Qué viene después de la inteligencia artificial

Qué podría cambiar en los próximos diez años y dónde pueden aparecer nuevos negocios

Lo que ya podemos pedir hoy

Imagina que en la oficina se acabó el café. Le pides al teléfono: «recuérdame pedirlo a las seis». El aviso suena. Hablar y anotar ya funciona.

Ahora imagina que le pides otra cosa: «haz el pedido en la tienda de siempre, no gastes más de lo de siempre y paga con la tarjeta de la empresa». Eso ya no es un recordatorio. El programa tendría que encontrar el producto, confirmarlo y usar dinero de verdad. Eso todavía no es lo habitual.

Y aun si el pago saliera bien, las cajas no aparecen solas en la cocina. Llegan a un almacén. Ahí puede haber una máquina que las levanta, las apila y vuelve a su sitio. Esa máquina no conversa. Mueve cosas que pesan.

Cuando se habla de inteligencia artificial, a veces se juntan estas tres tareas como si fueran la misma. Un programa que escribe, uno que podría pagar y una máquina que carga cajas hacen oficios distintos.

Hace tiempo que contamos los grandes cambios como paradas de un tren: la computadora, internet, el teléfono móvil, los programas que hablan, las máquinas de fábrica y, más recientemente, los que hacen recados digitales por ti, como Grok Bot.

Esta vez no hay una sola parada. Lo que sigue no es una marca ni un aparato de regalo. Es que un recado de verdad se pueda terminar: que alguien —o algo— pague, y que algo mueva lo que se compró. Esas dos cosas se pueden estorbar, porque las dos quieren electricidad, y la electricidad no siempre tiene un camino libre.

Si esta lectura acierta, lo que merecerá la pena pagar no es copiar un programa sencillo, que puede ser cosa de minutos. Es el permiso, la confianza y la capacidad de cambiar algo que pesa.

Por qué el pedido todavía no llega hasta el final

Para que el café de la oficina se renueve solo, tienen que encajar varias piezas. La tienda tiene que aceptar un pedido que no hizo una persona tocando la pantalla. Tiene que quedar claro que la empresa le dio permiso para gastar hasta cierto límite. Y si el programa, por un error, pide cientos de bolsas de más, alguien tiene que responder.

Si falta cualquiera de esas piezas, el programa puede hablar muy bien y aun así no terminar el recado.

Hasta mediados del siglo pasado, cargar un barco se parecía a vaciar un desván con prisa: sacos, cajones de distinto tamaño y bultos sueltos, cada uno subido por separado. En el otro puerto se bajaba, a veces se revolvía, y se volvía a cargar en un camión.

En 1956, Malcolm McLean cambió la manera de cargar. Un viejo barco petrolero adaptado, el Ideal X, zarpó de Newark hacia Houston con cajas de metal del mismo tamaño, cerradas, puestas sobre la cubierta.

No se movía el contenido. Se movía la caja, del barco al camión y, si hacía falta, al tren, sin abrirla.

Eso solo sirve si el siguiente puerto tiene una grúa capaz de agarrar esa caja, y si el camión de después también está hecho para llevarla. En 1956 aquello no era todavía una red mundial terminada. Si cada muelle inventaba un tamaño distinto, la caja volvía a ser un bulto suelto.

Al pedido de la oficina le pasa lo mismo. Sin una tienda que acepte el encargo, sin un límite de gasto que se pueda demostrar y sin alguien que responda si algo sale mal, la caja se queda en el muelle.

En septiembre de 2026, un gobernador de la Reserva Federal de Estados Unidos, Christopher Waller, describió ese comercio hecho por programas como una fase temprana. Dijo que podría cambiar la forma de pagar y de comprar, si crece de verdad. Distinguió al programa que te ayuda a buscar, mientras tú sigues sacando la tarjeta, del programa al que le dejas la compra. El obstáculo gordo, dijo, no es escribir otro programa. Es la confianza.

Hacen falta tres cosas concretas. Cómo demostrar que el programa tiene autorización para gastar. Quién responde si compra mal. Y cómo prevenir el fraude, porque muchos sistemas de hoy están pensados para personas, no para un ayudante que no se cansa.

También queda abierta una pregunta que decide industrias: ¿vamos a tener reglas comunes, como una caja que entra en cualquier puerto, o cada gran empresa va a inventar su propio muelle?

Hay gente trabajando en reglas para que estos programas se identifiquen y se hablen entre sí. El instituto de estándares de Estados Unidos tiene una iniciativa en marcha. Está en camino, no terminada. Eso no equivale a un sistema común de pagos ya resuelto.

Pueden conversar todo el día y, si falta eso, el café igual no llega.

Del pedido en la pantalla al trabajo en el almacén

Supongamos que el pedido sí se pagó. Las cajas siguen teniendo que moverse. Ahí entran otros ayudantes: no la máquina que saluda en una feria para que aplaudamos, sino los brazos que ya sueldan, apilan y atornillan en fábricas de verdad.

En 2025 se instalaron en el mundo más robots industriales que nunca, después de unos años más bien estables. Asia se llevó la parte más grande. América marcó su propio récord. Europa, en cambio, se contrajo.

La oficina que lleva esas cuentas lo dice sin rodeos. Una máquina que pueda improvisar en casi cualquier oficio, como una persona, todavía no es lo bastante fiable y segura para usarla todos los días en una fábrica. La mayoría de las que tienen forma humana siguen siendo prototipos o pruebas. En la planta, el robot «aburrido» de hoy le gana al de feria en lo que importa: que funcione, que sea seguro y que no arruine la contabilidad.

El siguiente paso sería que un robot pudiera trabajar también cuando las cosas no están perfectamente ordenadas. Hoy esas máquinas suelen quedarse en jaulas donde cada movimiento está medido; lo difícil es trabajar en un pasillo de almacén como el que recibe el pedido de la oficina.

Pero ni el programa ni el robot trabajan por arte de magia. El programa funciona en computadoras; el robot tiene motores. Ambos necesitan electricidad, y multiplicarlos exige que esa electricidad llegue cuando se necesita.

Un panel convierte la luz del sol en electricidad. Las nubes pueden reducir lo que entrega; de noche no produce. Instalar paneles no basta para tener luz a cualquier hora.

Una batería puede guardar parte de esa electricidad para más tarde. Cuánto tiempo alcance depende de lo grande que sea y de cuánto se gaste. Los cables, las torres y las subestaciones llevan esa electricidad hasta la oficina, la fábrica o el almacén. Si esa red no da abasto, o si no te dejan conectarte a ella, da igual lo barato que sea fabricar el panel. La electricidad se queda atorada.

Conectar una planta nueva no es como enchufar una lámpara. Hay que pedir permiso, estudiar si la red aguanta y, a veces, esperar años. En Estados Unidos, al cierre de 2025, había una fila enorme de proyectos —de paneles, de baterías y también de gas— esperando ese permiso. Esa fila es solo de Estados Unidos, no del mundo entero.

El proyecto típico que sí llegó a prenderse ese año había esperado alrededor de cinco años desde que solicitó la conexión. De los que pidieron conectarse entre 2000 y 2020, solo una pequeña parte estaba funcionando a finales de 2025; la mayor parte se había bajado de la fila. Y no es una lista de fábricas ya prometidas: es una fila de propuestas que compiten entre sí. Los propios investigadores advierten que no todo lo anotado se va a construir.

Una planta de gas se puede prender cuando hace falta, aunque no haya sol, si tiene combustible y el equipo funciona. Por esa posibilidad de producir sin depender de que haya sol, también se proponen centrales de gas. No resuelven todo: necesitan combustible, generan emisiones y también deben conectarse a la red.

Se pueden decir dos verdades a la vez. Fabricar paneles se volvió mucho más barato. Y la electricidad sigue necesitando un camino. Quien crea que más anuncios de paneles equivalen, automáticamente, a luz puntual y barata en el enchufe se está contando un cuento a medias.

Qué podría cambiar de aquí a diez años

Lo que sigue no es una cita. Es un parte del tiempo: útil para salir con paraguas, no para casarse con una hora exacta.

Para no inventar el futuro solo con ocurrencias, usamos una herramienta llamada TimesFM. No adivina el próximo invento. Mira números que ya ocurrieron, puestos en orden de tiempo, y prueba qué pasaría si ese patrón siguiera más o menos igual. Imagina, como ejemplo inventado, las facturas de aire acondicionado de un edificio, mes a mes: el programa puede ensayar que el próximo julio se parezca a los julios anteriores. No puede decirte que alguien inventará una ventana que ya no necesita aire frío.

Lo comparamos con dos reglas sencillas: repetir el último dato y seguir el ritmo reciente. No ganó siempre. A veces le fue mejor, sobre todo en plazos cortos y en series con un vaivén conocido, como la electricidad de los paneles mes a mes en Estados Unidos. En otras listas perdió. Basta una cosa: ese programa ayuda a poner a prueba una expectativa. No anuncia inventos ni garantiza un negocio.

Hacia 2027, lo cotidiano que vale la pena mirar no es un aparato nuevo. Es si vemos más pruebas de verdad de un pedido de oficina hecho por un programa, con un límite de gasto. La señal para revisar este retrato sería que las tiendas empiecen a bloquear esos encargos, o que en las redes de Estados Unidos dejen de conectarse proyectos solares reales, no solo anunciados.

Hacia 2029, si esos programas empiezan a pagar, chocarán con quién responde cuando compran mal y con una pelea más amplia: reglas comunes o cada empresa con su propio muelle. Podrían aparecer disputas y productos para cubrir esos riesgos. Si en tres años no hay ni pruebas serias de pago por programa ni discusión sobre esas reglas, habría que revisar esta expectativa.

Hacia 2031, en los sitios donde casi todos ya están en línea, parte de la competencia podría pasar de conectar personas a conseguir permiso para actuar en su nombre. Llevar conexión a quienes aún no la tienen seguirá siendo otra tarea.

En electricidad, cinco años es hoy, en Estados Unidos, casi el tiempo que tarda un proyecto que sí se construye en ir de la solicitud al interruptor: importa observar qué se conecta, no solo qué se anuncia.

Si para entonces un programa puede pagarle a un proveedor aprobado dentro de un techo, con rastro y con alguien que responda, estaremos más cerca de que eso sea algo normal, como pagar con tarjeta. Si solo hay conversadores más simpáticos y la misma espera larga en la red, habremos avanzado menos de lo que prometían las portadas.

Hacia 2034 no hay una cifra más fina, sino dos caminos que comparar. En uno, pagar con un programa y hacer trabajar una máquina fuera de una jaula muy ordenada se vuelven algo aburrido y útil. En el otro, todo se queda trabado en permisos y en que lo físico no perdona. La señal no es un decimal. Es si esas dos cosas se ven en la vida diaria o siguen siendo excepciones.

Hacia 2036 esa niebla no se aclara por sumar dos años. La pregunta sigue siendo si, en algunos lugares, rendir cuentas después de un error y tener máquinas que trabajan de verdad se volvió ordinario. El avance y el estancamiento de las compras hechas por programas y de las máquinas pueden convivir en países distintos. No hay base para afirmar que un mismo camino se impondrá en todas partes.

Dónde pueden aparecer oficios nuevos

Esto no es un consejo para comprar acciones ni una lista de empresas. Son tres oficios posibles, contados como hipótesis.

Uno sería ayudar a una empresa a comprar con límites claros. Un posible cliente pide tornillos —o café— cada mes a proveedores aprobados.

El servicio comprobaría quién autorizó la compra, impediría superar el presupuesto y guardaría un registro para revisar errores. Podría cobrar por operar y mantener esos controles. Quién responde si la compra sale mal tendría que acordarse con quienes intervienen en el pago; el programa no lo resuelve por sí solo.

Para empezar, probaría un pedido que se repite, con un límite pequeño, y miraría si el cliente y sus proveedores aceptan el proceso. El riesgo es que una plataforma grande cierre el acceso, o que las reglas y el fraude vuelvan inviable esa forma de comprar.

Otro sería instalar y mantener una máquina en una tarea concreta. Un posible cliente es el almacén que recibe esas cajas, o una planta que necesita que un brazo funcione también de madrugada.

El servicio instalaría el equipo y volvería cuando falla; podría cobrar por la puesta en marcha y el mantenimiento. Empezaría con una tarea y un sitio, acordando en cuánto tiempo hay que responder.

Si nadie contrata el mantenimiento por separado, habría que preguntar por qué: quizá ya lo cubre el fabricante o la propia planta. Eso pondría en duda esta oferta, no necesariamente el uso de robots.

Un tercero sería preparar proyectos eléctricos que puedan conectarse. Un posible cliente tiene paneles o baterías pendientes de permiso en Estados Unidos.

El servicio podría revisar requisitos, preparar los estudios necesarios y comparar cambios de diseño. Cobraría por el trabajo técnico y por acompañar el trámite, no por prometer un lugar mejor en la fila.

Empezaría con un obstáculo concreto: ¿falta un estudio, hace falta reforzar la red o hay que cambiar el diseño? Quien opera la red sigue decidiendo la conexión. Añadir baterías no garantiza que la acepte. Si se simplifican los trámites, también tendría que cambiar la oferta.

Al final hay una respuesta razonada, no una promesa de ingresos. El teléfono ya puede hablar. La máquina del almacén ya puede mover cajas en sitios muy ordenados. Lo que todavía cuesta es que un programa pague sin desordenar la casa, que una máquina trabaje en un pasillo de verdad y que la electricidad llegue cuando hace falta. Si esta lectura acierta, ahí —en lo que no se copia en un instante— estará el oficio de los próximos años.

Una nota sobre cómo se miraron los números

TimesFM continúa listas de números ya publicados. Lo comparamos con dos reglas sencillas: repetir el último dato y seguir el ritmo reciente. No ganó siempre. Perdió al estimar cuánta capacidad solar nueva se añade cada año y en un recuento publicado de la computación usada para entrenar modelos grandes; en ambos casos le ganó la regla de seguir el ritmo reciente. En la generación solar mes a mes de Estados Unidos, a menudo le fue mejor que a esas reglas en plazos cortos. El resultado depende de la serie y del plazo; no siempre supera una regla sencilla.

Usamos datos públicos de acceso a internet, de suscripciones móviles, de capacidad solar instalada, de generación solar mensual en Estados Unidos y de computación publicada para entrenar modelos grandes. La capacidad indica la potencia que todas esas instalaciones pueden entregar juntas en condiciones de referencia. No cuenta cuántos paneles hay ni cuánta energía producen durante un mes o un año. Dicho de otro modo: qué tan grande es el conjunto de instalaciones, no cuánto produjo de verdad.

El último dato oficial de internet y de capacidad solar en el mundo es de 2025. El último mes de generación solar de Estados Unidos que usamos es julio de 2026.

En 2005, usar internet era cosa de una minoría. En 2025, más o menos tres de cada cuatro personas en el mundo ya estaban en línea; todavía queda fuera aproximadamente una cuarta parte. Si uno suma cada año lo mismo que se sumó desde 2005, acaba inventando más personas conectadas que personas. El teléfono móvil, sumando todo el mundo, ya tiene más suscripciones que habitantes, porque mucha gente tiene dos líneas o una tarjetita en otro aparato. Eso no significa que cada ser humano lleve un teléfono, ni que no queden regiones y personas mal atendidas. Quien construya un negocio cuya única tesis sea que en el mundo entero «todavía no hay internet» o «todavía no hay móviles» confunde la expansión mundial con las brechas que aún quedan.

No hemos comprobado si alguna de estas series estuvo entre los datos con los que se entrenó el modelo. Eso no se demostró ni se descartó. Es una limitación de la evaluación, no una razón para confiar más en sus pronósticos.

Pedimos por separado la capacidad solar total y la que se añade cada año, y los resultados no encajan entre sí. Es como calcular por separado el saldo de una cuenta y sus movimientos: ambos deberían cuadrar. Por eso no usamos esas líneas como si contaran la misma historia.

La serie de computación es un máximo acumulado: el récord más alto publicado hasta esa fecha. Un máximo así no puede bajar. Si el programa dibuja una bajada tardía de ese récord, es un defecto de la línea, no un hallazgo. La capacidad solar instalada sí podría bajar un poco si se retiran paneles viejos; una bajada tardía del modelo no está bien justificada, y no la usamos como conclusión.

Para ocho o diez años no hay historia bastante para examinar al programa con el mismo rigor. Esas líneas largas son escenarios.

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Referencias

1. Engineering and Technology History Wiki (IEEE), «Milestones: Pearl Street Station, 1882». https://ethw.org/Milestones:Pearl_Street_Station,_1882
2. Frank Gallant, «Flashbacks: Rural Electrification by the Numbers», Rural Electric Magazine (NRECA), 7 de diciembre de 2016. Fuente secundaria; no se abrió la tabla original de la Rural Electrification Administration. https://www.cooperative.com/remagazine/articles/Pages/flashbacks-rural-electrification-cartogram-numbers.aspx
3. Guinness World Records, «First container ship» (Ideal X, 26 de abril de 1956). Consultado el 7 de noviembre de 2026. https://www.guinnessworldrecords.com/world-records/62889-first-container-ship.html
4. Banco Mundial / UIT, «Individuals using the Internet (% of population)», indicador IT.NET.USER.ZS, mundo, último año oficial 2025. Extracto del 7 de noviembre de 2026. https://data.worldbank.org/indicator/IT.NET.USER.ZS
5. Banco Mundial / UIT, «Mobile cellular subscriptions (per 100 people)», indicador IT.CEL.SETS.P2, mundo, último año oficial 2025. Extracto del 7 de noviembre de 2026. https://data.worldbank.org/indicator/IT.CEL.SETS.P2
6. IRENA, Renewable Energy Statistics (2026), procesado por Our World in Data, «Solar photovoltaic capacity» (capacidad fotovoltaica en red). IRENA.org devolvió un bloqueo desde el entorno de trabajo; se abre aquí el procesamiento de OWID, no el Excel primario. Actualización de metadatos: 28 de julio de 2026. https://ourworldindata.org/grapher/solar-pv-cumulative-capacity
7. U.S. Energy Information Administration, Monthly Energy Review, tabla 10.6, serie SOTEPUS (generación solar neta de Estados Unidos). Último mes usado: julio de 2026. https://www.eia.gov/totalenergy/data/monthly/
8. International Federation of Robotics, World Robotics 2026 – Industrial Robots, resumen ejecutivo público. Las previsiones de la propia IFR para 2026 y 2029 no se trataron como observaciones. https://ifr.org/img/worldrobotics/Executive_Summary_WR_2026_-_Industrial_Robots.pdf
9. Joseph Rand y otros, Queued Up: 2026 Edition, Lawrence Berkeley National Laboratory, junio de 2026 (datos hasta fines de 2025). https://emp.lbl.gov/queues
10. Christopher J. Waller, «Payments in the Age of AI Agents», discurso, Junta de Gobernadores de la Reserva Federal, 29 de septiembre de 2026 (archivo waller20260928a.htm). Opinión de un gobernador, no un reglamento. https://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/waller20260928a.htm
11. National Institute of Standards and Technology, «AI Agent Standards Initiative». Iniciativa en curso, no un estándar cerrado. https://www.nist.gov/artificial-intelligence/ai-agent-standards-initiative
12. Google Research, TimesFM (código Apache-2.0; pesos de la versión 2.5 Apache-2.0). Se usó el modelo google/timesfm-2.5-200m-pytorch. No se cargaron los pesos de TimesFM 3.0. https://github.com/google-research/timesfm y https://huggingface.co/google/timesfm-2.5-200m-pytorch
13. Epoch AI, «Data on Notable AI Models», consultado el 7 de noviembre de 2026. Compilación de investigación, no estadística oficial; no se usan aquí nombres de modelos concretos como hechos de lanzamiento. https://epoch.ai/data/ai-models