La Universidad de Stanford anticipa un giro en la inteligencia artificial para 2026: del entusiasmo a la utilidad real – Infobae

Informe sobre las Predicciones de la Inteligencia Artificial para 2026 según la Universidad de Stanford

Introducción

Las predicciones realizadas por expertos en inteligencia artificial de la Universidad de Stanford para el año 2026 anticipan un cambio de paradigma en el desarrollo y aplicación de esta tecnología. Se espera que la etapa de entusiasmo desmedido sea reemplazada por una evaluación rigurosa donde la utilidad real, la transparencia y la medición precisa del impacto económico sean prioridades fundamentales.

Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) relacionados

• ODS 3: Salud y bienestar, a través de la transformación en la medicina mediante IA.
• ODS 8: Trabajo decente y crecimiento económico, con la medición del impacto económico y productividad.
• ODS 9: Industria, innovación e infraestructura, mediante el desarrollo tecnológico y soberanía tecnológica.
• ODS 16: Paz, justicia e instituciones sólidas, con la mejora en el sector legal y transparencia.
• ODS 17: Alianzas para lograr los objetivos, con la colaboración entre sectores y países en IA.

Prioridades y Tendencias en Inteligencia Artificial para 2026

Soberanía Tecnológica

James Landay, codirector del Instituto de IA de Stanford (HAI), destaca que la soberanía tecnológica será un aspecto crucial en 2026. Los países buscarán independencia frente a grandes proveedores de IA y sistemas políticos externos, especialmente de Estados Unidos. Esta soberanía puede manifestarse en:

1. Desarrollo de modelos lingüísticos propios.
2. Gestión local de modelos externos para proteger datos nacionales.

Esta tendencia está alineada con el ODS 9, que promueve la innovación y la infraestructura sostenible.

Inversiones y Productividad

Tras las inversiones masivas en centros de datos en 2025 en países como Emiratos Árabes Unidos y Corea del Sur, se prevé que esta tendencia continúe, aunque con límites para evitar un crecimiento especulativo. Se anticipa que muchas empresas reconocerán que la IA no ha generado aumentos significativos de productividad fuera de áreas específicas como programación y centros de llamadas, lo que llevará a numerosos proyectos fallidos. Este aprendizaje permitirá una aplicación más efectiva de la tecnología, contribuyendo al ODS 8 sobre trabajo decente y crecimiento económico.

Transparencia y Comprensión de Modelos Fundacionales

Russ Altman, profesor de Bioingeniería y miembro sénior de HAI, subraya la importancia de la transparencia en los modelos fundacionales de IA, que tienen el potencial de revolucionar la ciencia y la medicina. Se identifican dos enfoques principales:

• Fusión temprana: integración de todos los datos en un solo modelo.
• Fusión tardía: combinación posterior de modelos especializados.

Además, se enfatiza la necesidad de abrir la “caja negra” de las redes neuronales para comprender su funcionamiento interno, lo que es fundamental para la confianza y la ética en la IA, vinculándose con el ODS 16.

Medición del Impacto Económico en Tiempo Real

Erik Brynjolfsson, director del Digital Economy Lab de Stanford, anticipa la creación de paneles económicos de IA que permitirán medir en tiempo real cómo la IA afecta la productividad, el empleo y la creación de nuevos puestos de trabajo. Estas herramientas facilitarán la toma de decisiones informadas para políticas de formación, redes de seguridad e innovación, apoyando el ODS 8 y el ODS 4 (Educación de calidad).

Avances en Medicina y Salud

Curtis Langlotz y Nigam Shah, profesores de Stanford, destacan que el aprendizaje autosupervisado reducirá costos y mejorará diagnósticos médicos, permitiendo la detección de enfermedades raras. Sin embargo, señalan la necesidad de preservar la privacidad de los datos y garantizar la agencia de los pacientes sobre su cuidado, aspectos que contribuyen directamente al ODS 3 y al ODS 16.

Rigor en el Sector Legal

Julian Nyarko, profesor de Derecho y director asociado de HAI, anticipa que el sector legal exigirá evaluaciones rigurosas y resultados tangibles en la aplicación de IA. Se impondrán estándares específicos que vinculen el desempeño de los modelos con resultados legales concretos, mejorando la eficiencia y la justicia, en línea con el ODS 16.

Moderación de Expectativas y Riesgos

Angèle Christin, profesora asociada de Comunicación, advierte sobre la necesidad de moderar las expectativas respecto a la IA, considerando riesgos como la desinformación, la pérdida de habilidades y los costos ambientales. Este enfoque es clave para avanzar hacia un desarrollo sostenible y responsable, en concordancia con el ODS 13 (Acción por el clima) y el ODS 12 (Producción y consumo responsables).

Desarrollo de Sistemas Centrados en el Ser Humano

Diyi Yang, profesora asistente de Ciencias de la Computación, enfatiza la urgencia de diseñar sistemas de IA que potencien las capacidades humanas y prioricen el bienestar a largo plazo. Este enfoque requiere integrar la perspectiva humana desde el inicio del desarrollo tecnológico, apoyando los ODS 3 y ODS 10 (Reducción de las desigualdades).

Conclusión

La comunidad científica y tecnológica se encuentra ante una oportunidad decisiva para definir el rumbo del desarrollo de la inteligencia artificial y su impacto en la vida cotidiana. La alineación con los Objetivos de Desarrollo Sostenible será fundamental para garantizar que la IA contribuya a un futuro más justo, transparente, productivo y sostenible.

1. ¿Qué Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) se abordan o están conectados con los temas destacados en el artículo?

1. ODS 3: Salud y Bienestar – El artículo destaca avances en medicina mediante inteligencia artificial, diagnósticos más precisos y detección de enfermedades raras.
2. ODS 8: Trabajo Decente y Crecimiento Económico – Se aborda el impacto económico de la IA en productividad, empleo y desplazamiento laboral, así como la necesidad de políticas para formación y redes de seguridad.
3. ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura – Se menciona la soberanía tecnológica, desarrollo de modelos propios y la inversión en centros de datos.
4. ODS 16: Paz, Justicia e Instituciones Sólidas – Se refiere a la aplicación de IA en el sector legal, con énfasis en la calidad, riesgo, eficiencia y transparencia.
5. ODS 12: Producción y Consumo Responsables – Se mencionan los costos ambientales asociados al despliegue masivo de la IA.
6. ODS 4: Educación de Calidad – Implícito en la necesidad de formación y desarrollo de habilidades para adaptarse a la IA.

2. ¿Qué metas específicas de los ODS se pueden identificar en función del contenido del artículo?

1. Meta 3.8: Lograr la cobertura sanitaria universal y acceso a servicios de salud de calidad, reflejado en diagnósticos médicos más precisos y detección de enfermedades raras mediante IA.
2. Meta 8.3: Promover políticas orientadas al desarrollo de capacidades productivas y empleo decente, relacionado con la medición del impacto económico de la IA y políticas de formación.
3. Meta 9.5: Aumentar la investigación científica y la capacidad tecnológica, evidenciado en el desarrollo de modelos fundacionales y soberanía tecnológica.
4. Meta 16.6: Desarrollar instituciones eficaces, responsables y transparentes, vinculado a la evaluación rigurosa y transparencia en el uso de IA en el sector legal.
5. Meta 12.2: Lograr la gestión sostenible y el uso eficiente de los recursos naturales, relacionado con la atención a los costos ambientales del despliegue de IA.
6. Meta 4.4: Aumentar el número de jóvenes y adultos con habilidades relevantes para el empleo, la productividad y el emprendimiento, implícito en la necesidad de formación y adaptación a la IA.

3. ¿Hay algún indicador de los ODS mencionado o implícito en el artículo que pueda usarse para medir el progreso hacia los objetivos identificados?

1. Indicadores relacionados con ODS 3:
   • Tasa de diagnóstico preciso y detección de enfermedades raras mediante IA.
   • Reducción de costos en servicios de salud gracias a aprendizaje autosupervisado.
2. Indicadores relacionados con ODS 8:
   • Medición en tiempo real del impacto de la IA en productividad y empleo a nivel de tareas y ocupaciones (paneles económicos de IA).
   • Número de proyectos exitosos de IA que incrementan productividad fuera de áreas específicas.
3. Indicadores relacionados con ODS 9:
   • Inversión en centros de datos y desarrollo de modelos tecnológicos propios.
   • Evaluación de la transparencia y apertura de modelos de IA (“caja negra”).
4. Indicadores relacionados con ODS 16:
   • Evaluaciones estandarizadas de IA en el sector legal basadas en precisión, integridad y tiempos de respuesta.
   • Desarrollo y aplicación de benchmarks avanzados para medir desempeño en tareas complejas.
5. Indicadores relacionados con ODS 12:
   • Medición de costos ambientales asociados al despliegue masivo de IA.
6. Indicadores relacionados con ODS 4:
   • Acceso y participación en programas de formación para el desarrollo de habilidades relacionadas con IA.

4. Tabla con ODS, metas e indicadores

Fuente: infobae.com