Paradojas de la IA: 5 contradicciones a seguir en 2026 y por qué el futuro de la IA es complejo

Si 2025 ha sido el año del hype de la IA, 2026 podría ser el año del ajuste de cuentas con la IA.

Sus capacidades poderosas ya están impulsando avances en la salud, la manufactura y otros sectores, pero, en algunas áreas, los retornos de la inversión son mixtos y las ganancias futuras potenciales no están aseguradas.

Mientras tanto, la promesa de la IA es radical, pero su implementación se ve condicionada por posibles compensaciones en el mundo real. Estas van desde las más significativas —como el aumento de la desigualdad social, el elevado consumo energético y los mercados laborales cambiantes— hasta las de carácter existencial.

Se habla mucho de una burbuja de IA mientras el mundo observa con preocupación la economía global, con un gasto sin precedentes en infraestructura de IA; sin embargo, el entusiasmo por adoptar la IA y adelantarse en la carrera de la IA sigue siendo una prioridad casi universal para 2026.

A medida que la tecnología evoluciona rápidamente, alterando sectores establecidos y creando nuevos modelos de negocio, muchos expertos llaman a centrarse en sistemas que generen beneficios a largo plazo, aunque un contexto geopolítico adverso dificulta lograrlo a nivel global.

Aquí, cinco contradicciones o paradojas que surgen con la adopción de la IA, las cuales pueden revelar menos sobre la tecnología en sí y más sobre las idiosincrasias de quienes la usan y la desarrollan.

El Informe sobre el Futuro del Trabajo 2025 del Foro Económico Mundial destaca la demanda de nuevos roles, muchos de los cuales requieren habilidades propias de los humanos. Y, al menos por ahora, el crecimiento económico aún parece depender de grandes ideas humanas.

El pensamiento analítico es la habilidad central más buscada por los empleadores, con siete de cada diez empresas considerándola esencial. Le siguen la resiliencia, la flexibilidad y la agilidad, junto con el liderazgo y la influencia social.

El informe se basó en una encuesta a más de 1,000 empleadores globales líderes y encontró que se crearán 170 millones de nuevos puestos y se desplazarán 92 millones, resultando en un aumento neto de 78 millones de empleos entre 2025 y 2030.

Sin embargo, la mitad de los empleadores planea reorientar su negocio en respuesta a la IA, dos tercios planean contratar talento con habilidades específicas en IA, y el 40 % anticipa reducir su plantilla allí donde la IA pueda automatizar tareas.

Se predice que casi dos quintas partes de las habilidades requeridas en los trabajos actuales cambiarán en los próximos cinco años. No sorprende que los roles relacionados con la tecnología sean de los de más rápido crecimiento, y que aumente la demanda de habilidades para dirigir, supervisar y evaluar operaciones de IA.

Pero también crecen significativamente los roles de primera línea, como trabajadores agrícolas, repartidores, obreros de la construcción, enfermería, docencia y trabajo social.

Otro estudio reciente, Jobs of Tomorrow: Technology and the Future of the World’s Largest Workforces, enfatiza las variaciones según el sector. Algunos trabajos se están automatizando, mientras que otros se ven potenciados, especialmente aquellos que requieren resolución compleja de problemas, habilidades interpersonales y creatividad.

De manera contraintuitiva, por lo tanto, la demanda de habilidades centradas en el ser humano podría aumentar a medida que crece la adopción de la IA. Cerrar las brechas de habilidades y facilitar la transición de roles en declive a roles en crecimiento será esencial para el crecimiento y las perspectivas de empleo.

Gracias a la velocidad a la que se desarrolla la IA, podría parecer razonable esperar sentir sus beneficios al mismo ritmo. Sin embargo, según MIT Sloan, las empresas manufactureras que adoptan IA suelen experimentar pérdidas iniciales de productividad.

Esto se conoce como la paradoja de la productividad. Investigaciones sobre la adopción de IA en empresas manufactureras de Estados Unidos encontraron que la introducción de IA suele provocar una caída medible pero temporal del desempeño, seguida luego por resultados empresariales más sólidos en el largo plazo.

Esta “curva en J de la adopción de la IA” se explica por una desalineación entre las herramientas digitales y los procesos heredados, en aspectos como la inversión en infraestructura de datos, la capacitación o el rediseño de los flujos de trabajo.

Parte de esta paradoja también puede estar en cómo se está desplegando la IA. Los agentes de IA pueden planificar y coordinar tareas entre sistemas, generando resultados que parecen completos. Pero, como señala el informe del Foro AI Agents in Action, su implementación requiere evaluación continua, monitoreo y supervisión humana.

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

Con el tiempo, no obstante, el estudio de MIT Sloan encontró que las organizaciones que adoptaron IA tendieron a superar a empresas similares que no la usan, tanto en productividad como en participación de mercado.

En el sector del conocimiento, el panorama es más matizado. Aunque se incentiva a los trabajadores a adoptar la IA, un informe reciente del MIT Media Lab encontró que el 95 % de las organizaciones no ve retornos medibles. Peor aún, algunos trabajadores afirman que la IA está creando workslop: trabajo de baja calidad generado por IA que exige tareas adicionales innecesarias.

Sin embargo, un estudio reciente de McKinsey revela que, en la mayoría de las organizaciones, el uso de la IA sigue en fases piloto y que muchas empresas aún no han escalado la tecnología de maneras que ofrezcan resultados tangibles. Aquellas que van a la delantera en la curva de adopción de la IA sí están reportando beneficios. Por ahora, el veredicto sigue abierto.

Los modelos de lenguaje de gran escala se han vuelto rápidamente expertos en crear textos casi indistinguibles de los producidos por personas. Las herramientas de IA generativa hoy pueden generar audio, imágenes y video increíblemente realistas a partir de un simple prompt.

Al mismo tiempo, la cantidad de contenido generado por IA en internet está explotando. Algunas estimaciones sugieren que el volumen de artículos creados por IA ya ha superado al de los escritos por humanos.

En el mejor de los casos, esto implicará una proliferación de contenido insípido y mediocre, o AI slop. En el peor, el resultado será un aumento del contenido falso o engañoso. El número de deepfakes compartidos en plataformas de contenido, por ejemplo, se proyecta que alcance los 8 millones en 2025, un aumento del 1,500 % frente a los 500.000 de 2023.

La desinformación y la información errónea —que estuvieron entre los principales riesgos globales para 2025, según el Global Risks Report 2025 del Foro Económico Mundial— son cada vez más difíciles de distinguir de la información verdadera. Un estudio señala que, en búsquedas en TikTok sobre temas noticiosos relevantes, casi el 20 % de los videos contenía desinformación. Hoy, los humanos solo pueden detectar videos deepfake de alta calidad aproximadamente una de cada cuatro veces.

A medida que esta difuminación entre lo verdadero y lo falso continúa, algunos analistas sugieren que las personas podrían empezar a tratar todo como si fuera falso. ¿Podría eso, a su vez, poner en valor los medios auténticos, transparentes y precisos? Y, a medida que el espacio informativo se llena de AI slop, ¿podría darse un escenario en el que el contenido creado por humanos, proveniente de individuos o plataformas de confianza, adquiera un mayor valor?

El documento reciente del Foro, The Intervention Journey: A Roadmap to Effective Digital Safety Measures, deja en claro que la confianza en línea no surge de manera automática: debe ganarse y reforzarse. Esto implica que señales claras de autenticidad, rendición de cuentas y supervisión humana podrían convertirse en los elementos que permitan que la información fiable se destaque.

Pueden ser nativos digitales, pero la relación de los jóvenes con la IA es compleja.

Muchos integrantes de la Generación Z utilizan esta tecnología: el 47 % dijo en una encuesta realizada en Estados Unidos que usa IA generativa de forma semanal. Sin embargo, el 41 % afirma sentirse ansioso frente a ella y casi la mitad teme que afecte su capacidad de pensar críticamente.

Puede que no estén equivocados. Un estudio reciente del MIT señala la “reducción de la actividad cerebral, una menor retención de la memoria y un pensamiento menos original” como posibles efectos de una dependencia excesiva de la IA.

Otros jóvenes reconocen los beneficios que la tecnología podría ofrecerles, pero les preocupa su impacto ambiental, en particular el consumo de agua y energía, así como los efectos de la minería de minerales críticos necesarios para la infraestructura de la IA.

Un informe reciente, New Economy Skills: Building AI, Data and Digital Capabilities for Growth, expone algunas implicancias para la Generación Z en el mercado laboral. Muchos de los puestos que antes funcionaban como puerta de entrada para los jóvenes están siendo transformados o vaciados por la automatización y las herramientas habilitadas por IA, mientras que los empleos en crecimiento suelen exigir experiencia, fluidez digital o habilidades especializadas desde el inicio.

Esto deja a los jóvenes atrapados en una tensión conocida: se espera que lleguen “listos para la IA”, pero con menos oportunidades de aprender en el propio trabajo. Para quienes no tienen acceso a educación de calidad, formación o apoyo por parte de los empleadores, el riesgo no es solo la ansiedad frente a la IA, sino también el estrechamiento de los caminos hacia un empleo estable y significativo.

En paralelo, está surgiendo una nueva generación de agentes de IA que no solo asisten en tareas, sino que planifican, coordinan y actúan a lo largo de distintos flujos de trabajo. Como señala el informe del Foro AI Agents in Action, estos sistemas se parecen cada vez más a tomadores de decisiones humanos que a herramientas estáticas.

Y a medida que más agentes asumen tareas que antes recaían en trabajadores junior, la pregunta es cómo los jóvenes podrán desarrollar el criterio, el contexto y la confianza que tradicionalmente se adquirían en el trabajo.

Incluso más allá de los riesgos cognitivos y las perspectivas laborales, en su vida personal algunos integrantes de la Generación Z parecen estar recurriendo a la IA para gestionar emociones, tomar decisiones y filtrar relaciones, no siempre para su beneficio.

La huella energética de la IA es un desafío significativo. Para 2035, los centros de datos solo en Estados Unidos podrían representar el 8,6 % del consumo total de electricidad, más del doble de su participación actual. A nivel global, los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh en 2024 y, según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), se espera que esa cifra se más que duplique para 2030.

Pero el papel de la IA en el sector energético va más allá de su creciente demanda eléctrica.

La IA puede funcionar como una capa de inteligencia del sistema, mejorando la previsión de energías renovables, el equilibrio de las redes y el mantenimiento predictivo, además de optimizar la eficiencia de los edificios y permitir una demanda flexible que responda a la variabilidad de la energía solar y eólica.

La paradoja es que la IA podría ayudar a crear un sistema energético más adaptativo, resiliente y equitativo, en lugar de limitarse a aumentar el consumo de energía. Su crecimiento también incentiva a las empresas tecnológicas a invertir en energía limpia y fiable.

En las discusiones de la COP30 sobre la “doble transición” —que integra la transformación digital con la transición energética— se reconoció que el crecimiento de la IA no solo debe cubrir sus propias necesidades energéticas, sino también contribuir a acelerar el despliegue de energía limpia a gran escala.

Las inversiones en IA y en infraestructura de centros de datos también podrían fortalecer los sistemas energéticos en general, apoyando las energías renovables, la resiliencia de las redes y el acceso equitativo, en lugar de crear demandas energéticas paralelas y aisladas.

El informe del Foro From Paradox to Progress: A Net-Positive AI Energy Framework señala que gestionar el impacto energético de la IA ya no es una preocupación futura, sino un “imperativo de innovación en tiempo presente”.

El documento ofrece un marco para ayudar a responsables de políticas públicas y ejecutivos tecnológicos a alinear el crecimiento de la IA con los objetivos energéticos, económicos y climáticos. Al hacerlo, las organizaciones pueden acelerar el progreso hacia una IA con impacto energético neto positivo y convertir el diseño responsable en una ventaja competitiva, dice el informe.