Al iniciar el presente año 2026, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa de laboratorio para convertirse en el pilar que sostiene la competitividad global. Tras años de inversiones, ya no nos deslumbramos con aplicaciones curiosas, sino que evaluamos resultados económicos. Este año marca el fin de la «burbuja del entusiasmo» y el inicio de la «era de la utilidad real», donde la rentabilidad se mide por la capacidad de integrar procesos autónomos en el núcleo de los negocios.
Según informes recientes de Price Water House Coopers (PWS) y International Data Corporation (IDC), la capacidad de las organizaciones para optimizar recursos ha alcanzado niveles sin precedentes. No se trata solo de vender más, sino de operar con una agilidad que antes era ciencia ficción.
El crecimiento económico actual está siendo impulsado por una ganancia en la productividad del 15%, de acuerdo con las proyecciones de Goldman Sachs. Esto significa que las empresas están logrando una producción significativamente mayor sin necesidad de expandir su fuerza laboral al mismo ritmo. En el 2026, la IA funcionará como un multiplicador invisible, permitiendo que una hora de trabajo humano rinda mucho más gracias a la asistencia de agentes inteligentes que resuelven problemas logísticos y analíticos en milisegundos.
En el terreno laboral, la estadística del Fondo Monetario Internacional (FMI) sobre el 40% de tareas expuestas a la automatización nos obliga a replantear el contrato social. Este dato no debe leerse como una sentencia de desempleo masivo, sino como una oportunidad de «inteligencia aumentada». Las organizaciones que están ganando la partida este año son aquellas que usan ese ahorro de 3 a 5 horas semanales por empleado (reportado por IDC) para que su capital humano se dedique a la innovación, la empatía y la resolución de conflictos complejos.
El éxito del 2026 trae consigo los siguientes desafíos: el gasto de $2.5 billones en infraestructura está presionando a las redes eléctricas y el aumento de la brecha digital entre regiones. Aunque el impacto en la eficiencia es innegable, la sostenibilidad de este modelo dependerá de cómo gestionemos el costo energético de procesar tales volúmenes de datos. La IA está cumpliendo su promesa de eficiencia, pero el reto de los líderes globales para el resto de la década será asegurar que este dividendo tecnológico no se traduzca en una mayor desigualdad.
