De la 'carrera de modelos' a 'rendir cuentas': cómo es ahora la competencia en la industria de la IA — respuestas de WAIC 2026

En la conferencia WAIC 2026, expertos de diversos sectores —industria, capital, tecnología e infraestructura— debatieron la transición de la industria de la inteligencia artificial (IA) desde la carrera por los parámetros de los modelos hacia un pragmático "balance de resultados". Los cambios clave de 2026 incluyen: la aparición de Claude Fable5, que provocó pánico en el ámbito de la ciberseguridad; un fuerte incremento en el costo de los aceleradores (tanto el alquiler como la compra se multiplicaron); la creciente complejidad de las aplicaciones B2B; un desequilibrio triple entre las inversiones en infraestructura (más de 700 mil millones de dólares) y los ingresos (50 mil millones de dólares); una caída del precio por token de entre 8 y 10 veces, acompañada de un aumento en el consumo total de tokens; y el cambio de enfoque de los inversores, que pasaron de las "grandes historias" a la rentabilidad económica real. Los participantes señalaron que los modelos siguen siendo importantes, pero su rol está cambiando: las grandes empresas deben invertir en modelos, mientras que las startups deben hacerlo en el concepto de producto. Las tecnologías de agentes (Agent + Harness) han permitido trasladar los modelos probabilísticos a la resolución de problemas deterministas, especialmente en programación, donde el consumo de tokens se ha disparado. Como áreas prioritarias para el próximo año se mencionaron: infraestructura de IA, IA confiable (fiabilidad y seguridad), modelos del mundo (datos físicos), datos confiables en ámbitos específicos (medicina, industria), así como la velocidad de inferencia del modelo (hasta 15 000 tokens por segundo en modelos de 8B). Los expertos coincidieron en que los benchmarks siguen siendo útiles, pero que las pruebas cerradas son más fiables que las abiertas.