10 Predicciones de IA para 2026: Agentes, Empleos, Eficiencia de Tokens

10 Predicciones Que Podrían Remodelar Cómo las Organizaciones Usan IA

Phillip, un ejecutivo de IA, se une al periodista tecnológico David en el aniversario de un año del Podcast Mindset para presentar diez predicciones audaces para 2026. Desde OpenAI perdiendo su corona hasta que los agentes de IA se conviertan en servicios empaquetados que puedes comprar por resultados, estos pronósticos pintan un cuadro de cambios sísmicos en el panorama empresarial de la IA.

Sobre OpenAI siendo destronado: "There are two tendencies which can cause this to happen... Gemini 3.5 Pro release has been super strong and the response from OpenAI, GPT 5.2, was not that strong. I checked the traffic development and there's a very clear dip after the Gemini release." Phillip considera que Google puede superar en cantidad de usuarios o Anthropic en ingresos por API.

Sobre el desempleo impulsado por IA: "I literally have seen companies who have new versions of their org charts where some of the positions are not humans anymore. A manager who has several humans reporting to him and several automatic agents reporting to him as well." El organigrama híbrido ya está aquí—y la proporción 1:4 en la contratación de startups (20 personas reducidas a 4-5 para la misma etapa) señala lo que viene para empresas más grandes.

Sobre la revolución del desarrollo dirigido por pruebas: "Given the progress of self-coding models, it's clear that computers can already write code at par with human programmers. The biggest value of humans will be to write tests strong enough to validate if the software designed by autonomous coding engines is good enough." Los equipos de software se están desplazando de "desarrollo primero" a "pruebas primero"—los ingenieros pasarán más tiempo escribiendo casos de prueba que planos o código.

Sobre Agent-as-a-Service: "2026 will be the year where you can buy a service of AI agents priced on the result—not 'you have five attempts' but 'here's an agent that solves customer support issues and I'm going to charge you for every successfully resolved case.'" La predicción que más importa para la empresa: agentes de IA empaquetados como servicios con precios basados en resultados, rivalizando tanto con SaaS como con modelos de contratación tradicionales.

Sobre la eficiencia de tokens volviéndose crítica: "The models coming out of Asia seem to be so much more token efficient. DeepSeek was doing at par with contemporary models with a significantly lower token footprint... if you are model-agnostic, then price will be something you're going to look after." Con modelos de clase mundial cambiando cada pocas semanas, el costo de tokens se convierte en el factor decisivo.

10 Predicciones para la IA en 2026

• OpenAI destronado - Google supera en usuarios o Anthropic en ingresos por API; la respuesta débil de GPT 5.2 a Gemini 3.5 Pro señala vulnerabilidad
• Grandes IPOs de IA - Al menos tres grandes empresas de IA cotizan en bolsa en mercados occidentales, dando a inversores minoristas su primera oportunidad en el auge de la IA
• Taxis autónomos llegan a Europa - Cinco ciudades europeas tendrán robotaxis que puedes probar; el enfoque regulatorio varía pero la tecnología está lista
• Aumento del desempleo impulsado por IA - Una economía importante experimenta desplazamiento laboral atribuido a la IA; los organigramas ya muestran posiciones de agentes
• Película de cine completamente generada por IA - Ya sea un laboratorio de IA chino o un laboratorio fronterizo produce una película completa para lanzamiento público
• Meta reduce la escala de código abierto - Con Yann LeCun partiendo, el futuro de Llama es incierto; un modelo chino puede ocupar brevemente los mejores puestos en evaluaciones
• Desarrollo dirigido por pruebas domina - Los ingenieros se desplazan de escribir código a escribir pruebas; la garantía de calidad se convierte en la habilidad humana de mayor valor
• Dos nuevas formas de factor de dispositivo de IA - Más allá de gafas y colgantes, surgen categorías de dispositivos completamente nuevas
• Año de eficiencia de tokens - Los usuarios de API se vuelven conscientes del costo; el diseño agnóstico de modelos hace que el precio sea el factor decisivo
• Agent-as-a-Service llega - Agentes de IA vendidos por resultados, no intentos; los equipos híbridos humanos-agentes se vuelven estándar

Qué Significa Esto para la Estrategia Empresarial de IA

Estas predicciones convergen en un cambio fundamental: la IA se desplaza de herramienta a compañero de equipo. El organigrama híbrido—donde los gerentes supervisan tanto humanos como agentes—no es ciencia ficción; ya está apareciendo en empresas visionarias. La proporción de contratación en startups (4-5 personas haciendo lo que 20 hacían antes) obligará a los incumbentes a seguir o quedarse atrás. Y el modelo Agent-as-a-Service cambia completamente el cálculo de compra versus construcción: ¿por qué contratar cuando puedes suscribirte a un agente con precio basado en tickets resueltos? Para las organizaciones que planean su estrategia de IA para 2026, la pregunta no es si adoptar agentes—es si construirlos, comprarlos, o ambos.