¿Qué pasará con la IA en 2026? “España se enfrenta a una necesidad de talento más cualitativa que cuantitativa”

La Inteligencia Artificial (IA) ha llegado a nuestras vidas para quedarse. Se usa de forma cotidiana en el día a día y cada vez está más integrada en las empresas, siendo cada vez más importante en el entorno laboral. Está tan integrada que Sam Altman, CEO de OpenAI, dice que ahora le parece "imposible criar a un recién nacido sin la ayuda de ChatGPT". La IA cada vez es más importante en todos los ámbitos de la sociedad española.

La situación actual es conocida, pero la evolución de la Inteligencia Artificial es un auténtico misterio que poca gente conoce. Los expertos que trabajan con ella pueden arrojar luz al resto de usuarios. Alejandro Echeverría, director de Funditec Intelligence y experto en Inteligencia Artificial, explica a LA RAZÓN qué pasará con la Inteligencia Artificial en 2026 y la evolución de esta herramienta en el entorno laboral y a nivel normativo. Funditec es una fundación tecnológica con más de 20 años de trayectoria, acreditada como centro tecnológico desde 2021 con un equipo de más de 120 investigadores.

Así será la IA en 2026

¿Cuántos profesionales expertos necesita la Inteligencia Artificial para desarrollarse y generar mejoras de calidad en las distintas áreas el próximo año en España?

La Inteligencia Artificial en España enfrenta una necesidad de talento más cualitativa que cuantitativa, y la demanda para 2026 está creciendo aún más intensamente. El déficit se centra en el perfil de especialista senior, donde en los últimos informes se afirma que se han quedado sin cubrir hasta el 50% de las ofertas de IA pura.

Nuestra estimación, basada en la extrapolación de la demanda actual, los datos de necesidad de reskilling aportados por observatorios y la curva de adopción de la IA en los sectores clave (HealthTech e Industria 4.0) como referencia, arroja la necesidad de incorporar o recualificar en España intensivamente durante 2026 a un mínimo de entre 50.000 y 75.000 profesionales relacionados con el dominio de datos e IA.

De ellos, entre 15.000 a 20.000 profesionales serán perfiles senior altamente especializados, dado que actualmente representan el cuello de botella a la hora de desarrollar y generar mejoras de calidad mediante IA. Esto lo evidencia el crecimiento actual de más de un 200% de la demanda de profesionales independientes expertos con este perfil, del que se cubre sistemáticamente sólo una pequeña parte.

¿En qué áreas serán más demandados?

Estos expertos serán demandados en áreas como Deep Learning, IA Generativa, Ciberseguridad Inteligente, Deep Data Analytics, Robótica y Edge AI. Se incrementará la demanda de perfiles enfocados en el uso final y despliegue de las soluciones de IA planteadas desde el punto de vista técnico (Arquitectos de IA, MLOps Engineers, etc) y el punto de vista de negocio (Business Analytics Experts).

Esto se evidencia por el problema recurrente en los proyectos de IA no exitosos debido a uno bajo o nulo alineamiento con el escenario real final y el valor tangible, a pesar de ser concebidos como una solución ideal.

"El recorrido de crecimiento de la IA para 2026 marca la transición definitiva de la fase de experimentación a la madurez e integración funcional"

¿Cuál es el recorrido de crecimiento de las tecnologías que emplean la Inteligencia Artificial?

El recorrido de crecimiento de la IA para 2026 marca la transición definitiva de la fase de experimentación a la madurez e integración funcional, con un objetivo claro: priorizar el valor de negocio (ROI) sobre la capacidad bruta del modelo. El crecimiento es notable, con industrias expuestas a la IA logrando un crecimiento 3x superior en ingresos por empleado.

Tecnológicamente, el foco se centra en la orquestación de sistemas multi-agente (Agentic AI) y el despliegue masivo de modelos ligeros y eficientes (Edge AI). Esta fase requiere un diseño intencional de la tecnología que busquen, ante todo, la creación de nuevas capacidades de valor, y no la mera optimización de costes.

¿En qué sectores invertirán o deberían hacerlo las compañías y/o los fondos de inversión con la IA como tecnología central de cara a 2026?

La inversión estratégica de cara a 2026 debe ser selectiva, dirigida a sectores con potencial de eficiencias disruptivas y centrada en Soluciones Verticales especializadas. Los focos prioritarios son:

• Salud (HealthTech): Liderando con la inversión en IA Generativa y Predictiva para el descubrimiento de fármacos y medicina personalizada.
• Manufactura Avanzada (Industria 4.0): Enfocada en la optimización dinámica de cadenas de suministro mediante aprendizaje automático por refuerzo (Reinforcement Learning) y la inclusión de robótica avanzada y humanoide en las fábricas.
• Defensa y Seguridad Pública: La inversión se centrará en el desarrollo de IA basada en agentes (Agentic AI) para sistemas de respuesta autónoma mediante IA embebida en Hardware y el análisis predictivo de amenazas para asegurar la soberanía tecnológica nacional.
• Servicios Financieros (FinTech): Un sector que dobla su apuesta por la IA, con capital centrado en Ciberseguridad y Detección de Fraude, donde las Graph Neural Networks (GNNs) demuestran una capacidad superior para identificar patrones complejos interconectados.

¿Cómo se ve afectado el desarrollo tecnológico ante la incertidumbre geopolítica? Resulta ¿una oportunidad o un doble reto?

La incertidumbre geopolítica impone un doble reto estructural al desarrollo de la IA. El primer desafío es la fragmentación de la cadena de suministro de hardware avanzado (GPUs y TPUs), que limita la soberanía tecnológica y la capacidad de entrenamiento de modelos fundacionales. Sin embargo, esta presión se convierte en una oportunidad al forzar la inversión en soluciones de código abierto (Open Source) y modelos más pequeños y eficientes (SLMs/MLMs), obligando a la investigación en algoritmos más eficientes (quantization, sparse models). Esto genera ecosistemas tecnológicos más resilientes, menos dependientes y soberanos.

Un valor que repercute en el salario de los trabajadores

¿Cómo valoran los expertos que están a la cabeza de las innovaciones con uso de Inteligencia Artificial?

La valoración de los expertos que lideran la innovación es de "Transformación Acelerada con Riesgo Estructural". El optimismo se basa en el valor directo que la IA está generando: los trabajadores con habilidades específicas obtienen una prima salarial media del 56%, un indicador claro de escasez y productividad. No obstante, este optimismo se modera por el "terremoto de habilidades", donde las competencias exigidas por la IA cambian un 66% más rápido en los puestos más expuestos. La preocupación central no es la capacidad de la IA, sino la brecha de gobernanza y la necesidad urgente de mitigar los riesgos sistémicos que acompañan a esta aceleración.

Si la innovación responde como la ciencia a las pruebas de mejora, ¿estamos hablando de una tecnología con posibilidad de errar? ¿Cómo responde la IA ante la ética?

La IA es inherentemente falible, manifestando errores bien conocidos como las alucinaciones y los sesgos algorítmicos. Por ello, el principal reto de diseño es la Confiabilidad (Trustworthy AI), que se articula en tres pilares ineludibles:

• Robustez Algorítmica y Seguridad de la IA (AI Safety): que garantiza la estabilidad y la respuesta adecuada ante sucesos extremos.
• Transparencia (XAI).
• Comportamiento Responsable y Ético.

"El marco normativo se mueve hacia un único objetivo urgente"

La respuesta de la IA ante la ética ya no es solo filosófica, sino de cumplimiento normativo y responsabilidad legal. Esto requiere la Ingeniería de Alineación (Alignment Engineering) para asegurar que los modelos operen dentro de los límites de la legalidad y los valores definidos. El despliegue responsable y la gobernanza son el punto clave, ya que el crecimiento de la IA está directamente supeditado al nivel de confianza pública y organizacional. La preocupación se continúa desplazando de "¿Acertará todavía más la IA?" a "¿Puedo fiarme de la IA?"

Visto el desarrollo de la IA como tecnología y cómo se está incorporando en nuestro día a día, ¿Cómo está en la actualidad a nivel legislativo?

El marco normativo está en una tensión crítica con el ritmo de la tecnología. La Ley de IA de la UE (AI Act) es el referente global, enfocándose en regular la aplicación de los sistemas de "Alto Riesgo". Sin embargo, la ley es inherentemente lenta y no puede seguir el ritmo de la investigación fundacional que avanza exponencialmente.

La clave es que la legislación, además de exigir el cumplimiento, debe asumir que la demanda se desplaza del título formal a la habilidad probada: la certificación inicial es fundamental, pero debe complementarse con una formación continua ágil para seguir el ritmo de la tecnología.

Por lo tanto, el marco normativo se mueve hacia un único objetivo urgente: garantizar que las empresas integren la gobernanza y la confianza como una obligación de diseño y no como un simple requisito legal.