En 2026, se espera que el sector de la inteligencia artificial cambie su enfoque principal del desarrollo de modelos de lenguaje cada vez más grandes a la implementación de aplicaciones prácticas de IA, según expertos entrevistados por TechCrunch. Esta transición implica el despliegue de modelos de IA más pequeños y especializados, la integración de la IA en dispositivos físicos y la creación de sistemas diseñados para integrarse perfectamente con los flujos de trabajo humanos existentes.

Este cambio marca un alejamiento del escalamiento por fuerza bruta de los modelos de IA que caracterizó los años anteriores. En cambio, la industria se concentrará en investigar nuevas arquitecturas de IA y en pasar de demostraciones llamativas a implementaciones específicas. El objetivo es desarrollar agentes de IA que aumenten las capacidades humanas en lugar de prometer una autonomía total.

Este cambio de dirección sigue a un período de rápido crecimiento de la IA, impulsado por avances como el artículo de AlexNet en 2012, que demostró la capacidad de los sistemas de IA para aprender el reconocimiento de objetos a través de conjuntos de datos masivos. Esta investigación, impulsada por la potencia computacional de las GPU, condujo al desarrollo de modelos cada vez más sofisticados, que culminaron con el GPT-3 de OpenAI alrededor de 2020.

Sin embargo, los expertos ahora creen que simplemente escalar los modelos no es suficiente. El enfoque ahora está en hacer que la IA sea más utilizable y aplicable en escenarios del mundo real. Esto incluye la incorporación de inteligencia en los dispositivos cotidianos y la creación de sistemas de IA que puedan trabajar junto con los humanos en diversas industrias. La transición sugiere una maduración del campo de la IA, que va más allá de las posibilidades teóricas para llegar a las implementaciones prácticas.