La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa de futuro para convertirse en infraestructura del presente. En 2026 más de mil millones de personas usan ya herramientas de IA —asistentes, generadores de contenido, funciones integradas en el móvil y el navegador— y algunas plataformas se acercan a los 800 millones de usuarios semanales, el equivalente a una de cada diez personas adultas del planeta. El 90% de las organizaciones planea aumentar su gasto en IA y más del 60% utiliza modelos en producción. La revolución no es solo tecnológica: está reconfigurando el empleo, la desigualdad, la política y la forma en que se produce y se distribuye el conocimiento.
En el plano laboral, el Fondo Monetario Internacional estima que entre el 40% y el 60% de los puestos de trabajo en países desarrollados se verán afectados por la automatización y la IA. No todos se destruyen: muchos se transforman. Pero la idea de que una sola persona apoyada por agentes de código o de análisis pueda hacer el trabajo que antes requería a decenas ya no es ciencia ficcion; es una realidad en sectores como el software, el legal, las finanzas y el marketing. Quienes tienen habilidades complementarias a la IA —criterio, supervisión, trato con personas— seguirán en demanda; quienes realizan tareas repetitivas o fácilmente modelizables están en riesgo. La brecha no es solo entre países ricos y pobres, sino entre quienes pueden reciclarse y quienes quedan atrás por edad, formación o acceso a la tecnología.
La adopción es además desigual. Algunos países emergentes, incluidos latinoamericanos, adoptan IA más rápido que varias economías avanzadas; en grupos de 18 a 35 años en India y Brasil más del 60% usa ya herramientas de IA con regularidad. Eso puede reducir la brecha digital en uso, pero no garantiza que la creación de valor y el control de los modelos se repartan de forma justa. Los chips, los datos y los equipos de investigación siguen concentrados en unas pocas empresas y en unos pocos Estados. La Declaración de Delhi y otras iniciativas hablan de democratización y de acceso a chips a precios justos; la prueba será si se materializan en inversión y en normas que obliguen a quienes tienen el poder a compartir capacidad y beneficios.
En salud, educación y servicios financieros la IA avanza con aplicaciones concretas: diagnóstico asistido, tutorización personalizada, evaluación de riesgo y detección de fraude. Los modelos especializados para medicina, legal o finanzas ganan terreno frente a las herramientas genéricas. Eso puede mejorar resultados y reducir costes, pero también plantea preguntas de responsabilidad, sesgo y privacidad. ¿Quién responde cuando un modelo de IA comete un error en un informe médico o en una decisión crediticia? ¿Cómo se auditan los sesgos en datos de entrenamiento? La regulación va por detrás del despliegue; Corea del Sur, la UE y ahora la Declaración de Delhi marcan direcciones, pero las leyes nacionales y los estándares técnicos siguen fragmentados.
Se habla además de una posible burbuja en el sector tecnológico: valoraciones récord, rondas de cientos de miles de millones y expectativas de que la IA genere beneficios a corto plazo. Si una parte importante de la inversión no se traduce en productividad medible o en ingresos sostenibles, el ajuste puede ser duro. No por ello la revolución es falsa: la IA está cambiando cómo se trabaja, se aprende y se toman decisiones. El reto para la sociedad es canalizar ese cambio hacia más bienestar, más empleo de calidad y más equidad, en lugar de dejar que lo marquen solo el beneficio privado y la competencia geopolítica. La revolución ya está aquí; lo que falta por definir es a quién beneficia y bajo qué reglas.
Fuentes y contexto: RTA: La IA en 2026, revolución global; Explicable IIA: IA en 2026 lo que está cambiando; DW: La IA transformará la economía en 2026.
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