Este curso llega por fin a su último capítulo. Aquí repasaremos de un vistazo lo que está ocurriendo ahora mismo en primera línea. Multimodalidad, modelos de razonamiento, agentes de IA, código abierto, robótica y AGI: captemos, sin tecnicismos, la «posición actual» de un mundo cuyo paisaje cambia cada seis meses. Cada cifra lleva su fuente y su fecha; los nombres de productos y modelos corresponden a septiembre de 2026.
Una panorámica del «ahora» de la IA en 5 minutos
Percibe la velocidad de evolución de la IA
Mientras actualizamos este capítulo, en septiembre de 2026, en el sector de la IA se ha vuelto un lema aquello de «lo que se daba por sentado hace seis meses ya no vale».
Las cifras dejan ver bien la velocidad. Según la consultora CB Insights, las empresas privadas de IA captaron en 2025 un récord de 225.800 millones de dólares, casi el doble que en 2024[1].
Fuente: CB Insights
Previsión de Gartner (agosto de 2025)
Blog oficial de MCP (diciembre de 2025)
Repasemos en orden cronológico los principales acontecimientos de este último año y medio.
A partir de aquí, profundizamos en 4 tendencias especialmente importantes.
IA multimodal: la IA que tiene sentidos
La IA multimodal es la IA capaz de manejar de forma integrada varios formatos: texto, imagen, voz, vídeo, etc. Los primeros LLM eran «entidades que solo sabían leer y escribir texto», pero la IA de hoy ve fotos, oye voces y crea vídeos.
Qué puede hacer la IA multimodal
| Campo | Nombre del servicio | Qué puede hacer |
|---|---|---|
| Generación de imágenes | Generación nativa de imágenes de ChatGPT | Genera con precisión imágenes con texto incrustado. Justo tras su lanzamiento en marzo de 2025, la demanda fue tal que Altman, consejero delegado de OpenAI, dijo que las GPU «se derretían» |
| Generación de vídeo | Google Veo 3 | Genera vídeos con sonido. En Flow, la herramienta de Google para crear vídeos basada en Veo, se habían generado más de 275 millones de vídeos hasta octubre de 2025 (Google) |
| Comprensión de textos largos | Claude Fable 5.1 | Admite un contexto de 1 millón de tokens (más de un libro entero) y hasta 128.000 tokens de salida (a septiembre de 2026, según la documentación oficial de Anthropic) |
| Conversación por voz | Modo de voz avanzado de ChatGPT | Conversación de voz natural en tiempo real, sin pasar por el texto. También sirve de intérprete |
Por otro lado, en marzo de 2026 OpenAI anunció el cierre de su IA de generación de vídeo «Sora»: la web y la app terminaron el 26 de abril y la API el 24 de septiembre (Centro de ayuda de OpenAI).
💡 Consejo práctico: el análisis de imágenes (foto → texto) se puede usar casi en la capa gratuita de todas las empresas. Prueba a diario cosas como leer recibos, pasar a texto notas manuscritas o extraer los valores de un gráfico.
La revolución de los modelos de razonamiento: llega la IA que «piensa»
Desde finales de 2024 nació una nueva categoría en el mundo de la IA: los modelos de razonamiento.
La IA tradicional tenía un estilo de «te pregunto y responde al instante». Los modelos de razonamiento son distintos: se toman un «tiempo para pensar» antes de responder. Es lo mismo que hace una persona al resolver un problema de matemáticas: en vez de escribir la respuesta de golpe, piensa por pasos mientras toma notas.
Por qué es importante
Con la aparición de los modelos de razonamiento, el rendimiento mejoró drásticamente en los terrenos que se le daban mal a la IA: matemáticas, ciencia y programación compleja.
Obtuvo un 92,7 % en el AIME 2025, un examen clasificatorio para la Olimpiada Matemática de EE. UU., y un 99,5 % con acceso a un intérprete de Python (OpenAI).
El informe técnico de DeepSeek calcula en unos 5,58 millones de dólares el coste en GPU del entrenamiento final de su modelo base, V3 (sin incluir la investigación y los experimentos previos). R1 se publicó el 20 de enero de 2025 con licencia MIT, presentado como a la par de OpenAI o1[2].
Función propia que permite al desarrollador fijar libremente el «presupuesto de pensamiento». Implementa el «pensamiento intercalado» (interleaved thinking), que sigue razonando mientras usa herramientas.
En 2026 el razonamiento pasó de ser un modo especial a venir de serie. El 1 de septiembre de 2026 Anthropic añadió Claude Fable 5.1 para razonamiento exigente y trabajo de agente prolongado, y el 22 de septiembre lanzó Claude Opus 5.5. Su resumen oficial de modelos indica «si dudas, empieza por Opus 5.5 para la mayoría de los usos; para razonamiento exigente y trabajo de agente prolongado, Fable 5.1» (Anthropic). Hoy los modelos punteros de todas las grandes empresas están pensados para razonar antes de responder. Según la documentación oficial a 5 de octubre de 2026, Opus 5.5 tiene el pensamiento siempre activado; el modelo insignia de OpenAI, GPT-6 Astra (anunciado el 3 de septiembre de 2026), y el equilibrado GPT-6.1 Sol permiten elegir la intensidad del razonamiento de «low» a «max» (GPT-6.1 Sol no ofrece la opción sin razonamiento); y Gemini 3.8 Flash de Google también piensa por defecto[4].
Ahora bien, «más nuevo» no significa «mejor en todo». Como detallamos en nuestro análisis de Opus 5, este modelo destaca en tareas que se ejecutan de forma autónoma durante mucho tiempo, mientras que en tareas de programación de un solo parche (DeepSWE v1.1) el orden se invierte: Opus 5 obtiene un 68,8 % y GPT-5.6 Sol un 72,7 %. Aunque avancen las generaciones, los puntos fuertes siguen repartidos: cuando salga un modelo nuevo, pruébalo con tu propio trabajo antes de cambiar.
⚡ Punto a destacar: la computación en tiempo de inferencia
El descubrimiento de que «si le haces pensar más tiempo, da respuestas más precisas» añadió un nuevo eje a la evolución de la IA. Además de lo tradicional —«aumentar los datos de entrenamiento» y «hacer el modelo más grande»—, se comprobó que el rendimiento también mejora aumentando la cantidad de cálculo en el momento de la inferencia.
Agentes de IA: hacia la era de «delegar»
En 2026, la palabra clave más candente son los agentes de IA.
Hasta ahora, la IA era un consejero al que «le preguntabas y respondía». Los agentes de IA son distintos: le transmites un objetivo y traza un plan, usa herramientas y ejecuta la tarea de forma autónoma. Se parece a la sensación de «delegar» un trabajo en un secretario o un asistente. Quien quiera conocer el mecanismo con más detalle, que consulte también «Qué es un agente de IA», y el mecanismo por el que varias IA cooperan entre sí en «Qué es un sistema multiagente».
Ejemplos concretos de agentes de IA
| Agente | Qué puede hacer | Características |
|---|---|---|
| Claude Code | Genera, ejecuta y depura código de forma autónoma y coherente de principio a fin | Alcanzó 1.000 millones de dólares de ingresos anualizados en noviembre de 2025, unos seis meses después de su lanzamiento público (anuncio de Anthropic) |
| ChatGPT Work | Recibe un objetivo y, con búsqueda web, archivos y herramientas conectadas, entrega resultados revisables como documentos y análisis | Sucesor de la línea que fue del agente de navegador «Operator» (2025) al «agente de ChatGPT» (julio de 2025). El modo agente ya no está disponible a septiembre de 2026 y la ayuda oficial remite a Work |
| Manus AI | Ejecuta tareas complejas de forma asíncrona en la nube | Apareció en 2025. Las autoridades chinas bloquearon la adquisición por Meta por unos 2.000 millones de dólares; tras una interrupción temporal del acceso, Manus anunció el 1 de septiembre de 2026 que retomaba sus operaciones de forma independiente |
| Devin | Ingeniero de IA que ejecuta el desarrollo de software de forma autónoma | En su presentación de 2024 resolvía el 13,86 % de los problemas de SWE-bench (Cognition). A septiembre de 2026 tiene un plan gratuito y planes de pago desde 20 dólares al mes (precios oficiales) |
🛠 Si quieres usar en serio un «compañero» que escriba código, en el curso hermano «IA para programar en la práctica» explicamos desde la instalación de Claude Code y demás hasta su dominio. A quien quiera crear apps por su cuenta, le recomendamos también «Desarrollo indie con IA».
MCP: el «idioma común» de los agentes de IA
Como estándar para que los agentes se conecten con herramientas externas, se está extendiendo rápidamente MCP (Model Context Protocol), desarrollado por Anthropic. En diciembre de 2025 se donó a la Agentic AI Foundation, una nueva fundación bajo la Linux Foundation; en ese momento superaba los 97 millones de descargas mensuales de sus SDK y lo admitían grandes productos de IA como ChatGPT, Claude, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot y VS Code (blog oficial de MCP).
Gartner prevé que el 40 % de las aplicaciones empresariales incorporará agentes de IA específicos para tareas en 2026, frente a menos del 5 % en 2025[1].
⚠️ Los retos de los agentes: los agentes son útiles, pero a día de hoy tienen varias limitaciones importantes: errores de juicio complejos, riesgos de seguridad (enviar información por su cuenta, por ejemplo), coste (repetir llamadas a la API de forma autónoma) y la opacidad de la rendición de cuentas. La norma de oro es «delegar y comprobar», no «delegar y desentenderse».
El auge de la IA de código abierto
Las IA comerciales como ChatGPT o Claude no lo son todo. La IA de código abierto, gratuita y modificable, evoluciona a un ritmo tremendo.
Modelos de pesos abiertos representativos hoy (octubre de 2026)
| Modelo | Desarrollador | Características |
|---|---|---|
| Muse Glimmer | Meta | Publicado en agosto de 2026. Modelo de 30B destilado de Muse Spark, el modelo principal de Meta, y capaz de leer imágenes. Pensado para ejecutarse en tu propio hardware, con pesos bajo Apache 2.0 (Meta, ficha del modelo) |
| DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek (China) | Publicado el 10 de septiembre de 2026. El modelo más pequeño de la nueva arquitectura de DeepSeek y, aun así, un MoE de 552B parámetros. Lee imágenes y admite hasta 1 millón de tokens de contexto. Pesos con licencia MIT (DeepSeek, ficha del modelo) |
| Qwen3.8-27B | Alibaba | Modelo compacto de 27B de Qwen3.8, que Qwen presenta como la generación más capaz de sus modelos abiertos. Lee imágenes y vídeo, con el modo de pensamiento activado por defecto. Este modelo de 27B tiene licencia Apache 2.0 (ficha oficial de Qwen). La familia Qwen superó a Llama en descargas acumuladas en septiembre de 2025 (ATOM Report) |
Llama 4 de Meta y DeepSeek R1, que dieron protagonismo a los modelos abiertos en 2025, ya son la generación anterior. El código abierto se renueva aún más rápido que los modelos comerciales: el elenco cambia en cuestión de meses. Para saber qué modelo es el más potente en cada momento, consulta directamente las descargas de Hugging Face Models o la clasificación de LM Arena.
🖥 ¿Te gustaría hacerlo funcionar en tu propio PC? Los modelos de código abierto también se pueden ejecutar en tu propio entorno. Para empezar, te sirve «Cómo empezar con LLM en local», y para elegir qué modelo, «Comparativa de modelos LLM en local».
Por qué es importante el código abierto
La IA de código abierto tiene 5 razones de ser.
Permite verificar el funcionamiento del modelo y evaluar su seguridad.
Permite construir modelos especializados con los datos de tu empresa.
Si lo ejecutas en tus propios servidores, el coste de la API es cero.
Permite usar la IA sin enviar los datos al exterior.
Evita el monopolio de la IA por parte de unas pocas grandes empresas.
Según el ATOM Report (2026), a finales de julio de 2025 los modelos de China superaron a los de EE. UU. en descargas acumuladas de modelos abiertos en Hugging Face, con Qwen de Alibaba como principal motor. El equilibrio geopolítico del desarrollo de la IA está cambiando.
💡 Lo que le importa al usuario común: la IA de código abierto es sobre todo para empresas y desarrolladores, pero sus beneficios llegan de forma indirecta a todo el mundo. Al intensificarse la competencia, el precio de la IA comercial baja y su rendimiento sube. De hecho, DeepSeek R1 se presentó con un rendimiento comparable al de o1 y un precio de API bajo: 2,19 dólares por millón de tokens de salida[2].
La IA que viene: perspectivas para los próximos años
Por último, veamos hacia dónde se dirige la IA en los próximos años desde 3 ángulos: robótica, AGI y las estrategias nacionales de IA.
Figure 03 trabaja en la planta de BMW en Spartanburg (EE. UU.). 1X NEO acepta pedidos para el hogar por 20.000 dólares (o 499 al mes), con envíos previstos para 2026. Tesla construye una línea de producción de Optimus en su fábrica de Fremont. El Plan Básico de IA de Japón también sitúa la IA física entre sus bazas.
Anthropic espera una IA potente «a finales de 2026 o principios de 2027», Google DeepMind lo ve «plausible antes de 2030» y el CEO de OpenAI, Sam Altman, escribió que «sabemos cómo construir la AGI». Una encuesta a investigadores de IA sitúa la mediana en 2047. También llama la atención el nuevo eje de escalado de invertir cómputo en el momento de la inferencia.
EE. UU. apuesta por desregular con su Plan de Acción de IA, la UE aplica la Ley de IA basada en riesgos, China combina su impulso «IA+» con normas para la IA generativa y Japón pone en el centro la «IA fiable» y la IA física. El equilibrio entre impulso y regulación cambia según el país.
IA × robótica: la puesta en práctica de la «IA que se mueve»
Los robots humanoides, que combinan la inteligencia del LLM con el cuerpo de un robot, empiezan por fin a trabajar en situaciones reales.
- Figure 03: trabaja en logística en la planta de BMW en Spartanburg, EE. UU. (junio de 2026, Figure). Figure captó más de 1.000 millones de dólares en septiembre de 2025 (Figure)
- 1X NEO: un robot doméstico que 1X presenta como «el primer humanoide del mundo listo para el consumidor». Reservas desde octubre de 2025 por 20.000 dólares (o 499 al mes), con envíos previstos para 2026 (1X)
- Tesla Optimus: se construye una línea de producción en la fábrica de Fremont y se prevé empezar a producir a finales de 2026 (informe del 2.º trimestre de 2026 de Tesla)
El Plan Básico de IA del Gobierno japonés también señala el desarrollo y la implantación de la «IA física» —la que mueve robots y otras máquinas en el mundo real— como una de las bazas de Japón[3].
El camino hacia la AGI: las previsiones de los expertos
Sobre cuándo llegará la AGI (inteligencia artificial general, una IA con una inteligencia igual o superior a la humana), las opiniones del sector están divididas. Explicamos el significado del término en «Qué es la AGI (inteligencia artificial general)», y la «singularidad tecnológica», el punto en que la IA supera al ser humano, en «Qué es la singularidad tecnológica».
| Postura | Previsión |
|---|---|
| Anthropic | «Finales de 2026 o principios de 2027»: prevé una «IA potente» con capacidades intelectuales a la altura de premios Nobel en la mayoría de disciplinas (marzo de 2025, recomendaciones al Gobierno de EE. UU.) |
| OpenAI | «Sabemos cómo construirla»: su CEO, Sam Altman, escribió en enero de 2025 que confían en saber cómo construir la AGI tal como se ha entendido tradicionalmente, sin dar fecha (blog de Altman) |
| Google DeepMind | «Plausible antes de 2030»: aunque el calendario es muy incierto, considera plausible que se desarrollen sistemas de IA potentes antes de 2030 (abril de 2025, artículo sobre seguridad) |
| Encuesta a investigadores de IA | «2047»: al agregar las predicciones de 2.778 investigadores, la probabilidad de que las máquinas superen a los humanos en todas las tareas llega al 50 % en 2047 (realizada en 2023, artículo) |
Aunque digan «la AGI está por llegar», no es que tu vida vaya a cambiar de golpe ahora mismo. Pero es un hecho que el abanico de lo que la IA puede hacer se amplía cada mes. La idea preconcebida de «esto la IA aún no lo podrá hacer» quizá quede obsoleta dentro de seis meses.
Las estrategias de IA de los principales países y regiones: EE. UU., la UE, China y Japón
Los gobiernos también compiten por la IA, y sus enfoques son muy distintos: unos priorizan el impulso y otros fijan reglas según el riesgo. Así se comparan cuatro actores principales (a septiembre de 2026).
Política principal: Plan de Acción de IA de Estados Unidos (julio de 2025): más de 90 medidas federales en tres pilares, acelerar la innovación, construir infraestructura de IA y liderar en diplomacia y seguridad internacionales (Casa Blanca). Una orden ejecutiva de enero de 2025 revocó la orden sobre IA de 2023 del gobierno anterior (orden ejecutiva)
Postura: «Ganar la carrera de la IA» eliminando regulación. Una orden de diciembre de 2025 creó un grupo de trabajo para impugnar las leyes estatales de IA (orden ejecutiva) y, en marzo de 2026, la Casa Blanca propuso al Congreso un marco legislativo nacional (Casa Blanca)
Política principal: Ley de IA (AI Act): en vigor desde agosto de 2024. Clasifica la IA en cuatro niveles de riesgo; prohibiciones como la puntuación social se aplican desde febrero de 2025, las normas para modelos de IA de uso general desde agosto de 2025 y la mayor parte del resto desde el 2 de agosto de 2026 (Comisión Europea)
Postura: Una sola ley con obligaciones proporcionales al riesgo. Una modificación (el «AI Omnibus», en vigor desde julio de 2026) aplazó hasta diciembre de 2027 las normas para usos de alto riesgo como la contratación o la educación
Política principal: Medidas provisionales para los servicios de IA generativa (en vigor desde agosto de 2023): los servicios que pueden influir en la opinión pública deben superar una evaluación de seguridad y registrar sus algoritmos (CAC). Desde septiembre de 2025 es obligatorio etiquetar el contenido generado por IA (CAC)
Postura: «Dar igual peso al desarrollo y a la seguridad». La acción «IA+» del Consejo de Estado (agosto de 2025) apunta a que el uso de nuevos dispositivos inteligentes y agentes de IA supere el 70 % en 2027 y el 90 % en 2030 (Consejo de Estado)
Política principal: Ley de Promoción de la IA (2025) y Plan Básico de IA: aprobado por primera vez en diciembre de 2025 y revisado en julio de 2026. Su meta es ser «el país más favorable a la IA del mundo», con la «IA fiable» como eje[3]
Postura: Primero, el impulso. El plan revisado señala la «IA vertical» especializada por sector y la IA física como la baza de Japón, y la plataforma de IA del Gobierno, «Gennai», la usan unos 180.000 funcionarios (Oficina del Gabinete)
En resumen, EE. UU. se inclina por desregular, la UE por reglas según el nivel de riesgo, China por un impulso dirigido por el Estado junto con normas sobre contenidos y Japón por un impulso centrado en la «IA fiable». Muchos otros países tienen su propia estrategia nacional de IA. Para ver qué significan estas reglas para ti como usuario, consulta «Tendencias regulatorias en el mundo» en Riesgos y ética de la IA.
Qué hacer «ahora» en la era de la IA
Vívelo de verdad con herramientas de IA gratuitas. Más vale una prueba que cien oídas.
La IA es una herramienta. Combinada con tu especialidad y tu creatividad, se convierte en valor.
Una era en la que lo que se da por sentado cambia cada seis meses. Mantener la curiosidad es la mayor de las habilidades.
- La IA se ha vuelto multimodal y ya maneja no solo texto, sino también imagen, voz y vídeo.
- Con los modelos de razonamiento se hace realidad la IA que «piensa», y con los agentes de IA, la IA a la que «delegas».
- La IA de código abierto crece con fuerza y el equilibrio geopolítico también está cambiando.
- El próximo campo de batalla es la robótica, la AGI y las estrategias nacionales. Lo que se da por sentado cambia cada seis meses.
- Lo importante son 3 cosas: trastear y acostumbrarse, combinarla con tus fortalezas y disfrutar del cambio.
Referencias
- CB Insights. "State of AI 2025 Report." January 13, 2026. cbinsights.com / Gartner. "Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, Up from Less Than 5% in 2025." Gartner Newsroom, August 26, 2025. gartner.com
- DeepSeek. "DeepSeek-R1 Release." DeepSeek API Docs, January 20, 2025. api-docs.deepseek.com
- Cabinet Office, Government of Japan. "Artificial Intelligence Basic Plan." Cabinet decision, 23 de diciembre de 2025; revisado el 14 de julio de 2026. www8.cao.go.jp
- Anthropic. "Models overview." Claude Docs, 2026. / Anthropic. "What’s new in Claude Fable 5.1." September 1, 2026. / OpenAI. "Models" / "GPT-6.1 Sol." OpenAI API Docs, 2026. / Google. "Gemini thinking." Gemini API Docs, 2026.
Enlaces relacionados:
- Hugging Face Models — el centro de modelos de IA de código abierto
- LM Arena — tabla de clasificación para comparar el rendimiento de los modelos de IA
Has adquirido un conocimiento sistemático, desde los fundamentos de la IA hasta las tendencias más recientes. La IA evoluciona a diario. Con la base que has aprendido en este curso, sigue trasteando con las herramientas de verdad y mantente al día de las novedades. Quien quiera además dominarla como compañera para escribir código, que pase al curso hermano «IA para programar en la práctica»; y quien quiera crear servicios por su cuenta, a «Desarrollo indie con IA».