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Paradojas de la IA

5 contradicciones a observar en 2026 y por qué el futuro de la IA no es sencillo

Si 2025 ha sido el año de la exageración de la IA, 2026 podría ser el año del cálculo de la IA.

Sus poderosas capacidades ya están impulsando avances en la atención médica, la fabricación y más, sin embargo, en algunas áreas, los rendimientos de la inversión son mixtos y los beneficios futuros potenciales no están seguros.

Mientras tanto, la promesa de la IA es radical, pero su despliegue está determinado por posibles compensaciones en el mundo real. Estos van desde una significativa, como la ampliación de la desigualdad social, el aumento de la demanda de energía y el cambio de los mercados de trabajo, hasta la existencia.

Se habla mucho de una burbuja de IA mientras el mundo observa ansiosamente la economía global, con un gasto sin precedentes en infraestructura de IA, pero el entusiasmo por adoptar la IA y salir adelante en la carrera de IA sigue siendo una prioridad casi universalmente compartida para 2026.

A medida que la tecnología evoluciona a un ritmo, interrumpiendo los sectores establecidos y creando nuevos modelos de negocio, muchos expertos están pidiendo un enfoque en los sistemas que aportan beneficios a largo plazo, aunque un contexto geopolítico contradictorio hace que esto sea difícil de lograr a nivel global.

Aquí hay cinco contradicciones o paradojas que emergen a medida que se adopta la IA, que puede revelar menos sobre la tecnología per se que la idiosincrasia de los seres humanos que la usan y la desarrollan.

1. ¿La IA tomará nuestros trabajos o nos dará otros nuevos?

El Informe del Futuro de los Empleos 2025 del Foro Económico Mundial destaca la demanda de nuevos roles, muchos de los cuales requieren habilidades únicas para los humanos. Y, por ahora, al menos, el crecimiento económico todavía parece necesitar grandes ideas humanas.

El pensamiento analítico es la habilidad central más buscada entre los empleadores, con siete de cada 10 empresas considerándola esencial. A esto le siguen la resiliencia, la flexibilidad y la agilidad, junto con el liderazgo y la influencia social.

El informe se basó en una encuesta de más de 1.000 empleadores líderes a nivel mundial, y encontró que se crearán 170 millones de nuevos roles y 92 millones de desplazados, lo que resultará en un aumento neto de 78 millones de empleos entre 2025 y 2030.

Pero la mitad de los empleadores planean reorientar su negocio en respuesta a la IA, dos tercios planean contratar talento con habilidades específicas de IA, mientras que el 40% anticipa reducir su fuerza laboral donde la IA puede automatizar tareas.

Nuevas habilidades económicas: desbloqueando la ventaja humana Imagen: Foro Económico Mundial

Se prevé que casi dos quintas partes de las habilidades existentes requeridas en el trabajo cambien en los próximos cinco años. Como era de esperar, los roles relacionados con la tecnología son algunos de los de más rápido crecimiento y las habilidades necesarias para dirigir, supervisar y evaluar las operaciones de inteligencia artificial están destinadas a aumentar.

Pero también lo son los roles de primera línea, como los trabajadores agrícolas, los conductores de reparto, los trabajadores de la construcción, la enfermería, la enseñanza y el trabajo social, que experimentan un crecimiento significativo.

Otro artículo reciente, Jobs of Tomorrow: Technology and the Future of the World’s Largest Workforces, enfatiza variaciones específicas sector. Algunos trabajos se están automatizando, mientras que otros se mejoran, especialmente aquellos que requieren una resolución de problemas complejo, habilidades interpersonales y creatividad.

Contraintuitivamente, por lo tanto, la demanda de habilidades centradas en el ser humano puede estar aumentando a medida que crece la adopción de la IA. Cerrar las deficiencias de las aptitudes y pasar de desempeñar funciones en declive a desempeñar funciones crecientes será esencial para el crecimiento y las perspectivas de empleo.

2. ¿La productividad de la IA está creando trabajo adicional?

Gracias a la velocidad a la que se está desarrollando la IA, puede parecer razonable esperar sentir sus beneficios a un ritmo similar. Sin embargo, según MIT Sloan, las empresas de fabricación que adoptan la IA a menudo experimentan pérdidas iniciales de productividad.

Esto se conoce como la paradoja de la productividad. La investigación sobre la adopción de la IA en las empresas manufactureras de los Estados Unidos encontró que la introducción de la IA con frecuencia conduce a una disminución medible pero temporal en el rendimiento. Pero esto es seguido por resultados comerciales más fuertes a largo plazo.

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Esta “curva J-curva de adopción de IA” es causada por una desalineación entre las herramientas digitales y los procesos heredados con respecto a las inversiones en infraestructura de datos, capacitación o rediseño de flujos de trabajo.

Parte de esta paradoja puede estar en cómo se está desplegando la IA. Los agentes de IA pueden planificar y coordinar el trabajo en todos los sistemas, produciendo resultados que parecen completos. Pero como destaca el informe del Foro, su despliegue requiere una evaluación, monitoreo y supervisión humana continua.

Como resultado, los agentes pueden acelerar la actividad, pero también aumentar potencialmente el esfuerzo requerido para garantizar que los resultados generados por IA sean confiables en la práctica.

Con el tiempo, sin embargo, el estudio de MIT Sloan encontró que las organizaciones que adoptan la IA tendían a superar a empresas similares que no utilizaban la IA tanto en productividad como en cuota de mercado.

Para el sector del conocimiento, las perspectivas son matizadas. Mientras se alienta a los trabajadores a adoptar la IA, un informe reciente del MIT Media Lab encontró que el 95% de las organizaciones no ven rendimientos mensurables. Peor aún, algunos trabajadores dicen que la IA está creando " trabajo de trabajo". Este trabajo de baja calidad generado por la IA requiere un trabajo adicional innecesario.

Sin embargo, un estudio reciente de McKinsey revela que para la mayoría de las organizaciones, el uso de IA permanece en fases piloto y muchas empresas aún no han escalado la tecnología de manera que pueda ofrecer resultados tangibles. Aquellos que están por delante de la curva de IA están reportando beneficios. Así que el jurado está fuera.

El estado de la IA en 2025: Agentes, innovación y transformación Imagen: McKinsey & Company

3. ¿'AI slop' pondrá una prima en el contenido hecho a mano por el hombre?

Los modelos de lenguaje grandes se han convertido rápidamente en expertos en crear un texto que es casi indistinguible del hecho por las personas. Las herramientas de IA generativa ahora pueden crear audio, imágenes y video increíblemente realistas a partir de un simple mensaje.

Al mismo tiempo, la cantidad de contenido de IA en línea está explotando. Algunas estimaciones ahora sugieren que la cantidad de artículos generados por IA ha superado a los escritos por humanos.

En el mejor de los casos, esto significará una proliferación de contenido insípido y mediocre, o 'balandrilla de IA'. En el peor de los casos, el resultado es un aumento de contenido falso o engañoso. Se proyecta que el número de falsificaciones profundas compartidas en las plataformas de contenido, por ejemplo, alcance los 8 millones en 2025, un aumento del 1.500% de 500.000 en 2023.

La desinformación y la desinformación, que se encontraban entre los principales riesgos mundiales para 2025, según el Informe de Riesgos Globales de 2025 del Foro Económico Mundial, se están volviendo cada vez más difíciles de distinguir de la información verdadera. Un estudio dice que en las búsquedas en TikTok para temas de noticias prominentes, casi el 20% de los videos contenían información errónea. Los humanos ahora solo pueden detectar videos deepfake de alta calidad sobre uno de cada cuatro veces.

A medida que esto se difumina de lo que es verdad y lo que no continúa, algunos comentaristas sugieren que la gente podría comenzar a tratar todo como falso. ¿Podría eso, a su vez, poner una prima en los medios auténticos, transparentes y precisos? Y a medida que el espacio de información se llena de slop de IA, ¿podría haber un escenario en el que el contenido diseñado por humanos de personas o plataformas de confianza tenga un valor más alto?

El reciente artículo del Foro, The Intervention Journey: A Roadmap to Effective Digital Safety Measures deja en claro que confianza en línea no surge automáticamente: debe ganarse y reforzarse. Eso significa que las señales claras de autenticidad, responsabilidad y supervisión humana pueden convertirse en lo que ayuda a que la información confiable se destaque.

4. ¿Será la generación de IA la generación perdida?

Pueden ser nativos digitales, pero la relación de las personas más jóvenes con la IA es compleja.

Muchos en la Generación Z están utilizando la tecnología, con un 47% que le dice a una encuesta estadounidense que utilizan IA generativa semanalmente. Sin embargo, el 41% dice que se siente ansioso por la tecnología, y casi la mitad está preocupado de que dañará su capacidad de pensar críticamente.

Pueden tener razón. Un estudio reciente del MIT destaca "la reducción de la actividad cerebral, la disminución de la retención de la memoria y menos el pensamiento original" como posibles desventajas de la dependencia excesiva de la IA.

Otros jóvenes reconocen cómo la tecnología podría beneficiarlos, pero están preocupados por el efecto que tendrá en el planeta a través de su uso de agua y energía y el impacto de la minería de minerales críticos para la infraestructura de IA.

Un documento reciente, New Economy Skills: Building AI, Data and Digital Capabilities for Growth, revela algunas implicaciones del mercado laboral para la Generación Z. Muchos de los roles que una vez sirvieron como puntos de entrada para los trabajadores jóvenes están siendo remodelados o vaciados por la automatización y las herramientas habilitadas para la IA, mientras que los trabajos que están creciendo a menudo exigen experiencia, fluidez digital o habilidades especializadas desde el principio.

Esto deja a los jóvenes atrapados en un vínculo familiar: se espera que lleguen “listos para la IA”, pero con menos oportunidades de aprender en el trabajo. Para aquellos que no tienen acceso a educación de alta calidad, capacitación o apoyo del empleador, el riesgo no es solo la ansiedad por la IA, sino un estrechamiento de las vías hacia un trabajo estable y significativo.

Un cambio paralelo es el aumento de los agentes de inteligencia artificial que no solo ayudan con las tareas, sino que planifican, coordinan y actúan a través de los flujos de trabajo. Como señala el informe de los Agentes de IA en Acción del Foro, estos sistemas se asemejan cada vez más a los responsables de la toma de decisiones humanos en lugar de a las herramientas estáticas.

Y a medida que más agentes asumen tareas que una vez manejaron los trabajadores de nivel de entrada, la pregunta es cómo las personas más jóvenes pueden encontrar formas de construir el juicio, el contexto y la confianza tradicionalmente adquirida en el trabajo.

Incluso más allá de los riesgos cognitivos y las perspectivas de trabajo, en su vida personal, algunos miembros de la Generación Z parecen estar recurriendo a la IA para ayudar a navegar por los sentimientos, tomar decisiones y filtrar las relaciones, no siempre en su beneficio.

5. ¿Las soluciones de IA satisfarán las necesidades energéticas de la IA?

La huella energética de la IA es un desafío importante. Para 2035, los centros de datos en los Estados Unidos por sí solos podrían representar el 8,6% del uso total de electricidad, más del doble de su participación actual. A nivel mundial, los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh en 2024 y se espera que esto se duplique en 2030, según la Agencia Internacional de Energía (AIE).

Pero su papel en el sector energético se extiende más allá de su creciente demanda de electricidad.

La IA podría actuar como una capa de inteligencia del sistema, mejorando la previsión de energía renovable, el equilibrio de la red y el mantenimiento predictivo, al tiempo que optimiza la eficiencia del edificio y permite una demanda flexible que responde a la producción variable de energía solar y eólica.

La paradoja es que la IA podría ayudar a crear un sistema energético más adaptable, resistente y equitativo, en lugar de simplemente aumentar el consumo de energía. Su crecimiento también es un incentivo para que las empresas de tecnología inviertan en energía limpia y confiable.

Las discusiones de la COP30 sobre la “transición gemela” (que reúne la transformación digital y la transición energética), reconocieron que el crecimiento de la IA no solo debe satisfacer sus propias necesidades de energía, sino también ayudar a acelerar el despliegue de energía limpia a escala.

Las inversiones en inteligencia artificial y infraestructura de centros de datos también podrían fortalecer sistemas energéticos más amplios, apoyando las energías renovables, la resiliencia de la red y el acceso equitativo en lugar de crear una demanda de energía paralela y aislada.

El informe del Foro de Paradoja a Progreso: Un Marco de Energía de dice que administrar el impacto energético ya no es una preocupación futura sino un "imperativo de innovación actual".

Ofrece un marco para ayudar a los responsables políticos y ejecutivos de tecnología a alinear el crecimiento de la IA con los objetivos energéticos, económicos y climáticos.

Al hacerlo, las organizaciones pueden acelerar el progreso hacia la energía de inteligencia artificial positiva y hacer que el diseño responsable sea una ventaja competitiva, dice.

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