¿En pleno 2026 seguimos todavía en la fase del hype de la IA?
- 19 may
- 5 min de lectura
Por Eduardo Portas Ruiz // Profesor investigador del Centro de Investigación para la Comunicación Aplicada (CICA) de la Universidad Anáhuac México
En X: @EduPortas
La inteligencia artificial puede resolver problemas matemáticos de nivel olímpico, pero falla al decidir si caminar o conducir 50 metros es más eficiente.
Mientras inversionistas apuestan $400 mil millones anuales en IA, científicos advierten que el verdadero desafío ya no es construir sistemas más potentes, sino gobernarlos antes de que se vuelvan incontrolables.
En 2026, el mundo se enfrenta a una paradoja incómoda: la tecnología avanza exponencialmente, pero las reglas para controlarla están ausentes.
Como podemos ver, la paradoja no es menor. Por un lado se observan avances impresionantes en ciertas áreas de uso de la IA que son innegables. Aquí podemos mencionar su capacidad para extraer datos, crear resúmenes, hacer cálculos y detectar patrones con millones de datos aparentemente inconexos.
Pero hay casos en donde la IA simplemente no se compara con la capacidad que tiene un ser humano —prácticamente cualquier ser humano — para resolver problemas sencillos que requieren dar un paso inferencial obvio y natural.
Ahí, la IA falla estrepitosamente con alarmante regularidad y todos los días lo vemos, al menos de manera anecdótica, en distintas redes, notas periodísticas o videos que circulan por nuestro entorno mediático.
De estos y otros temas charlamos el 15 de mayo durante el VI Encuentro Internacional de Posgrados que se llevó a cabo del 13 al 15 de mayo en la Universidad Anáhuac México, campus Norte.
Mi punto fue sencillo: como suele suceder con las tecnologías digitales, con la IA nos encontramos en un momento de transición que pasa desapercibido por la ubicuidad de dicha tecnología. En este momento, por ejemplo, al menos 50% de los mexicanos dice usar la IA para algo, esencialmente redactar tareas y escribir textos que deben enviarse a alguien más, de acuerdo con el reporte Estudio de Hábitos de los Usuarios de Internet 2026, de la Asociación de Internet MX. En poco tiempo, esta transición habrá sido completa y las excepciones serán aquellos que no usen la IA. Esto implica que las mismas contradicciones entre los enormes avances y los fallos de la IA serán arrastrados a la siguiente fase de desarrollo de esta tecnología, probablemente exponenciados.
Las fases de la IA y la paradoja del avance de la ciencia
Podemos centrar el avance de la IA en tres momentos históricos que provienen esencialmente del pensamiento de la filosofía de la ciencia o la epistemología.
La fase Kepleriana observó el análisis de patrones en datos masivos
La fase Edisoniana experimentó con escalado extremo (GPT-4o)
La fase Einsteiniana, que busca principios fundamentales para superar limitaciones actuales en razonamiento y eficiencia, es la que impera en este momento
En tan solo unos años los números generados por la IA son espectaculares: Alpha Proof resolvió problemas matemáticos de nivel olímpico, las mejoras mediante "chain-of-thought" alcanzaron 30% de incremento en tareas de nivel experto, sistemas multimodales integran visión, audio y texto nativamente. ChatGPT creció 180% entre 2023 y 2025, Claude 220%, Gemini 40%. Pero aquí comienza la disyuntiva central del 2026.
Para aquellos que no lo recuerdan, el nivel conversacional de GPT-4.5 fue confundido por humanos en 73% de conversaciones de texto. Prácticamente todos los nuevos sistemas superan el Test de Turing clásico. Pero el "Humanity's Last Exam" —un benchmark de 3,000 preguntas de nivel doctoral— muestra que los mejores modelos apenas alcanzan 27% de precisión. Un abismo. ¿Por qué?
La respuesta parece obvia: la IA no es inteligencia general. Por más que se acerquen las líneas, la curva nunca se toca cuando tiende al infinito. Esta Inteligencia General Artificial (o AGI, por sus siglas en inglés) es la gran promesa que buscan cumplir las grandes compañías de Silicon Valley. ¿Cuándo? Nadie lo sabe, pero la máquina de hype nunca se detiene-
Los argumentos pro-AGI enfatizan la adaptabilidad sin entrenamiento específico. Los contra apuntan a la razón fundamental: estos sistemas operan mediante correlación estadística, no comprensión. No entienden causalidad. Fallan en tareas que los niños resuelven intuitivamente. Un modelo reciente no supo si caminar o conducir 50 metros era más eficiente, por ejemplo.
La burbuja crece
La inversión en IA crece exponencialmente, pero el rendimiento en eficiencia se estanca. Se proyectan $400 mil millones en gasto anual en IA, con demanda energética que ya consume 8% de la energía global para 2026.
Sin embargo, las métricas de adopción cuentan otra historia. Los clientes empresariales de Claude crecieron 220% de 2023 a 2025. El "Year of the Agent" no despegó en 2026 como se esperaba, pero el panorama 2026-2030 incluye escenarios de correcciones financieras masivas combinadas con transformaciones estructurales reales. Apenas el 19 de mayo del 2026 Google presentó su Gemini Spark, el cual tiene por objetivo llevar el modelo agéntico a las masas que ya están usando la IA de esta enorme compañía. A diferencia de otras propuestas, Google quiere simplificar el proceso lo más posible para que prácticamente cualquier persona puede tener uno o varios agentes trabajando para ella, incluso cuando esté durmiendo.
A esto se suma el factor laboral. El MIT proyecta aumentos del 40% en tareas creativas y administrativas, pero desplazamiento severo en codificación junior (15-25%), análisis de datos y servicio al cliente (60-80%). La paradoja: se crean y destruyen empleos simultáneamente, concentrando el riesgo en trabajadores menos calificados.
En medio de la burbuja está el “elefante en el cuarto”. No hay "caja negra" completamente transparente cuando se habla de algoritmos. La opacidad en capas profundas de los Transformers (de “GPT”) sigue siendo crítica. Técnicas como SHAP avanzan hacia explicabilidad, pero la colaboración con ética, sociología y derecho es insuficiente.
Hacia el 2030
El tema más delicado cuando se habla de la IA sigue siendo la seguridad. Lo más obvio son los deepfakes que han proliferado sin control en toda pantalla al grado de normalizarse. Pero las implicaciones son mucho más profundas. El International AI Safety Report 2026 afirma que existe una ausencia “total” de propuestas concretas para controlar sistemas de AGI en la actualidad y las brechas entre naciones avanzadas y en desarrollo sobre este tema particular son abismales.
En resumen, entonces, la aceleración hacia 2030 es exponencial, pero condicionada. La IA impulsará masivamente el PIB global mediante automatización, con implicaciones profundas para la seguridad nacional y la geopolítica. Los riesgos de carreras armamentísticas tecnológicas son reales y se conocen todos días desde California hasta Pekín.
La palabra clave para este complejo panorama es la resolución interdisciplinaria de problemas. La IA del futuro dependerá no de la velocidad de innovación, sino de la madurez institucional para gobernarla y hacerse responsable por usarla.
El informe Estudio de Hábitos de los Usuarios de Internet 2026, de la Asociación de Internet MX se puede consultar aquí:
Un listado en orden cronológico inverso de textos escritos por Eduardo Portas en Anáhuac Landscape desde 2025 se puede ver aquí:
La discusión continúa. Explora más textos sobre medios y cultura digital juvenil:
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