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Economía del cambio: por qué la revolución de la IA en 2026 es más silenciosa, “aburrida” e invisible
El gran salto en 2026 en materia de productividad viene de la mano de la difusión de las funciones agénticas: la IA ya no sólo nos “dice” cosas, sino que las hace, y con mucha menos fricción y errores que el año pasado
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PARA LA NACIONSebastián Campanario
¿Qué se imaginan que pueda volverse más viral: un video ingenioso generado por IA con futbolistas del Mundial o la cantante del momento; o un proceso de conciliación bancaria, facturación o planillas de Excel resueltos con funciones agénticas de inteligencia artificial?
En el primer caso hablamos de los resultados más vistosos de la revolución tecnológica de la cual estamos siendo testigos, que estalló en los últimos dos años con los generadores de videos y que la revista Fast Company catalogó como “la era de la IA trivial”. Según el medio de tecnología, esta etapa terminó simbólicamente con el cierre de Sora en marzo de este año. El motor de generación de videos de OpenAI no fue dado de baja porque fuera una herramienta mala, sino porque no monetizaba y consumía demasiado poder de cómputo. Harry McCracken, el periodista de FC, sostuvo la tesis de que durante los primeros años de la IA generativa, gran parte del entusiasmo se centró en aplicaciones llamativas y virales (memes, imágenes, videos absurdos, deepfakes). Eso llegó a un límite y OpenAI, Anthropic y Google pasaron a priorizar herramientas con utilidad práctica y valor económico (programación, agentes, productividad, investigación y empresas) por encima de productos sociales de entretenimiento.
“Creo que lo que definitivamente estamos viendo este año es una revolución de la IA menos vistosa, más silenciosa, que ocurre ‘intra-muros’ en las empresas, pero definitivamente más eficiente y más rentable”, explica el físico y experto en IA Andrei Vazhnov. Vazhnov vive actualmente en Barcelona, desde donde dirige los equipos de IA de Real, la empresa que cotiza en el Nasdaq y que semanas atrás compró Re/Max a nivel global. Ambos escribimos juntos “Modo Esponja” en 2017 (Sudamericana).
El programador y futurista Marcelo Rinesi se suele referir al concepto de “porno de la innovación” (en el sentido de “porn-food”: esas fotos de hamburguesas con exceso de condimentos, jugosas): durante los últimos dos años hubo mucha presión en equipos directivos para “hacer algo con IA”, y lo más rápido era algo vistoso (un comercial, un bot con el nombre de la compañía), pero no necesariamente algo más eficiente desde el punto de vista de la rentabilidad. De ese énfasis en la última milla hoy se está pasando a procesos intermedios, que generan menos titulares y son más grises y aburridos.
En materia de herramientas, el gran salto en 2026 en materia de productividad (sobre todo para profesionales del conocimiento) viene de la mano de la difusión de las “funciones agénticas”: la IA ya no sólo nos “dice” cosas, sino que las hace, y con mucha menos fricción y errores que el año pasado. Algunas características que tiene este proceso:
La película recién empieza: cuando leemos posteos en Linkedin o vamos a eventos con gurúes nos invade la sensación de que todo el resto de la población le está sacando mucho más el jugo a la IA que nosotros. Lo de pensar que “ya es tarde” es un sesgo de disponibilidad en las redes que seguimos: sólo el 0,3% de la población mundial hoy paga por alguna herramienta de IA. De hecho, la adopción de Claude Cowork o Code (el LLM de moda) en la Argentina es muy baja y sigue configurando una micro-mundo: lo usan menos del 6% de los argentinos. En Anthropic están preocupados por este número tan bajo: en relación a nuestro PBI ya debería haber un 70% más de usuarios.
Las Pymes y profesionales independientes son los que más lo están aprovechando: si uno se da una vuelta por los sub-chats de Telegram de Claude Argentina va a advertir que la mayor parte de los usuarios activos son dueños de pymes, de agencias chicas, de pequeños estudios contables o de abogados, productores agropecuarios. Y, desde ya, start ups de todos los rubros. Por temas de seguridad, la mayor parte de las grandes compañías está llegando tarde: las funciones agénticas se vuelven mucho más poderosas cuando se les da acceso a herramientas de la PC (drive, mail y demás), y esto es más difícil de relajar a nivel corporativo.
A menos recursos, más impacto: pero hay otro motivo de peso por el cual la IA está resultando ser (proporcionalmente) mucho más crítica en el universo pyme, de startups y de equipos pequeños. Rafael Sánchez es ingeniero y director de innovación del grupo BSG (TodoModa, Isadora), y un pionero en el uso de IAG en procesos empresariales. Sánchez escribió un ensayo de matemática financiera para demostrar este punto. En lenguaje más llano: “Las pymes no suelen tener la espalda de capital para contar con áreas completas de desarrollo de sistemas, RR.HH, marketing: por lo general contratan a una persona que se hace cargo de todo el sector lo mejor que puede. El negocio no da para invertir en un equipo de ciberseguridad, de experiencia de usuario. Entonces tener a mano herramientas de IA para ampliar estas funciones es mucho más crítico en organizaciones que conviven con la escasez de recursos”. En BSG en el último semestre se crearon 45 aplicaciones por parte de no desarrolladores.
Interés compuesto: en esta misma línea, el uso persistente de estas herramientas va cimentando un círculo virtuoso: “Cuanto más las usás más te conocen, más confianza ganás, más ampliás el músculo de creatividad para pedir tareas: hay interés compuesto”, explica ahora Elio Márquina, un contador tucumano, a cargo de una decena de locales textiles, que viene haciendo desde febrero desastres con IAG en la “capa aburrida del medio” (conciliaciones bancarias, auditorías, flujo de información con proveedores y clientes). “Por encima de cualquier tutorial o curso, la mejor opción es empezar a probar, probar y probar”, sostiene Márquina. Como dijo la semana pasada James Claer, el autor de Hábitos Atómicos, en X: “El primer minuto de acción vale más que un año de planificación perfecta”.
Félix Rieseberg, el ingeniero jefe de Claude Cowork y Claude Code Desktop en Anthropic, sostuvo recientemente en un podcast que hoy el mayor freno para adoptar IA no es técnico sino mental: la gente no se da cuenta de que puede pedir resolver más problemas de lo que se imagina.
En una charla organizada por YCombinator el año pasado, el gurú de la IA Andrej Karpathy sostuvo que “esta es quizá la primera revolución tecnológica que ocurre de abajo hacia arriba, en lugar de arriba hacia abajo”. Tradicionalmente estas olas arrancaban en la NASA o el departamento de Defensa de los EE.UU. u otra oficina gubernamental y luego derramaban en las grandes corporaciones, consultoras y por último en pymes e individuos. Esta vez, algo inédito en la historia de la innovación, parece estar pasando lo contrario.
