Menos magia, más ingeniería: el verdadero punto de inflexión de la IA en 2026

El 2026 se entiende mejor si aceptamos que 2025 no fue solo “otro año de hype”, sino un giro de guion. Hace uño DeepSeek nos despertó al 2025, con precisión quirúrgica, con un verdadero terremoto: no era únicamente que un laboratorio chino hubiera soltado un modelo competitivo; era que publicó el “cómo” y, al hacerlo, reveló que una parte clave del proceso, convertir un modelo base en un modelo de razonamiento, era mucho más accesible de lo que el mercado y la narrativa dominante habían insinuado.

Esa revelación alteró expectativas técnicas, económicas y geopolíticas, y dejó preparado el terreno para un 2026 con menos misterio y más fricción real entre ingeniería, regulación y estrategia industrial.

En 2026 veremos una consecuencia directa: el razonamiento se vuelve un commodity más rápido de lo previsto. DeepSeek dejó claro que, con un modelo base suficientemente bueno, el razonamiento puede “extraerse” con ciclos de refuerzo automatizados y técnicas de optimización que reducen drásticamente la dependencia de RLHF.

RLHF significa Reinforcement Learning with Human Feedback, o en español, aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana. Es una técnica clave que se empezó a usar de forma sistemática en los grandes modelos de lenguaje (como ChatGPT) para convertir un modelo base - que solo completa texto - en un asistente útil, seguro y alineado con expectativas humanas.

El resultado práctico es que el valor diferencial deja de ser “tengo el modelo que razona” y pasa a ser “tengo el sistema que opera”. El campo se moverá hacia la integración: pipelines, herramientas, datos de dominio, evaluación continua y despliegue confiable. En ese contexto, 2026 será menos sobre asombrar con demos y más sobre quién logra que esto funcione en producción, con latencia, costos, seguridad y gobernanza aceptables.

Pero 2025 también dejó otra verdad al desnudo: el cuello de botella real no desapareció; se reubicó. Si el post-training para razonamiento se abarata y se difunde, lo que sigue siendo caro es el pretraining, el acceso a datos, la operación de infraestructura y la energía. El 2026 va a polarizar el ecosistema entre una abundancia de modelos de razonamiento “suficientemente buenos” y abiertos, y una carrera mucho más dura por construir o controlar modelos base de frontera. El debate deja de ser “¿quién tiene el mejor RL?” y pasa a ser “¿quién puede sostener la cadena completa de datos, cómputo, energía, talento y gobernanza?”.

En ese punto, los vaivenes de 2025 alrededor de la venta de GPUs a China se vuelven centrales para entender 2026. Las señales contradictorias - relajaciones parciales, nuevas restricciones, excepciones negociadas - dejaron claro que el acceso al cómputo avanzado ya no es una variable técnica, sino una herramienta geopolítica dinámica. Para 2026, esto implica planificación defensiva: arquitecturas híbridas, optimización extrema del hardware existente, diversificación de proveedores y, en el caso chino, una aceleración adicional hacia soluciones domésticas “no ideales, pero suficientes”. El cómputo deja de ser invisible y se convierte en una decisión estratégica explícita.

A la par, 2025 cerró con movimientos corporativos que reconfiguran el tablero y pesan directamente sobre 2026. El anuncio conjunto de Oracle, SoftBank y Sam Altman, escenificado públicamente junto a Donald Trump, no fue solo una foto política: fue una señal clara de que la próxima fase de la IA pasa por infraestructura masiva, capital paciente y alineación con agendas nacionales. El mensaje implícito es que los grandes modelos y las grandes plataformas no se sostendrán solo con venture capital, sino con acuerdos industriales de largo plazo, anclados en datacenters, energía y contratos gubernamentales. En 2026, ese tipo de alianzas dejará de ser excepcional y empezará a parecerse más a la norma para proyectos de escala país o escala continental.

En ese mismo eje industrial se inscribe otro de los rumores y movimientos más comentados de finales de 2025: el rol creciente de NVIDIA en torno a Intel, interpretado por muchos como una suerte de “rescate” indirecto o, al menos, de reconfiguración profunda del ecosistema de semiconductores estadounidense. Más allá de los detalles financieros o corporativos, la lectura para 2026 es clara: la frontera entre diseñadores de chips, fabricantes, proveedores de software y ahora también de modelos se está difuminando. NVIDIA ya no es solo “palas y picos”, Intel ya no puede sostenerse solo como fabricante tradicional, y la cadena completa de valor del silicio empieza a reorganizarse alrededor de la IA como cliente dominante.

En paralelo, NVIDIA reforzó esta estrategia al posicionarse también como proveedor de modelos y plataformas cognitivas, con iniciativas como Nemotron. Esto apunta a que en 2026 el valor se moverá hacia la orquestación de modelos especializados, agentes coordinados y despliegues optimizados para distintos contextos (edge, on-prem, cloud híbrida). Si DeepSeek abrió la puerta a abaratar el razonamiento, Nemotron y movimientos similares buscan industrializar su uso dentro de sistemas complejos y repetibles.

Y aquí conviene subrayar un fenómeno menos mediático pero quizá más decisivo de 2025: la adopción seria de IA bajó al piso de ingeniería. No solo en Estados Unidos o China, sino también he visto y apoyado a en empresas de México con planes serios. Durante 2025 ya se vimos a organizaciones grandes y medianas incorporar IA de manera metódica, con pilotos medidos, métricas claras, discusión real de costos, latencias, seguridad y datos. Lo más relevante fue observar a ingenieros de múltiples niveles - desde recién egresados hasta líderes técnicos - haciendo las preguntas correctas y construyendo benchmarks inteligentes, específicos a su dominio.

Ese cambio cultural es el que más pesa hacia 2026, porque marca el paso definitivo de la IA como experimento de innovación a la IA como disciplina de ingeniería operativa y para eso conviene recordar de dónde vienen los RAGs, porque eso ayuda a entender por qué hoy parecen “suficientes” en algunos casos y claramente insuficientes en otros.

El término Retrieval-Augmented Generation (RAG) aparece formalmente en 2020, con el trabajo de Patrick Lewis y colaboradores en Meta AI, donde se propone combinar un modelo generativo con un sistema de recuperación de documentos externos. La idea original era elegante y muy pragmática: separar la memoria del modelo en dos partes. Por un lado, una memoria paramétrica, aprendida durante el entrenamiento (los pesos del modelo). Por otro, una memoria no paramétrica, consultable dinámicamente en forma de documentos indexados. El modelo no “lo sabe todo”; aprende a ir a buscar lo que necesita antes de responder. Ese planteamiento no buscaba autonomía ni agentes: buscaba mejorar precisión factual en tareas intensivas en conocimiento.

Durante varios años, RAG fue principalmente para nosotros un concepto académico. La consolidación práctica llega entre la pandemia y 2023, cuando la explosión de los grandes modelos de lenguaje hace evidente un problema: sin acceso a datos externos, los modelos alucinan, se quedan obsoletos y no pueden conectarse con conocimiento privado. RAG se convierte entonces en el patrón natural para “ponerle memoria externa” a un LLM, y herramientas como frameworks de embeddings, vector stores y pipelines de recuperación que lo vuelven accesible a equipos de ingeniería completos, heterogeneos y multidisciplinarios, no solo a investigadores.

Con ese contexto, la pregunta clave para 2026 no es si RAG “se consolidará” o “funcionará”, eso ya quedó claro, sino si 2026 será el año de su consolidación definitiva o si habrá que esperar a que los agentes se vuelvan más independientes operativamente.

La lectura más realista es que 2026 sí consolida RAG, pero no como arquitectura completa, sino como infraestructura básica. RAG se normaliza como la capa de evidencia: indexar conocimiento interno, recuperar fuentes relevantes, reordenarlas, y responder con trazabilidad. En soporte interno, búsqueda corporativa, asistencia a analistas, ingeniería, compliance o educación, su valor ya no está en discusión. Lo que madura en 2026 es la disciplina: gobernanza de datos, control de accesos, actualización de índices, evaluación de calidad y observabilidad en producción. Es el paso de “RAG de demo” a RAG institucional e industrial, incluso gubernamental.

Sin embargo, si la expectativa es que RAG por sí solo habilite sistemas que actúan, toman decisiones persistentes y ejecutan flujos complejos, entonces 2026 no será suficiente. Ahí entran los agentes. Y el límite actual de los agentes no es tanto cognitivo como operativo. Para que un agente sea realmente independiente se requieren capacidades que todavía están en proceso de maduración: uso confiable de herramientas con límites claros, manejo de estado y memoria a largo plazo, evaluación continua de fallos, y mecanismos de responsabilidad y auditoría. RAG contribuye de manera clave a dos de esas piezas, evidencia y trazabilidad, pero no resuelve la autonomía operativa por sí mismo.

Por eso, el escenario más probable es híbrido. En 2026, RAG se consolida como la base estable sobre la que se construyen sistemas más complejos, mientras que los agentes avanzan hacia modelos semi-autónomos: proponen acciones, simulan consecuencias, piden aprobación

y ejecutan dentro de guardrails estrictos. En sectores regulados o críticos, esa semi-autonomía no es una limitación, sino una condición necesaria.

RAG nace en 2020 como una idea para mejorar la veracidad; en 2026 se consolida como infraestructura. La autonomía plena de los agentes llegará, pero más despacio, no por falta de inteligencia no de capacidades generativas (GenAI), sino porque la ingeniería, la gobernanza y la tolerancia al riesgo aún necesitan madurar, tanto en el universo propio de los datos como en los equipos directivos y operativos.

También en 2025 se habló mucho de AI Factories como concepto: centros de cómputo, datos y talento diseñados para producir inteligencia artificial de forma continua. En 2026, sin embargo, ese discurso debería materializarse en algo más concreto: la consolidación de un nicho de AI Factory services. Es razonable esperar el crecimiento de ofertas tipo GPU-as-a-Service, entrenamiento bajo demanda, despliegue gestionado y plataformas de modelos especializados para empresas que no pueden - o no quieren - construir su propia fábrica completa. Si este modelo despega, 2026 debería reflejarlo también en el mercado laboral, con un aumento visible de ofertas de empleo ligadas a AI Factories: arquitectos de infraestructura, ingenieros de optimización, MLOps avanzado, operadores de datacenters y especialistas en eficiencia energética del cómputo.

La institucionalización de la IA, acelerada en 2025 con iniciativas orientadas a gobiernos y sectores regulados, empuja a 2026 hacia un mercado claramente bifurcado. Por un lado, IA de consumo y productividad general; por otro, IA como infraestructura crítica, con exigencias de trazabilidad, auditoría, soberanía de datos y control operativo. En ese contexto, la ventaja competitiva ya no se medirá por quién tiene el modelo más grande, sino por quién puede desplegar sistemas completos, confiables y sostenibles bajo restricciones reales.

Si algo dejó 2025, es que el “moat” ya no se defiende con secreto ni con hype. Se defiende con ingeniería, con cadenas de suministro, con regulación entendida y con producto operativo. Después de DeepSeek, no basta con decir “tenemos magia”; hay que demostrar “tenemos sistema”. Y después de los anuncios de Oracle-SoftBank-Altman, del debate sobre GPUs y del reacomodo de Intel y NVIDIA, también hay que demostrar “tenemos capacidad industrial”. En 2026, esa será la diferencia entre quienes hacen ruido y quienes, de verdad, construyen la siguiente etapa de la inteligencia artificial.

Les deseo un excelente año 2026!!