Las predicciones del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) para 2026 no describen un salto tecnológico espectacular, sino un cambio más profundo y silencioso: la inteligencia artificial dejará de ser una ventaja competitiva puntual para convertirse en infraestructura esencial. Es decir, pasará a operar como lo hace hoy la electricidad, Internet o los sistemas de pago digitales: omnipresente, invisible y estructurante.
Este giro ya no pertenece al terreno de la especulación. En el ámbito empresarial, los llamados agentes de IA están dejando de ser pilotos experimentales para integrarse en procesos centrales. Grandes firmas de consultoría y banca utilizan sistemas que no solo automatizan tareas, sino que coordinan flujos completos de trabajo. En JPMorgan, por ejemplo, herramientas basadas en IA ya revisan contratos legales en minutos, un proceso que antes requería miles de horas humanas. En empresas logísticas como DHL, sistemas predictivos reorganizan rutas y asignaciones en tiempo real según clima, congestión y demanda, sin intervención directa de supervisores.
Aquí la IA no sustituye a un trabajador específico, sino a capas completas de intermediación administrativa. El efecto económico no es anecdótico: reduce costos estructurales, acelera decisiones y redefine qué perfiles profesionales son necesarios. La consecuencia es clara: el empleo de baja y media calificación administrativa entra en una zona de riesgo estructural, no coyuntural.
El segundo ámbito donde la IA comienza a comportarse como infraestructura es el energético. El IEEE anticipa redes eléctricas cada vez más autónomas, y esto ya se observa en países como Alemania y Dinamarca. Operadores de red utilizan modelos de IA para equilibrar generación renovable, anticipar picos de consumo y evitar sobrecargas. Google, por su parte, logró reducir hasta 30 % el consumo energético de sus data centers mediante sistemas de IA que ajustan refrigeración y carga de servidores en tiempo real.
Sin embargo, este mismo modelo expone una vulnerabilidad crítica: cuanto más automatizada es la red, más dependiente se vuelve de sistemas algorítmicos opacos. Un error de diseño, un sesgo en los datos o un ciberataque no provocan fallos locales, sino interrupciones sistémicas. El apagón de Texas en 2021 mostró cómo la eficiencia sin redundancia puede convertirse en fragilidad. La diferencia es que ahora el riesgo no proviene solo del clima, sino del software.
En salud, el avance hacia terapias adaptativas basadas en IA es aún más tangible. Empresas como Medtronic y Dexcom ya comercializan dispositivos que ajustan automáticamente la dosificación de insulina según lecturas continuas de glucosa. En oncología, hospitales en Estados Unidos y Corea del Sur utilizan IA para modificar protocolos de radioterapia en función de la respuesta del paciente casi en tiempo real.
Este modelo promete eficiencia y personalización, pero introduce dilemas de enorme calado. Los sistemas aprenden de historiales médicos masivos que no siempre representan adecuadamente a minorías étnicas o socioeconómicas. Estudios recientes han mostrado que algunos algoritmos subestiman la gravedad de enfermedades en poblaciones afroamericanas o de bajos ingresos. Cuando la IA se convierte en infraestructura sanitaria, sus sesgos dejan de ser fallos técnicos y pasan a ser problemas de justicia social.
El informe del IEEE también menciona áreas de alto riesgo y alto impacto como la fusión nuclear, la computación cuántica o los vehículos eVTOL. Aquí conviene ser precisos: ninguna de estas tecnologías será masiva en 2026, pero la IA ya actúa como su columna vertebral. En proyectos de fusión como ITER, algoritmos de IA son esenciales para controlar plasmas inestables. En aviación eléctrica, empresas como Joby Aviation dependen de IA para gestión de tráfico aéreo urbano, un requisito previo para cualquier despliegue comercial.
El patrón es consistente: la IA no es el producto final, sino la capa invisible que hace viable sistemas complejos a gran escala.
La conclusión es menos futurista de lo que parece. En 2026, la inteligencia artificial no dominará el mundo, pero sí condicionará su funcionamiento. Como toda infraestructura, concentrará poder, generará dependencias y redefinirá asimetrías entre países, empresas y ciudadanos. La pregunta clave no es tecnológica, sino política: quién controla estas infraestructuras, bajo qué reglas y con qué mecanismos de supervisión.
El IEEE ofrece un diagnóstico técnico preciso. Lo que aún está abierto es si los Estados y las sociedades serán capaces de gobernar una infraestructura que avanza más rápido que las instituciones diseñadas para regularla. Ese, y no la IA en sí, es el verdadero desafío de la década.
