La IA en 2026: más capacidad y alcance, ya sin brecha entre los modelos de EEUU y China

La IA sigue avanzando, y en muchos casos, a pasos agigantados. Su capacidad, lejos de frentar, está acelerando. Lo mismo que su adopción, ya que en este año 2026 llega a más personas que nunca. Así lo refleja el estudio Artificial Index Report 2026, realizado por la Universidad de Stanford (California), que entre otros datos destacados advierte también de que la brecha de rendimiento entre los modelos de IA de Estados Unidos y de China se ha cerrado.

El estudio señala que el sector industrial se encargó de producir más del 90% de los principales modelos en 2025, de los que varios ya alcanzan o superan los niveles de referencia de los humanos en cuestiones científicas a nivel de doctorado en distintos temas, así como en razonamiento multimodal y matemáticas para competición.

En varias pruebas de modelos, su rendimiento ha mejorado de manera notable. En uno de ellos, el SWE Bench-Verified, ha pasado incluso del 60% al 100% en un año. Por otro lado, la adopción de la IA en las organizaciones llegó al 88%, y el estudio estima también que cuatro de cada cinco estudiantes universitarios emplean la IA generativa.

Estados Unidos y China: los países que más compiten en el desarrollo de modelos de IA

Los modelos estadounidenses y chinos han alternado en liderazgo en varias ocasiones desde principios de 2025. Así, en febrero del año pasado, DeepSeek-R1 igualó por un corto periodo de tiempo al mejor modelo estadounidense. En marzo de 2026, era el mejor modelo de Anthropic, una compañía estadounidense, la que ocupaba el primer puesto en cuanto a capacidad, con una ventaja ligera con respecto al segundo clasificado, eso sí: solo era mejor en un 2,7%.

Estados Unidos sigue produciendo más modelos de IA de primer nivel, así como patentes de mayor impacto. Pero China lidera en publicaciones, citas, producción de patentes e instalaciones de robots industriales. Corea del Sur, mientras tanto, destaca por su densidad de innovacioón, y es líder mundial en cuanto a patentes de IA registradas per cápita.

EEUU alberga también la mayor cantidad de centros de datos de IA, con 5.427 en funcionamiento hasta la fecha de elaboración del estudio, más de 10 veces que cualquier otro país. Pero también consume más energía en ello que cualquier otro. Pero no fabrica sus chips para IA, sino que la mayoría los fabrica la taiwanesa TSMC. Esto hace que la cadena de suministro global de hardware de IA dependa de una sola compañía, aunque en 2025 ya comenzó a operar una expansión de capacidades de fabricación entre TSMC y Estados Unidos.

Como hemos mencionado, los modelos de IA pueden ganar en distintas competiciones matemáticas, entre otras. Pero todavía presentan muchos fallos y alucinaciones. Por ejemplo, no son capaces de leer la hora de manera fiable, como sucede con Gemini Deep Think, que solo es capaz de leer correctamente la hora en un reloj analógico el 50,1% de las veces. Esto es un ejemplo de lo que los investigadores llaman la «frontera irregular» de la IA.

En cuanto a los agentes de IA pasaron de un éxito del 12% en las tareas en OSWorld, centrado en probar a los agentes en tareas informáticas reales en distintos sistemas operativos, al 66%. A pesar de su avance, siguen fallando alrededor de uno de cada tres intentos en pruebas de rendimiento estructuradas.

El estudio también concluye que la IA responsable no está avanzando al mismo ritmo que la capacidad de la tecnología. Casi todos los principales desarrolladores de modelos de IA de primer nivel informan de sus resultados en pruebas de rendimiento de capacidad, pero la información sobre pruebas de rendimiento de IA responsable sigue siendo irregular.

Así, los incidentes de IA documentados en el último año llegaron a 362, frente a los 233 de 2024, por lo que han aumentado de forma sensible. Además, varias investigaciones han desvelado que mejorar una dimensión de IA responsable, como la seguridad, puede degradar otra, como la precisión.

Estados Unidos lidera en inversión, pero baja el número de investigadores que recibe

En el apartado de inversión en IA, Estados Unidos está a la cabeza. La inversión privada en IA en el país en 2025 fue de 285.900 millones de dólares, una cifra que supera en 23 veces a los 12.400 millones de dólares invertidos en China. No obstante, si solo se tienen en cuenta las cifras de inversión privada es probable que no se esté estimando de manera correcta el gasto total de IA en China, ya que el Gobierno ha utilizado fondos de orientación para su avance y desarrollo.

Estados Unidos también es líder en actividad emprendedora relacionada con la IA en este momento, con 1.953 empresas de IA que recibieron financiación en 2025, más de 10 veces más que la cantidad de compañías del país que le sigue. Pero el país se enfrenta a una realidad preocupante de cara al futuro: el número de investigadores y desarrolladores de IA que se trasladan a Estados Unidos para realizar su actividad investigadora ha caído un 89% desde 2017.

El dato es especialmente preocupante para el sector en Estados Unidos en el último año, cuando ha caído un 80%. Esto se debe a numerosos factores, entre los que están el encarecimiento de los visados H-1B, y la política migratoria que han adoptado las autoridades.

La IA generativa ha llegado a un 53% de adopción del total de la población mundial en tres años, un despliegue más rápido que el que tuvieron en su día el ordenador personal o Internet. No obstante, el ritmo de adopción de esta tecnología varía según el país, y está relacionado de manera muy directa con el PIB per cápita.

Algunos países muestran una adopción de la IA superior a la esperada. Es el caso de Singapur (61%) y Emiratos Árabes Unidos (54%). Estados Unidos ocupa el puesto 24, con un 28,3% de penetración entre su población. España está en sexto puesto, con una penetración de la IA del 41,80%.

Soberanía y regulación de la IA: opiniones y resultados dispares

El informe señala también que la soberanía en IA se está convirtiendo en una característica que define la política nacional y regional. A pesar de ello, las capacidades de las naciones y regiones siguen siendo desiguales, aunque el desarrollo open source ayuda en la redistribución de quienes participan en él.

Las estrategias nacionales de IA están creciendo. Especialmente entre las economías en desarrollo, y las inversiones respaldadas por el estado en supercomputación para IA están aumentando también, lo que es una señal de que cada vez hay más interés por controlar los ecosistemas de IA a nivel nacional. Pero la producción de modelos sigue concentrada en Estados Unidos y China, con excepciones como la europea Mistral.

El desarrollo open source, no obstante, está empezando a redistribuir la participación, y las contribuciones del resto del mundo superan ahora a las de Europa y se acercan a las de Estados Unidos en Github. Esto impulsa modelo y puntos de referencia más diversos en cuanto a lingüística.

En cuanto a la influencia de la IA en la manera de trabajar de las personas, el 73% de los expertos espera que tena un impacto positivo, pero hay bastante diferencia de opiniones en este caso con lo que opina el público, que solo lo ve así en un 23% de los casos: nada menos que 50 puntos de diferencia.

En cuanto al impacto de la economía y la IA en la atención médica, las diferencias son parecidas, con los expertos mostrando una mayor confianza en su papel que el público en general. A nivel global, la confianza en los gobiernos para regular la IA varía. Entre los países en los que se ha realizado la encuesta, cabe destacar que Estados Unidos registró el nivel más bajo de confianza en su gobierno para regular la IA. Allí solo un 31% de los encuestados creen que las autoridades la regularán. En general, la confianza es mayor en la UE que en Estados Unidos y China de cara a una regulación eficaz de esta tecnología.