada en investigación y análisis de tecnología y negocios, predice que para finales de 2026, el 40% de las aplicaciones empresariales serán agentes autónomos, un salto masivo si se lo compara con 2025, donde esa cifra era menor al 5%.

Esto comenzará a marcar el fin de una era, en la que paulatinamente dejaremos de utilizar software para pasar a supervisar procesos ejecutados por inteligencias artificiales con capacidad de acción. Sin embargo, los tiempos se están acelerando de forma drástica, y el impacto será particularmente profundo en el mundo del trabajo. La firma global de gestión estratégica McKinsey & Company estima que para 2030, entre el 60% y el 70% de las actividades laborales actuales podrían automatizarse, y en sus pruebas piloto con agentes de IA ya observaron la posibilidad de reemplazar entre el 30% y el 50% del trabajo no esencial en funciones administrativas y técnicas.

2026 probablemente sea recordado como el año en que la inteligencia artificial dejará de ser una herramienta de consulta para transformarse en un agente autónomo con capacidad de decisión

2026 también será el año en que los robots humanoides saldrán en masa desde los laboratorios de desarrollo hacia las líneas de producción. No se trata solo de máquinas procesando texto, imágenes o datos, sino del concepto de IA física (Embodied AI), donde la inteligencia artificial abandona el espacio virtual del servidor para tener un cuerpo que aprende al interactuar con el entorno y ejecutar tareas en el mundo real. Camina, manipula objetos, se orienta en espacios desconocidos o colabora con personas, ajustando su comportamiento a partir de la experiencia directa.

Esto no es ciencia ficción. La empresa de robótica Figure concluyó el pasado mes de noviembre una prueba piloto sin precedentes en la planta de BMW en Carolina del Sur, EE.UU., donde sus robots humanoides Figure 02 trabajaron en la línea de montaje durante 11 meses consecutivos. Estos androides colaboraron en la fabricación de más de 30.000 vehículos BMW X3, insertando piezas metálicas con una precisión superior al 99% y demostrando que la IA agéntica ya puede corporizarse con éxito en entornos industriales, operando de forma autónoma en turnos de trabajo reales y superando la etapa de laboratorio.

Tampoco se trata de un fenómeno aislado. Elon Musk fijó a 2026 como el año para la producción en gran escala del Tesla Optimus, su robot humanoide, del que ya desplegó algunas unidades para realizar tareas autónomas dentro de sus fábricas y que planea vender a otras empresas. Por su parte, Boston Dynamics, propiedad de Hyundai, confirmó que presentará la nueva versión de su famoso robot Atlas en la CES de Las Vegas. La feria de tecnología más importante del mundo, que comenzará esta semana, será el escenario elegido por la automotriz coreana para presentar su estrategia global de robótica y el debut comercial de su nuevo robot eléctrico.

China consolidó esta tendencia al declarar oficialmente a la robótica humanoide como una tecnología disruptiva con un potencial estratégico idéntico al que tuvieron en su día las computadoras, los smartphones y los vehículos eléctricos. Así, el gigante asiático puso en marcha un ambicioso plan para iniciar una producción en masa que se fijó en alcanzar los 500 robots cada 10.000 trabajadores para finales de 2025. China no solo busca transformar su infraestructura interna para mantener su liderazgo industrial, sino posicionarse como el líder indiscutible del suministro global de robots para 2027.

Integrando músculos sintéticos y sensores táctiles de alta resolución, estos autómatas ya están listos para realizar tareas de precisión quirúrgica o ensamblaje delicado, mientras el costo de producción por unidad se sitúa por debajo de los 30.000 dólares. Y así como ChatGPT aprendió de leer todo lo publicado en internet, ellos están aprendiendo de nosotros, observando videos de humanos trabajando, procesando millones de horas de simulaciones y, finalmente, interactuando con el mundo real.

No estamos frente a una simple evolución tecnológica, sino ante un cambio de roles. Durante décadas, nuestro vínculo con el software fue activo y directo: damos una orden y esta se ejecuta. La IA agéntica invierte esa lógica. Ya no somos quienes hacen las cosas, sino quienes supervisan lo que otros sistemas hacen en nuestro nombre. Mientras tanto, la tecnología deja de pedir instrucciones para empezar a tomar decisiones. Llegado ese punto, la pregunta deja de ser técnica para volverse existencial. Si la eficiencia, la precisión y el aprendizaje ya no son patrimonio exclusivo de nuestra especie, ¿cuál será nuestro lugar?