En 2026, los modelos de IA más inteligentes no serán los más grandes, sino los más eficientes y reflexivos. Los laboratorios, inversores y expertos apuestan por sistemas que razonan antes de responder, logrando más con menos recursos tras el giro de 2025.

El fin de la escalada brutal

Durante una década, la IA se basó en más datos, parámetros y potencia computacional. Pero en enero de 2025, DeepSeek lanzó un modelo que igualó a gigantes occidentales con una décima parte de cómputo, hundiendo acciones de Nvidia un 17%. Esto impulsó el cambio hacia arquitecturas inteligentes como mixture of experts, que activan solo subredes especializadas, reduciendo costes.

Modelos que deliberan

Los nuevos enfoques permiten «tiempo de inferencia» extendido: los modelos pausan, verifican lógica y usan herramientas, simulando pensamiento humano. Expertos como Kush Varshney de IBM destacan que modelos pequeños superan a grandes en tareas específicas. Ventanas de contexto hasta un millón de tokens mejoran análisis de documentos largos.

Límites persistentes

Aún fallan en fiabilidad (99,9% no basta en medicina o finanzas), creatividad y benchmarks como ARC-AGI-2. Alucinaciones evolucionan, pero persisten.

Para empresas, adoptar estos modelos eficientes resuelve cuellos de botella energéticos y económicos, optimizando flujos como atención al cliente o análisis predictivo con bajo coste y alta precisión.