Los principales expertos de Stanford coinciden en que 2026 marcará un punto de inflexión para la IA, con foco en evaluación rigurosa, retorno de inversión y utilidad real. Desde la salud y el derecho hasta la economía, el mensaje es claro: se termina la era del evangelismo tecnológico.
Tras años de expansión acelerada, inversiones multimillonarias y expectativas desmedidas, la inteligencia artificial se enfrenta en 2026 a su momento de validación real. Así lo anticipan investigadores y docentes de Stanford University, nucleados en el Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), quienes proyectan un cambio profundo: el paso de la fascinación por lo posible a la medición concreta de lo útil.
“El interrogante ya no es si la IA puede hacer algo, sino qué tan bien lo hace, a qué costo y para quién”, coinciden académicos de las áreas de computación, medicina, derecho y economía. El consenso apunta a que el próximo año estará definido por más rigor, más transparencia y menos hype.
Soberanía, burbujas y límites del crecimiento
Para James Landay, codirector de Stanford HAI y profesor de Ciencias de la Computación, la predicción central es contundente: “Mi mayor pronóstico es que no habrá inteligencia artificial general (AGI) este año”. En cambio, anticipa que la soberanía en IA ganará un fuerte impulso, con países buscando independencia de los grandes proveedores y del sistema político estadounidense.
Según Landay, algunos países optarán por desarrollar sus propios modelos de lenguaje, mientras que otros ejecutarán modelos externos en infraestructura local para evitar que los datos salgan de sus fronteras. “El término soberanía no está bien definido, y desde HAI estamos trabajando para analizar estos modelos”, explicó.
El académico también advirtió sobre el carácter especulativo del actual boom de centros de datos. “Vimos enormes inversiones en 2025, desde Emiratos Árabes Unidos hasta Corea del Sur. Pero no se puede atar todo el dinero del mundo a una sola cosa. Parece una burbuja muy especulativa”, afirmó.
En ese contexto, Landay anticipa que en 2026 más empresas admitirán que la IA no ha generado aumentos generalizados de productividad, salvo en áreas específicas como programación y call centers. “Vamos a escuchar sobre muchos proyectos de IA fallidos”, sostuvo.
Abrir la “caja negra” de los modelos
Desde la ciencia y la medicina, Russ Altman, profesor de Bioingeniería, Medicina y Ciencia de Datos Biomédicos, señala que el próximo gran desafío es entender cómo funcionan los modelos, no solo qué resultados producen. “En ciencia no alcanza con una predicción precisa; necesitamos comprender cómo el modelo llegó a esa conclusión”, explicó.
Altman anticipa un mayor foco en la “arqueología de las redes neuronales de alto rendimiento”, analizando mapas de atención y estructuras internas. “Hay un mandato absoluto de abrir la caja negra de la IA, y estamos empezando a hacerlo”, afirmó.
En paralelo, destacó que los hospitales están saturados por startups de IA médica. Frente a esa “avalancha de ruido”, Stanford trabaja en marcos de evaluación que midan impacto real, desde eficiencia operativa y retorno de inversión hasta calidad de decisiones y satisfacción del paciente, bajo el liderazgo de Nigam Shah, chief data scientist de Stanford Health Care.
Derecho, economía y el fin del “¿puede escribir?”
En el ámbito legal, Julian Nyarko, profesor de Derecho y director asociado de Stanford HAI, anticipa que la conversación cambiará radicalmente. “Los estudios jurídicos dejarán de preguntar ‘¿puede escribir?’ para enfocarse en ‘¿qué tan bien, con qué riesgos y con qué impacto?’”, señaló.
Nyarko prevé la adopción de evaluaciones estandarizadas y específicas por dominio, vinculadas a resultados concretos como precisión, integridad de citas y tiempos de respuesta. Además, destaca el avance hacia tareas más complejas, como el razonamiento sobre múltiples documentos y la síntesis de argumentos legales.
Desde la economía, Erik Brynjolfsson, director del Digital Economy Lab de Stanford, afirma que “los debates sobre el impacto económico de la IA finalmente darán paso a la medición cuidadosa”. En 2026, anticipa la aparición de tableros económicos en tiempo real, capaces de mostrar dónde la IA aumenta la productividad, desplaza empleo o crea nuevos roles.
“Los ejecutivos revisarán métricas de exposición a la IA junto con los tableros de ingresos, y los gobiernos usarán estos datos para orientar políticas de capacitación y protección social”, explicó.
Más realismo y una IA centrada en las personas
Para Angèle Christin, profesora asociada de Comunicación y senior fellow de HAI, el clima de euforia está comenzando a moderarse. “Veremos más realismo sobre lo que podemos esperar de la IA”, sostuvo. A su juicio, no se trata del estallido de la burbuja, sino de que “probablemente no se haga mucho más grande”.
Finalmente, Diyi Yang, profesora asistente de Ciencias de la Computación, planteó que 2026 será un año de reflexión sobre el impacto a largo plazo de la interacción humano-IA. “Estamos en un punto clave para pensar qué queremos realmente de la IA”, afirmó, y llamó a diseñar sistemas centrados en el bienestar humano y el desarrollo de capacidades, no solo en la eficiencia inmediata.
En conjunto, las proyecciones de Stanford son claras: la inteligencia artificial entra en una fase de madurez forzada, donde solo sobrevivirán las aplicaciones capaces de demostrar valor concreto, impacto medible y beneficios sostenibles. El entusiasmo no desaparece, pero queda subordinado a la evidencia.