Las organizaciones están preparadas para ir más allá de la fase piloto con iniciativas de inteligencia artificial en 2026, lo que podría generar aplicaciones más disruptivas después de años de retornos de la inversión limitados. Un estudio realizado por investigadores del M.I.T. el verano pasado indicó que, a pesar de las inversiones que oscilan entre 30.000 y 40.000 millones de dólares en I.A., el 95 por ciento de las organizaciones informaron no haber recibido ningún retorno tangible. El informe, basado en entrevistas estructuradas, iniciativas públicas de I.A., anuncios y encuestas, destacó que, si bien herramientas como ChatGPT han mejorado la productividad individual, no han transformado fundamentalmente las operaciones comerciales.

El cambio previsto para 2026 plantea interrogantes sobre cómo estas implementaciones de I.A. más avanzadas remodelarán las industrias y la economía en general. Los expertos sugieren que el próximo año podría proporcionar una imagen más clara del potencial de la I.A. para revolucionar los flujos de trabajo y crear nuevos modelos de negocio. Se espera que la atención se desplace de las ganancias de productividad individual a los cambios sistémicos dentro de las empresas y en todos los sectores.

"Hemos visto mucha experimentación con la I.A., pero ahora estamos en un punto en el que las empresas deben demostrar un valor real", dijo un analista de la industria, que solicitó el anonimato debido a la política de la empresa. "La pregunta es si estas iniciativas pueden escalar y ofrecer las eficiencias e innovaciones prometidas".

El desarrollo de la I.A. ha sido rápido, con importantes avances en el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial. Estas tecnologías se están aplicando ahora en diversos campos, como la sanidad, las finanzas y la fabricación. Sin embargo, la integración de la I.A. en los sistemas existentes ha demostrado ser un reto, que a menudo requiere importantes mejoras de la infraestructura y la formación de la mano de obra.

De cara al futuro, el despliegue exitoso de la I.A. probablemente dependerá de la resolución de cuestiones clave como la privacidad de los datos, los sesgos algorítmicos y las implicaciones éticas de los sistemas autónomos. A medida que la I.A. se generalice, los responsables políticos y los reguladores también deberán establecer directrices claras para garantizar una innovación responsable. Se espera que el próximo año sea fundamental para determinar si la I.A. puede cumplir su potencial transformador o seguir siendo una tecnología con un impacto práctico limitado.