IA en 2026: lo que está cambiando (y lo que no)
Análisis de noticias de Inteligencia Artificial que importan a los negocios
En los últimos años se ha repetido una idea sobre la IA: no te va a quitar el trabajo, pero sí lo hará alguien que sepa utilizarla bien. La mejora notable de agentes de programación como Claude Code a comienzos de 2026 obliga a revisar esa afirmación y a plantear una pregunta más amplia: si una sola persona, apoyada por IA, puede asumir el trabajo que hoy realizan decenas, ¿cómo cambia la sociedad y la economía? Porque de ser así, el cambio no se limitaría a la naturaleza de los trabajos, sino que afectaría también al propio concepto de trabajo. Aun así, todavía es pronto para hablar de transformaciones tan profundas, ya que no solo debe avanzar la tecnología, sino también debe hacerlo la sociedad, cuya capacidad de absorber los efectos de la tecnología va a un ritmo más lento. En este artículo analizaremos cómo puede evolucionar la IA en 2026 desde el punto de vista del futuro del trabajo a través de sus principales áreas de impacto económico.
Burbuja industrial vs. burbuja financiera
Con burbuja o sin burbuja, la Inteligencia Artificial ya ha demostrado ser una herramienta fundamental en la transformación del futuro del trabajo. Aunque existen numerosos informes que intentan medir su impacto real en las empresas, con conclusiones a menudo decepcionantes, el día a día de los trabajos apunta en una dirección inequívoca: hoy resulta difícil concebir el trabajo de cualquier profesional sin la potencia de los grandes modelos de lenguaje, sin la creatividad desatada por la IA generativa en el ámbito audiovisual, ni sin el apoyo de agentes de programación o de investigación en prácticamente cualquier disciplina.
Esto ha atraído grandes volúmenes de capital a un mercado en el que no todos pueden ganar, lo que podría desembocar en una corrección significativa en 2026. En la situación actual, los beneficios se concentran principalmente en los proveedores de infraestructura para la construcción de grandes centros de datos y en aquellas empresas que han conseguido una distribución sólida de aplicaciones de IA especializadas para el usuario final. Sin embargo, las compañías que entrenan los modelos de fundación, pese a ser la base sobre la que se construye todo el ecosistema, siguen operando en pérdidas mientras intentan crear un foso defensivo basado en la superioridad tecnológica. Este patrón de fuerte inversión y desarrollo tecnológico indica que el avance industrial de la IA y sus oportunidades seguirán intactas, con independencia de lo que ocurra en los mercados financieros.
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El año de los agentes, ¿otra vez?
Desde el anuncio de Microsoft Copilot, cada inicio de año se repite la idea de que por fin ha llegado el año de los agentes. Se dijo en 2024 y en 2025, y todo indica que 2026 volverá a situarse bajo ese mismo titular. Sin embargo, su despliegue no será tan rápido como en otras áreas de la IA. En este inicio de 2026, el uso de agentes ha experimentado un claro punto de inflexión gracias a la última actualización de Claude Code, como asistente de programación, y Claude Cowork, como asistente del sistema operativo, avances que previsiblemente serán replicados por los principales laboratorios de IA. La ventaja de estas herramientas es que sus acciones están limitadas a lo que podemos hacer desde la línea de comandos, situación comparable a evaluar la conducción autónoma en un circuito cerrado, sin enfrentarse a la complejidad real de la circulación.
Sin embargo, para que los agentes aporten un valor real en un entorno corporativo, deben ser capaces de trabajar con las mismas herramientas que utilizan las personas en su día a día a través del navegador y del escritorio. Estas herramientas operan en entornos de ventanas con una casuística mucho más rica y compleja que la de la línea de comandos. Por ello, el despliegue de agentes en este ámbito será más lento de lo que muchos anticipan. En paralelo, el uso de modelos open source puede convertirse en un factor clave, al permitir a las organizaciones reducir de forma drástica el coste del uso masivo de agentes, que al igual que ocurre en programación, requieren grandes volúmenes de tokens para alcanzar resultados óptimos.
Lo que sí resulta evidente es el enorme potencial que todavía queda por desbloquear, como ilustra la irrupción de Clawdbot y su rápida difusión en pocos días. Clawdbot es un asistente que conecta tu LLM preferido con aplicaciones de mensajería tipo Whatsapp, manteniendo una memoria de las interacciones. Pero lo más interesante es su naturaleza open source y un ecosistema de skills programables por la comunidad para realizar tareas cotidianas, como buscar restaurantes cercanos que sean de tu gusto o comparar precios en Amazon de productos que estás viendo en una tienda. Este tipo de herramientas anticipa una interacción más natural y fluida con la IA, acercándonos poco a poco a escenarios que hasta ahora solo veíamos en la ciencia ficción. El mundo de la película Her se ve cada vez más cerca en este 2026.
Producción audiovisual a raudales
A lo largo de 2025 y especialmente al final del año, hemos sido testigos de grandes avances en los modelos de generación de vídeo, que ya tienen la calidad necesaria para transformar la industria audiovisual al completo. Esto ha dado lugar al concepto de “Estudio de IA”, en el que cámaras, focos y decorados se sustituyen por sofisticados prompts.
No obstante, aunque la IA actúa como un potente motor de innovación en este sector, el coste de producción con IA sigue siendo elevado, a diferencia de lo que ocurre en áreas como la programación, donde el coste de generar software tiende claramente a cero. La razón es que, en el campo audiovisual, es necesario producir grandes volúmenes de contenido para obtener cada minuto final de material válido. Lograr que la IA plasme con precisión la idea que tiene un creativo requiere todavía muchas horas de ajuste de prompts y un consumo significativo de tokens.
Aun así, los nuevos “Estudios de IA” cuentan con una ventaja claramente diferencial frente a los estudios tradicionales: la capacidad de generar escenarios y situaciones que, en el mundo real, tendrían un coste desorbitado. Esta ventaja hará que su peso en la industria audiovisual siga aumentando, extendiendo su uso desde la publicidad hasta el cine. En 2026, las películas irán incorporando escenas generadas con IA allí donde aporte valor. Al mismo tiempo, los modelos generativos seguirán mejorando en consistencia y en control, que son hoy los dos principales puntos débiles de estos sistemas. Esta evolución contribuirá a impulsar aún más el uso de la IA en una industria audiovisual que se mantendrá muy fuerte en 2026.
Ciberseguridad en un mundo post-IA
Andrés Torrubia dijo una vez que, si quieres tener trabajo hoy, estudies informática; y si quieres tener trabajo siempre, estudies ciberseguridad. La frase encierra una gran verdad: en un mundo cada vez más conectado, la ciberseguridad se ha convertido en una de las principales amenazas a las que nos enfrentamos, y la necesidad de mitigar sus efectos será permanente. La irrupción de la IA añade, además, nuevos vectores de ataque que no siempre son evidentes ni fáciles de anticipar.
En 2026 hablaremos de Ciberseguridad e IA a medida que empiecen a materializarse riesgos que hoy solo se intuyen: desde ataques automatizados impulsados por IA capaces de explotar vulnerabilidades a gran escala en cuestión de minutos, hasta incidentes derivados de la manipulación de modelos para exponer información confidencial, el envenenamiento de datos para cambiar el comportamiento de los modelos o el uso malicioso de agentes con acceso a sistemas críticos. También veremos fallos de seguridad provocados no tanto por errores técnicos, sino por una confianza excesiva en sistemas automatizados que toman decisiones sensibles sin una supervisión humana experta adecuada, con potencial impacto en ámbitos como la medicina, las finanzas o la gestión de infraestructuras críticas.
Conducción autónoma, lenta pero segura
La conducción autónoma seguirá en 2026 con avances técnicos evidentes, pero con una adopción más lenta de lo que se esperaba hace una década. Su despliegue continuará siendo gradual y desigual, ciudad a ciudad, condicionado por la complejidad del entorno urbano, la regulación local y la necesidad de validar cada escenario bajo estándares de seguridad muy exigentes. A pesar de este ritmo contenido, los datos acumulados en entornos controlados indican que los sistemas de conducción autónoma ya superan al conductor humano en múltiples situaciones, al reducir de forma sistemática errores derivados del cansancio, la distracción o la toma de decisiones impulsivas.
El incentivo es claro: menos accidentes, mayor eficiencia de las carreteras y un abaratamiento del transporte. A largo plazo, el escenario final apunta a una desaparición del conductor humano, con carreteras y entornos diseñados específicamente para vehículos autónomos. En este contexto, España ha dado pasos relevantes al permitir pruebas de conducción autónoma en sus carreteras, alineándose con una tendencia global que avanza más despacio de lo previsto, pero con una dirección cada vez más decidida. Este recorrido es representativo de lo que ocurrirá más adelante con la robótica apoyada por IA para trabajos manuales: desde el punto de vista económico, el modelo tiene sentido y acabará imponiéndose, aunque exija un esfuerzo de ingeniería sostenido y, a día de hoy, difícil de cuantificar.
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Muy buen avance para empezar el año, gracias!