Cómo va a crecer la IA en los próximos 12 meses

Imagina que tu abuelita lleva cuarenta años haciendo el mejor pastel del barrio. Un día llega un robot a su cocina y en diez minutos prepara una masa idéntica a la suya. ¿Se acabó el negocio de la abuelita? Mi respuesta es no, siempre que ella entienda bien qué es lo que de verdad le compran sus vecinos.

Eso mismo le está pasando hoy al mundo del software. Lo que a un equipo le costaba años de trabajo, una máquina lo hace en una tarde. Esta es mi lectura de lo que viene en los próximos doce meses: quién gana, quién pierde y qué conviene hacer desde hoy.

La tinta y la historia

Cuando llegó la imprenta, la tinta y el papel se volvieron baratísimos. Los copistas que se pasaban la vida copiando libros a mano perdieron su oficio casi de un día para otro. Lo curioso es que los buenos escritores, los editores con buen ojo y los libreros que conocían a sus clientes se volvieron más valiosos que nunca. Había muchos más libros, y alguien tenía que decidir cuáles valía la pena leer.

Hoy el código, es decir, las instrucciones que hacen funcionar una aplicación, es la tinta. Y la inteligencia artificial la está abaratando a una velocidad que nunca habíamos visto. Para que te des una idea del ritmo: en apenas seis semanas, entre septiembre y mediados de octubre de este año, las grandes empresas de IA (OpenAI, Anthropic, Google y Meta) lanzaron al menos siete modelos nuevos. Y cada versión hace más y cuesta menos que la anterior.

Ya hay casos que dan vértigo. Una empresa contó que una de estas máquinas terminó en menos de un día un cambio de sistema que a un equipo de ingenieros le habría tomado semanas. Hay que tomarlo con un poco de sal, porque lo cuenta el propio fabricante, pero la dirección es clara. Un laboratorio independiente que mide cuánto trabajo puede terminar una IA por su cuenta ha visto esa cantidad duplicarse cada pocos meses, tanto que su regla de medir ya se quedó corta.

Entonces, si la tinta cuesta casi nada, ¿qué sigue valiendo? La historia. Saber qué problema vale la pena resolver, conocer al cliente por su nombre, tener su confianza, contar con datos que nadie más tiene y con cosas que no se copian con un clic: una tienda, un producto que se toca, un permiso del gobierno, una relación de años con un proveedor. Esa es la idea más importante de este texto. Todo lo demás se desprende de ahí.

Lo que es puro ruido

Antes de mirar al futuro, apaguemos el ruido. Escucharás que la IA ya reemplazó a todos los programadores. No es cierto, al menos todavía no. En Estados Unidos, las ofertas de empleo para programadores llevan más de un año repuntando, aunque siguen bastante por debajo de lo que había antes de la pandemia.

También escucharás que todos los despidos en tecnología son culpa de la IA. Es verdad que muchas empresas la mencionan cuando recortan personal. Pero el propio fundador del sitio que cuenta esos despidos dice que hay poca evidencia de que la IA esté haciendo el trabajo de quienes se fueron. Muchas empresas, más bien, gastan tanto en IA que recortan en otras áreas para pagarlo.

Los cortadores de hielo y el refrigerador

En el siglo XIX había un negocio enorme que hoy suena a cuento: cortar bloques de hielo en lagos congelados y repartirlos en carreta por las casas. El refrigerador no los quebró de golpe. Primero fue caro y raro; luego, normal. Los cortadores de hielo no cerraron el día que se inventó el refrigerador. Cerraron el día en que el refrigerador se volvió aburrido.

Con la IA que escribe código estamos justo en ese cruce: dejando de ser una novedad cara para volverse algo de todos los días. Ese es el momento peligroso para quien vive de cortar hielo.

En los próximos meses

Antes de seguir, una aclaración honesta. Lo que te conté hasta aquí ya pasó y lo comprobé. Lo que viene ahora es mi apuesta. Puedo equivocarme en las fechas, pero no creo equivocarme en la dirección.

De aquí a enero, espero que los modelos "de en medio" de cada empresa alcancen lo que hace un año era lo mejor del mercado, a una fracción del precio. Muchas empresas medianas van a cancelar una o dos herramientas digitales sencillas que pagaban cada mes, como formularios o tableros de control, porque ahora un asistente les arma una versión propia en unos días. No será una avalancha, sino un goteo constante.

Las agencias que cobran por hora de programación van a escuchar algo nuevo de sus clientes: "Dime cuánto cuesta el resultado, no cuántas horas te tardas". Las que no cambien su forma de cobrar empezarán a perder clientes.

Y apunta una fecha: en diciembre, Europa empieza a exigir que las imágenes y videos hechos con IA se puedan identificar como tales.

Hacia la primavera

Hacia abril, lo normal en los equipos de tecnología será dejar a un asistente trabajando solo durante horas, o toda la noche, en tareas que antes ocupaban a varias personas una semana. Ya ocurre en algunas empresas; pronto será rutina.

En el mundo de la inversión, las empresas que sólo venden software y que levantaron dinero en los años de abundancia van a tener que enfrentarse a un espejo incómodo. Los inversionistas ya no pagan lo de antes por ellas. A principios de este año, sus acciones cayeron con fuerza en cuestión de semanas; hubo quien lo llamó el "apocalipsis del software". Muchas se recuperaron, pero no todas: algunas siguen castigadas aunque ganan bien, porque se teme que su negocio entero se vuelva innecesario.

Dentro de un año

Dentro de un año, cualquier inversionista serio hará una pregunta antes de poner dinero: "¿Esto lo podría hacer un asistente en una tarde?". Si la respuesta es sí, la conversación termina ahí.

Para entonces también se verá el límite físico de todo esto. La IA vive en enormes centros de datos que consumen electricidad como pueblos enteros. Hoy ya escasean las turbinas, los transformadores y los permisos para conectarse a la red eléctrica. Mi apuesta es que, durante un buen tiempo, lo que frene a la IA no será la falta de inteligencia sino la falta de enchufes.

Y después

Más allá de ese año, sospecho que ya no se venderán programas, sino trabajos terminados: la contabilidad cerrada, la campaña lanzada, el reclamo del seguro resuelto. Los ganadores de 2030 serán quienes hoy junten clientes, datos propios y cosas físicas, no quienes junten código.

Los tejedores y los telares

En la Inglaterra de 1811, un grupo de tejedores, los luditas, entraba de noche a las fábricas a romper los telares mecánicos. Tenían razón en algo: su oficio de tejer rápido a mano estaba perdiendo valor. Pero la cantidad de tela que se producía se multiplicó, y nacieron oficios que antes no existían: mecánicos de telares, diseñadores de patrones, comerciantes, transportistas. Sufrió quien sólo sabía mover la lanzadera. Prosperó quien entendía de telas, de clientes y de máquinas.

Con el empleo va a pasar algo parecido. Quien sólo sabe recibir una instrucción bien escrita y convertirla en código compite ahora contra una máquina que cobra centavos. Los programadores que empiezan lo sienten primero: el repunte reciente de empleos es casi todo para gente con experiencia. El escalón de entrada se estrecha, y nadie ha resuelto ese problema.

En cambio, sale ganando quien tiene criterio. La persona que mira lo que hizo la máquina y sabe decir qué está mal y por qué. El contador, la abogada o el comprador de moda que sabe pedirle bien las cosas a la IA y revisar lo que entrega. Quien vende, negocia y cuida clientes, porque si fabricar se volvió barato, convencer se volvió caro. Y los oficios físicos conectados a todo esto: electricistas, técnicos, instaladores de energía y robótica.

¿Y los que tardaron dos años en construirlo?

Esta es la pregunta que más duele. Piensa en una empresa que pasó dos años y gastó millones construyendo su aplicación, y hoy ve cómo un asistente hace algo parecido en minutos. Es como haber cavado un pozo a mano, piedra por piedra, justo el año en que llegó la bomba eléctrica. El pozo sigue dando agua, pero ya no impide que el vecino tenga la suya.

La buena noticia es que esos dos años no se perdieron del todo. El código perdió valor como muralla, pero lo que se ganó en el camino sigue ahí: los clientes que confían, los datos acumulados, el conocimiento de los casos raros que sólo aprendes tropezando, los permisos, las conexiones con los sistemas de cada cliente. Los equipos se harán más pequeños y cambiarán de forma: menos gente escribiendo código y más gente entendiendo el problema, revisando y probando con clientes reales. Y las agencias que sobrevivan dejarán de ser fábricas de horas para volverse talleres que entregan resultados con garantía.

La foto después del celular

¿Te acuerdas de cuando revelar fotos era un gran negocio? Cuando todos tuvimos una cámara en el bolsillo, las fotos no desaparecieron: se multiplicaron por millones. Lo que se hundió fue el negocio del rollo. Ganaron quienes controlaban el lugar donde compartimos las fotos.

Con el software va a pasar igual. Habrá muchísimo más, y por eso valdrá menos cada pieza suelta. Una startup que sólo tiene una aplicación bonita encima de información pública puede ser copiada en una tarde. Ahí soy tajante: esas empresas no van a sobrevivir como apuestas de capital de riesgo. Algunas quedarán como negocios pequeños y rentables, otras serán compradas, y muchas cerrarán.

Ojo, que el dinero no se ha ido. Este año hay más inversión que nunca. Pero está concentradísima: en Estados Unidos, casi 8 de cada 10 dólares de capital de riesgo fueron a empresas de inteligencia artificial, y buena parte de eso a un puñado de gigantes. Para el resto, la vara subió.

¿Qué miran ahora los inversionistas? Lo mismo que tu abuelita antes de prestarle dinero a un sobrino. ¿Tus clientes te compran a ti y no al de enfrente? ¿Tienes información que nadie más tiene? ¿Te tienen confianza? ¿Tienes los permisos que exige la ley? ¿Estás tan metido en el día a día de tu cliente que sacarte sería un lío? ¿Tienes algo físico? ¿Y cobras por el resultado que entregas?

Y si una startup no tiene nada de eso, ¿cuánto vale? Te lo digo con cariño: vale más o menos lo que tenga en el banco.

Lo que sé y lo que adivino

Sé que la IA está mejorando rápido y que cada vez es más barata, porque se mide y se ve en cada lanzamiento. Sé que el dinero está concentrado como nunca y que el valor de las empresas de software se partió en dos. Sé que, por ahora, la mayoría de los negocios pequeños casi no la usa: en Estados Unidos, apenas una de cada cinco empresas la había usado en las dos semanas anteriores a la encuesta oficial.

Lo que adivino son las fechas exactas, cuántas empresas van a cerrar y qué tan rápido llegará todo esto a la tienda de la esquina. Si me equivoco, creo que será en la velocidad, no en la dirección.

Las palas en la fiebre del oro

En la fiebre del oro, muchísimos mineros se arruinaron. Los que se hicieron ricos fueron los que vendían palas, ropa resistente y comida, y los dueños de la tierra. Hoy el "oro", que son los modelos de inteligencia artificial, se lo pelean unos cuantos gigantes con cantidades de dinero que no caben en la cabeza. Fabián no tiene por qué pelear por ese oro. Le conviene ser dueño de la tierra.

Pienso, por ejemplo, en My Pet Model, que hace que la gente se pruebe ropa de forma virtual antes de comprarla. Su valor no está en generar imágenes bonitas, porque eso pronto lo hará cualquiera. Está en ayudar a las marcas a que les devuelvan menos prendas y en cobrarles justo por eso, mientras junta algo que ningún gigante tiene: lo que aprende de cada prueba sobre tallas, ajustes y gustos reales. El primer paso cabe en una tarde: escribir a cinco marcas de moda y proponerles una prueba de un mes en una sola categoría, comparando cuántas devoluciones tenían antes y cuántas después.

Pienso también en un servicio bilingüe para pequeños negocios en México y Canadá. El dueño de una tienda o de un despacho no quiere aprender a manejar asistentes de IA. Quiere que alguien de confianza, que le hable en su idioma, le cambie ese programa caro que odia pagar cada mes por uno hecho a su medida, a precio fijo y con garantía. Ese hueco es enorme, porque los gigantes venden herramientas, no se sientan a la mesa con el dueño. Para empezar basta con preguntarles a diez conocidos qué programa les duele pagar, y ofrecer reemplazar el más repetido en una semana.

Y pienso en AlmaLibre. Nadie puede copiar un acai con un clic, ni su lugar en el anaquel, ni la relación con sus proveedores. Ahí la IA no es una amenaza, es una ayudante: puede anticipar cuánto se va a vender en cada tienda y avisar cuándo reponer, para que una marca pequeña opere como una grande. La prueba es sencilla: juntar las ventas de los últimos seis meses, pedirle a un asistente que adivine el próximo mes y comparar con lo que de verdad pase.

Para cerrar

La próxima vez que alguien te diga que la IA va a acabar con todo, acuérdate de la abuelita y su pastel. El robot puede copiar la receta en diez minutos. Lo que no puede copiar es que todo el barrio la conoce, confía en ella y vuelve cada domingo.

El código ya cuesta lo que la tinta. Lo que sigue valiendo oro es a quién conoces, quién confía en ti y lo que puedes tocar con las manos.

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Referencias

1. "Time Horizon 1.1". METR, 29 de enero de 2026. https://metr.org/blog/2026-01-29-time-horizon-1-1/
2. "Task-Completion Time Horizons of Frontier AI Models". METR, actualizado al 8 de septiembre de 2026. https://metr.org/time-horizons/
3. "GPT-6 Astra: A new generation of intelligence". OpenAI, septiembre de 2026 (actualizaciones del 22 y 29 de septiembre). https://openai.com/index/gpt-6-astra/
4. "OpenAI begins rollout of new powerful AI model GPT-6 Astra". France 24 / AFP, 3 de septiembre de 2026. https://www.france24.com/en/live-news/20260903-openai-begins-rollout-of-new-powerful-ai-model-gpt-6-astra-1
5. "Introducing Claude Opus 5.5". Anthropic, 22 de septiembre de 2026. https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5
6. "Introducing Claude Haiku 5.5". Anthropic, 7 de octubre de 2026. https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5
7. "Introducing Muse Wonder and Muse Wonder Full". Meta, 12 de octubre de 2026. https://about.fb.com/news/2026/10/introducing-muse-wonder-models/
8. "Introducing Muse Spark Open". Meta AI Research, 15 de octubre de 2026. https://research.meta.ai/blog/muse-spark-open
9. "Gemini 4 Argon is now available for everyone". Google, 13 de octubre de 2026. https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/
10. "AI and Job Postings: From Destruction to Creation?". Indeed Hiring Lab, 8 de julio de 2026. https://hiringlab.indeed.com/2026/07/08/ai-and-job-postings-from-destruction-to-creation/
11. "Software Development Job Postings on Indeed in the United States". FRED, Banco de la Reserva Federal de St. Louis, dato del 16 de octubre de 2026. https://fred.stlouisfed.org/series/IHLIDXUSTPSOFTDEVE
12. "Tech Layoffs Outpace 2025 As Big Companies Shift Spending To AI". Crunchbase News, 25 de septiembre de 2026. https://news.crunchbase.com/layoffs/2026-layoff-numbers-rise-ai-shift-orcl-meta-amzn/
13. "PitchBook-NVCA Venture Monitor, Q3 2026". NVCA y PitchBook, octubre de 2026. https://nvca.org/pitchbook-nvca-venture-monitor/
14. "Crunchbase Data: Q3 2026 Posted A Record Count Of Billion-Dollar Rounds". Crunchbase News, 5 de octubre de 2026. https://news.crunchbase.com/venture/q3-2026-global-startup-funding-ai-billion-dollar-rounds-exits-data/
15. "Good news: AI Will Eat Application Software". Andreessen Horowitz (a16z), 2 de marzo de 2026. https://a16z.com/good-news-ai-will-eat-application-software/
16. "The SaaSpocalypse Is Officially Over...". SaaStr, aprox. mayo de 2026. https://www.saastr.com/the-saaspocalypse-is-officially-over-public-software-is-back-to-green-at-the-index-level/
17. "Large Firms With at Least 20 Employees Biggest AI Users". U.S. Census Bureau, 26 de mayo de 2026. https://www.census.gov/library/stories/2026/05/ai-use-businesses.html
18. "Data centre electricity use surged in 2025...". Agencia Internacional de Energía (AIE), 16 de abril de 2026. https://www.iea.org/news/data-centre-electricity-use-surged-in-2025-even-with-tightening-bottlenecks-driving-a-scramble-for-solutions
19. "AI Act | Shaping Europe's digital future". Comisión Europea, consultado el 25 de octubre de 2026. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
20. "Timeline – Artificial intelligence". Consejo de la Unión Europea, consultado el 25 de octubre de 2026. https://www.consilium.europa.eu/en/policies/artificial-intelligence-act/timeline-artificial-intelligence/

Lo que no pude comprobar: no encontré una fuente confiable con el número de startups que cerraron en 2026, ni mediciones independientes de los modelos más nuevos; por eso no los incluyo.